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Enregistrement W3016796847 · doi:10.5539/elt.v13n5p25

Attrition of Oral Communicative Ability among Saudi EFL Graduates A Study in Qassim University

2020· article· en· W3016796847 sur OpenAlexvenueno aff
Raghad S. Al-Sulaiman

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAttritionCommunicative competenceMedical educationGraduation (instrument)Variety (cybernetics)Competence (human resources)First languageEnglish languagePedagogyMathematics educationLinguisticsMedicineSocial psychologyDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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