English Grammatical Errors of Students in the Universities and Schools in Yemen: An Analysis
Notice bibliographique
Résumé
It is a well-known fact that, English is a global language and assumes great importance all over the world. No doubt, one of the useful and important areas of teaching and learning the English language is Applied Linguistics. Hence, in this paper, I have made a humble attempt to analyze mistakes and errors in English grammatical system made by learners of the second language in general and particularly students in Yemen. Keeping this in view, the number of universities and schools in Yemen introduced English in their syllabus as a compulsory subject and many teachers and students have been leaving no stone unturned to overcome various difficulties in Grammatical System to teach and learn correct English. Hence, the main focus of this paper to highlight the importance of analysis of mistakes and errors in English Grammatical System made by students in Yemen especially at I & IV levels. Moreover, concepts such as ‘Interlingual Errors’, ‘Intralingual Errors’, ‘Mother Tongue Interference’ etc have been discussed. The paper also makes a brief mention of some models to analyze errors and a few sources of errors that are common among linguists. A reference to the constructive analysis of the English Grammatical System and that of Arabic has been made while pointing out similarities and dissimilarities. Finally, this paper includes some findings, suggestions, conclusions, and pedagogical implications.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».