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Enregistrement W4382777582 · doi:10.5539/elt.v16n7p81

Are Learners Aware of Their Strategy Use? Investigating EFL Learners’ Self-Perceived Metacognitive Awareness of Reading Strategies with the MARSI-R

2023· article· en· W4382777582 sur OpenAlexvenueno aff
Lin He, Jing Wang

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesXi'an International Studies University
Mots-clésPsychologyMetacognitionReading (process)Reading comprehensionPerceptionTask (project management)Mathematics educationComprehensionEmpirical researchPedagogyCognitionLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated EFL learners’ self-perceived metacognitive strategy use with the revised Metacognitive Awareness of Reading Strategies Inventory (MARSI-R). Data collection followed two steps. In the first step, 213 EFL learners responded to the inventory twice (before and after a reading comprehension task). In the second step, 81 out of the 213 participants answered an open survey inquiring learners’ perception and changes of perception of metacognitive reading strategy use during the reading process. Results indicate that learners’ self-perceived strategy use changed significantly after performing the reading task. Learners’ feedbacks in the survey show that learners’ self-perceived strategy use might not reflect the actual use of strategies. This inconsistency between self-perceived reading strategy use and the actual strategy use might mislead learners in their foreign language learning. Further empirical studies are needed to validate the instrument and explore classroom instructions that help learners better understand their actual strategy use during the reading process.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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