Difficulties in Speaking English among the EFL students in Iraqi Kurdistan Region
Notice bibliographique
Résumé
Speaking is a measure of linguistic ability and a fluent speaker is considered as a skilled language learner. In Kurdistan Region of Iraq -KRI, English is taught as a foreign language from elementary to university. However, Kurdish students, even university students, have challenges with speaking English and show their attitudes to speaking as one of the complex skills in language learning. This paper revealed that most learners have personal, linguistic, social, and environmental speaking challegnes. Lack of confidence, insufficient vocabulary, reluctance, nervousness while speaking, fear of making errors, lack of an appropriate setting to practice English, and lack of instructor enthusiasm were major problems of Kurdish students. This study looked at students' speech problems and their reasons. The researchers collected data from 12 second-year students in the National Institute of Technology, in sulaimaniyah city, as an example by adopting a semi-structured interview. The data were collected and analyzed in two significant categories: difficulties and reasons, with three subgroups. The research focused on psychological, social, environmental, interpersonal, and linguistic issues as challaenges of speaking difficulty, instructor and instruction, core curriculum, misuse of mother tongue, insufficient education, and classroom culture as causes of speaking inadequacy. The researchers recommend the development of a positive atmosphere, promoting knowledge acquisition, modifying teaching approaches, and rewriting courses.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».