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Enregistrement W4200220747 · doi:10.5539/elt.v15n1p79

The Effect of Using KWL (Know-Want-Learned) Strategy on Reading Comprehension Of 5th Grade EFL Students in Kuwait

2021· article· en· W4200220747 sur OpenAlexvenueno aff
Amel AlAdwani, Anam AlFadley, Maha AlGasab, Ahmad F. Alnwaiem

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Strategies and Epistemologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading comprehensionMetacognitionPsychologyMathematics educationReading (process)CurriculumLanguage proficiencyComprehensionCognitionEnglish as a foreign languagePedagogyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metacognitive reading strategies play an essential role in improving reading comprehension. This study explores the effects of English metacognitive reading strategies and reading comprehension in Kuwaiti primary school students as foreign language learners; this experimental study tries to find a relationship between students' metacognitive strategies, metacognitive strategies, and students' reading performance. Participants were fifth grade EFL students in Kuwait primary education government public schools. The students' reading comprehension was evaluated. Comprehension tracking strategies were measured using Metacognitive strategies (K-W-L Plus). While the experimental groups (B) received instructions according to (K-W-L Plus) techniques, the control (A) group was trained with the traditional teaching approach based on the Kuwait national curriculum school textbooks. A questionnaire investigating the use of English and perceived English proficiency was also conducted. The results revealed that Perceived proficiency in English was not determined by the early or late pre-school age of second language acquisition. Also, bilingual students with perceived proficiency in English had better meta-cognitive reading skills than low perceived proficiency in English. Comprehension monitoring and (K-W-L) strategy was adequate and the most important predictor of reading comprehension among all students in the research sample.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil0,478

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,361 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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