Attrition of Oral Communicative Ability among Saudi EFL Graduates A Study in Qassim University
Notice bibliographique
Résumé
After graduation, many Saudi EFL graduates find themselves losing their oral communicative competence, which could be attributed to the period of their English non-use. To explore such a pressing issue, the following study investigates the effect of English non-use on a surveyed sample of Saudi EFL graduates, and how such disuse correlates with the attrition of their English speaking and understanding abilities. The study also sheds light on the most used language maintenance strategies among the subjects. Situated in Qassim University, the study surveyed 101 female and male Saudi EFL graduates majoring in English fields, using a structured questionnaire design. The quantitative results suggest that the longer the period of language disuse, the more likely the attrition of oral communicative abilities of Saudi EFL graduates will occur. They also suggest that EFL Saudi graduates are more likely to lose their understanding abilities of English than they are to lose their speaking abilities. Finally, it was found that Saudi EFL graduates engage in a variety of language maintenance techniques, such as watching movies and conversing in English with both native and non-native speakers. The study urges employers and decision-makers to help Saudi EFL graduates in making the best use of their abilities as soon as they graduate, as they are more likely to be vulnerable to attrition as the years pass.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».