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Enregistrement W4286945641 · doi:10.5430/wjel.v12n6p176

The Impact of Implementing Contextual Guessing Strategy on Improving EFL Learners’ Vocabulary Competence and Reading Comprehension

2022· article· en· W4286945641 sur OpenAlexvenueno aff
Abeer Al-Ghazo, Issam Mostafa Ta’amneh

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Methods and Media Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVocabularyReading comprehensionCompetence (human resources)Significant differenceComputer scienceMathematics educationComprehensionPsychologyLinguisticsReading (process)MathematicsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study aims to measure the effect of implementing the contextual guessing strategy on improving the learners’ vocabulary competence and reading comprehension. In other words, the researchers try to investigate whether there was a major difference of EFL learners’ vocabulary competence and reading comprehension after implementing the treatment by using guessing meaning from context strategy. This study adopted the experimental design. The participants of this study consist of sixty learners who studying the English Course, advanced reading and summarizing, divided into two groups (30 in the control group and 30 in the experimental group). The results of the study showed that there was a significant difference of learners’ vocabulary competence and reading comprehension achievements between the control and experimental groups due to the treatment.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeAutre devis
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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