English Language Exposure and Literacy Rate toward Language Proficiency: A Cross-country Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Globalization has made English more important than ever. Through time, curriculum designers and teacher practitioners remain steadfast in finding ways to advance the quality of student learning. To ascertain the quality of language teaching and learning, parameters like standardized tests are set. This paper examined, at the cross-country level, the difference between the 2009 and 2013 Test of English as a Foreign Language (TOEFL) iBT scores and the effect of language exposure on the test takers’ scores. It further investigated the correlation between literacy rate and English language use in the scores obtained. Using paired t-test to determine the English proficiency of the test takers and Pearson r to test the correlation of the literacy rate and language use in the scores obtained, the findings showed a significant difference in the mean scores between 2009 and 2013 scores in TOEFL. The results also revealed a strong positive linear relationship between TOEFL scores and literacy rate, while no association exists between TOEFL scores and language exposure. The quality of comprehensible input is more important than the quantity of language exposure. Active immersion in a language is still an acknowledged fact that contributes to effective language learning. Literacy remains a foundational competency that is of primary importance to language learning. It is then imperative that schools revisit language learning curricula and emphasize quality instruction through authentic language tasks and 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».