Improving Language Preparatory School Students` Writing Skills through Process Approach
Notice bibliographique
Résumé
An increasing number of studies has been conducted about the approaches to improve learners` writing in an Academic Writing course.However, no approach stood out as the most efficient one.In this respect, process based approach and product based approach were compared in this study.The study was conducted on language preparatory school students at a prestigious private university in Erbil over 17 weeks.Simple random sampling method was employed to choose the sample from the population.Experimental and control group students were equal as 20.Experimental group students took instructions based on the steps of process approach, whereas control group students followed the steps of product approach.Each student was required to write about 8 topics regardless of being in control or experimental group.The students took two exams as pretest and posttest to make comparisons through SPSS 23.Independent samples t test p value was measured as .004which was significant.Also, paired samples t test p value was .000which was also highly significant in experimental group.These results reveal that the students who followed a process based approach instruction outperformed the students who got a product approach based instruction.Similarly, the questionnaire and interview analysis as a part of qualitative data uncovered that the students` satisfaction rate was higher once they followed a process based approach writing instruction.Findings of this study suggest that process approach can be integrated into Academic Writing curriculums without having any hesitation.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».