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Enregistrement W4382796332 · doi:10.5539/elt.v16n7p103

On the Impact of Teacher-Made Vocabulary Tests vs. Standardized Vocabulary Tests on Reading Comprehension Performance of Iraqi Intermediate EFL Learners

2023· article· en· W4382796332 sur OpenAlexvenueno aff
Esmaeil Bagheridoust, Zinah Ameen Kadhim

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Methods and Media Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVocabularyReading comprehensionPsychologyMathematics educationTest (biology)Reading (process)ComprehensionStandardized testVocabulary developmentPedagogyTeaching methodLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study Investigates the impact of Teacher-Made Vocabulary Tests (TMVT) vs. Standardized Vocabulary Tests (STVT) on Reading Comprehension Performance of Iraqi Intermediate EFL Learners. After analyzing collected data out of treatment, assessment, and instrumentation, the researcher evaluated and interpreted the score obtained by 66 young Iraqi female students in two language schools in Iraq. The interpretation shows how the participants reacted to Teacher-made vocabulary tests as compared to their reactions to Standardized Vocabulary test. The crux of the matter was the degree to which such vocabulary tests affect the EFL learners’ performance in Reading Comprehension tests. The researcher reported that the use of Standardized vocabulary tests DOES play a significantly positive role in promoting the reading comprehension skills of Iraqi EFL college students. She also found that Teacher-made vocabulary tests DO play a significantly positive role in promoting the reading comprehension skills of Iraqi EFL college students. Finally, the researcher found that the t test value of 2.635 indicated a significant difference between the STVT and TMVT. This means that the use of TMVT is more effective than the implementation of STVT in encouraging Iraqi EFL learners to read more successfully.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,305 · 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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