Common Errors of Using Gerundial and Infinitival Forms in EFL Learners’ Writing
Notice bibliographique
Résumé
This research focused on the common errors that EFL learners included in their writing. The frequent errors that the study focused on were at the micro level, specifically the structures that related to gerund and infinitive forms. The participants were selected from the English language department at one of the Saudi universities. They were undergraduates and passed the English Grammar 1 course in the program and were ready for the English Grammar 2 course. In this study, the participants passed through two phases. In the first phase, they wrote one paragraph individually in the midterm examination. In the following phase, they chose their group and wrote a paragraph during class time. In both phases, students received clear instruction including the topic, the grammatical rules, and the minimum number of sentences. The only difference was that students were allowed to discuss for ten minutes before writing their paragraphs in the second phase. To analyze the data, common errors were identified and classified from writing as groups and individual writing based on gerunds and infinitives. Then, the comparison between common errors was employed to understand learners’ written production when working individually and in groups. The results indicated that learners easily used infinitives better than gerunds. Learners also overused specific words to ensure that they used gerund and infinitive in the correct form. Finally, the same common errors were found and identified in their individual writing and as groups.
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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 | 0,006 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».