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Enregistrement W3206232662 · doi:10.5539/elt.v14n11p30

Analysing the Writing Skill Self-Efficacy of Students at English and German Language Teaching Departments

2021· article· en· W3206232662 sur OpenAlexvenueno aff
Bilal ÜSTÜN

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEducation Practices and Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermanGrammarTurkishPsychologyEnglish languageScale (ratio)Set (abstract data type)Mathematics educationEnglish grammarPedagogyLinguisticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study set out to examine the writing skill self-efficacy of students studying at English and German Language Teaching Departments in terms of various variables. Survey model, one of the quantitative research methods, was preferred. Participants who study at English and German Language Teaching Departments at a university in Turkey were the samples of the research. 103 students, in total, participated in the research, and 62.1% of them were female and 37.9% of them were males. As the data collection instruments in the research, “self-efficacy scale of writing skills for foreigners learning Turkish as a second language” and “personal information form” were used. The scale had two dimensions as “expression and morphological characteristics of writing” and “using grammar rules in writing”. As a result of the research, there were significant differences only in self-efficacy in using grammar rules dimension. In addition, female participants compared to males; participants studying German Language Teaching compared to English Language Teaching; and the fourth grade participants compared to the third grades were determined to have higher writing skill self-efficacy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,802

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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