The Main Reason that Thailand's High School Students are Not Adapting in the English Language
Notice bibliographique
Résumé
A large majority of high school students in Thailand have obstacles with the utilization of the English language; however, they have set their goal to be good at English. More than that, many students are intending and wanting to be even more successful in English. The objectives research regarding of a study of the main reasons why high school students in Thailand do not specialize in English were: (1) finding reasons they are not adapted and be good at English, (2) searching the reason why Thailand’s children defected of learning English languages, (3) providing plausible and reasonable solutions for students. The instrument used in this study was a questionnaire survey of 130 high school students from the various schools which information has been collected by using statistical analysis in terms of turning to be the percentage. Following, each of percentage values has been arranged into categories before finding the best solutions to assist the high school students. It follows that responses from Thai high school students who think they are average and below average are 55.4% and 23% respectively. As well as skills, Speaking is the weakest skill which has a variety of causes which half of responses are inexperienced; furthermore, the other answers such as being too afraid of speaking and unknowing vocabulary are factors which make inefficient improvement in speaking skill. Consequently, 49.2 percent of students think complexity of grammatical range and accuracy is difficult.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».