Essay Writing and Its Problems: A Study of ESL Students at Secondary Level
Notice bibliographique
Résumé
Writing is the most important genre of all four modules of language. In Pakistan, English is taught as a second language and developing English writing competence is essential for successful communication at all levels of the education system. However, students face challenges in mastering English essay writing skills. The main objective of this study is to investigate the challenges faced in English essay writing by Secondary school students in District Rahim Yar Khan. However, the specific objectives were to determine strategies employed by teachers for teaching essay writing skills, problems faced and strategies employed by students for learning these skills. Finally, methods were proposed for teachers and students for enhancing English essay writing skills among students. A descriptive survey research methodology was adopted. The target population was teachers and students of public secondary schools of District Rahim Yar Khan except for schools of Tehsil Liaquatpur. The sample consisted of 170 students and 27 teachers from 17 sampled schools. Questionnaire from teachers and students and an essay writing test from students were conducted to collect data. The descriptive statistical technique was used to analyze quantitative data in the form of percentages and frequencies. It was evaluated that most common teaching methods used are demonstrations, lectures and question and answers. However, effective teaching methods like oral presentations, peer teaching, group discussions, and role play are not widely used. Moreover, teachers do face problems like low salaries and high workload which effects teaching. Based on the study, recommendations were made for students, teachers, and government to address the challenges students face in English essay writing at secondary level.
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 | 0,053 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».