Error Analysis: Approaches to Written Texts of Turks Living in the Sydney
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to describe the errors made by Turks living in Sydney, Australia in Turkish written texts. The mistakes identified in the texts were handled with the error analysis approach and evaluated according to their linguistic, cognitive processing, communicative, spelling and punctuation characteristics. Content analysis technique, one of the qualitative research methods, was used in the research. The study group consisted of forty-one people, aged between 10-25 years, living in Sydney, Australia in 2017. Participants were asked to create a text of at least 250 words by selecting any of the seven elective subjects in the written expression form. The texts were then examined one by one and the errors were analyzed under four headings: linguistic, cognitive processing, communicative, spelling and punctuation. As a result of the analyzed data in written expression texts, 951 linguistic and cognitive processing, 343 communicative, 230 spelling and 178 punctuation errors were detected. By analyzing the written texts under these headings, it is thought that the mistakes will be identified more easily and be beneficial for the language teaching process and everyone involved in this process, that the mistakes can be avoided more easily by focusing on more efficient and goal-oriented works and that they will save time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».