The Relationship between Depth of Vocabulary Knowledge and L2 Learners' Lexical Inferencing Strategy Use and Success
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the relationship between ESL learners' depth of vocabulary knowledge, their lexical inferencing strategy use, and their success in deriving word meaning from context. Participants read a passage containing 10 unknown words and attempted to derive the meanings of the unknown words from context. Introspective think-aloud protocols were used to discover the degree and types of inferencing strategies learners used. The Word-Associate Test (WAT) (Read, 1993) was used to measure the learner's depth of vocabulary knowledge. Results indicate a significant relationship between depth of vocabulary knowledge and the degree and type of strategy use and success. They reveal that (a) those who had stronger depth of vocabulary knowledge used certain strategies more frequently than those who had weaker depth of vocabulary knowledge; (b) the stronger students made more effective use of certain types of lexical inferencing strategies than their weaker counterparts; and (c) depth of vocabulary knowledge made a significant contribution to inferential success over and above the contribution made by the learner's degree of strategy use. These findings provide empirical support for the centrality of depth of vocabulary knowledge in lexical inferencing and the hypothesis that lexical inferencing is a meaning construction process that is significantly influenced by the richness of the learner's pre-existing semantic system.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».