Are You Listening Strategically or Randomly? Examining Listening Comprehension Strategies Among Saudi University EFL Students
Notice bibliographique
Résumé
Listening is obviously an essential skill for anyone who wishes to acquire a new language, but second-language (L2) listening research is scarce compared to research on L2 reading. Additionally, the literature indicates that Saudi students, regarding listening, lag behind students from other nationalities on standardized international language tests. Hence, in this study, I examined the use of L2 listening comprehension strategies in an English as a foreign language Saudi university context. Based on an existing 19-item psychometrically validated questionnaire followed by a listening test, the results revealed that students were aware of L2 listening strategies and used cognitive strategies slightly more often than metacognitive strategies. However, notably, their less frequent use of practice-based self-regulation listening strategies (e.g., having good partners in practicing listening skills) could adversely impact their L2 listening success. The results also showed a rather weak significant difference between the listening strategic trait and listening test performance; a weak negative significant relationship between listening strategies, age, and years of learning English; and an insignificant relationship between listening comprehension strategies and academic level. However, the results suggest that the number of years of learning English is linked to better listening test performance. Finally, the items in the existing questionnaire, which was employed to assess listening comprehension strategies, lacked internal consistency and had problematic subscales; nevertheless, an acceptable one-factor model emerged from this study.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».