Arabic-Speaking EFL Learners’ Recognition, and Use of English Phrasal Verbs in Listening and Writing
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the usefulness of acquiring English PVs (as a key component of English vocabulary) using listening activities. Therefore, this study analyzes how Arabic speakers studying English as a foreign language (EFL) understand and use English phrasal verbs through listening. A self-administered survey was distributed to 74 students, mainly from Saudi Arabia. They listened to a recording incorporating frequently used English phrasal verbs and identified those they could recognize. The survey also measured the ability of respondents to provide sentences in which they used phrasal verbs and gave their meanings in Arabic. The findings indicated that EFL students are likely more familiar with phrasal verbs in writing than in an oral context. For instance, the average respondent could detect six or seven out of ten phrasal verbs they heard, while about 90% of respondents could use the provided phrasal verbs correctly in writing. Respondents recognized some phrasal verbs more than others. At least 80% recognized “pick me up,” “go on,” and “go out,” while less than 47% recognized “came out” and “set up.” More than 81% knew the correct definition of phrasal verbs. These findings offer foundational data to help improve methodologies for Arabic speakers learning EFL through listening activities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».