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Enregistrement W4281392409 · doi:10.5430/wjel.v12n5p176

Examining the Utilisation of Extensive Reading from the Perspective of ESL Students’ Reader Response

2022· article· en· W4281392409 sur OpenAlexvenueno aff
Thangam Raja Gopal, Mahendran Maniam, Shereen Shamala Benjamin Jeyaraja, Charanjit Kaur Swaran Singh, Revathi Gopal, Marina Melissa Ng

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)Perspective (graphical)Mathematics educationCurriculumPedagogyPsychologyComputer scienceLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This qualitative experimental study examines the utilization of an Extensive Reading Programme from the perspective of ESL students' reader responses. It seeks to examine the kind of written responses produced by the mediocre and low proficiency ESL students based on the Reader Response Approach, the outcome of using Reader Response Approach in the Extensive Reading Programme, and the ESL students' experiences towards the Extensive Reading Programme. The study was conducted for a duration of three months in a secondary school. The participants of this study included an ESL teacher and six Form 4 students, comprising three females and three males. The researcher documented data through four sources: classroom observations, interviews with the teacher and students, response journals, and examination marks. Findings indicated that the Extensive Reading Programme and the use of the Reader Response Approach enabled the students to come up with various statements and benefited their language development. The findings of the study suggest that the Extensive Reading Programme and Reader Response Approach should be a part of the curriculum in secondary schools as they help in improving students' language proficiency. The study proposes a guideline for implementing an Extensive Reading Programme and Reader Response Approach in the language classroom, which ESL educators can adopt.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
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)0,0020,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,238 · 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.

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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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