Effects of Integrating Literary Texts in Enhancing the Quality of Academic Writing of University Students in Bahrain
Notice bibliographique
Résumé
The research explored the effects of integrating literary texts on the writing performance of selected university students. It also documented the attitudes of the university students on the integration of literary texts in their regular writing course and their perceptions on the difficulties they encounter in the writing process. These research objectives were rationalized by the need to address the writing difficulties by applying theoretical assumptions and addressing the empirical gaps of previous studies on the effectiveness of literature as a rich resource in developing language competence. The research participants were composed of first year business students who were enrolled in an ESP course in one of the universities in Bahrain. Each group was composed of 35 students with an equal distribution of male and female participants. A mixed method approach was used to address the core research questions with the primary application of an experimental design. The results revealed that literary text integration is effective in improving the academic writing performance of the university student-participants as indicated by the statistical test, wherein the experimental group (m = 3.35) had a higher level of improvement than the control group (m = 2.93) in terms of their overall writing performance after the intervention. The student-respondents had a positive attitude towards the integration of literary text in their regular writing course. Writing difficulties included the process of writing the introduction, body, conclusions of their academic writing tasks, use of relevant vocabulary communicative achievement, organization, and language use. It was recommended that language teachers should incorporate literary texts that are related to the writing lessons. Educational administrators and leaders may revisit the curriculum and use the empirical results in developing a more relevant language curriculum especially in the area of writing instruction where literary texts could be integrated.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».