Discourse Competence as an Essential Variable in Developing Grade 11 English First Additional Language Learners’ Writing Skills
Notice bibliographique
Résumé
Discourse competence, which entails the interrelatedness of concepts in sentences in spoken and written language, is essential in the development of learners' receptive and productive English skills. Learners with excellent discourse competency skills can better grasp spoken and written texts on a local and global level. The main objective of this paper was to investigate the impact of discourse competence in grade 11 English First Additional Language (EFAL) learners’ writing skills. Halliday and Hassan’s Model of Evaluation framework, which advocates that the primary means of linking texts in discourse is through lexical cohesion, underpinned this study. This paper adopted an interpretivist paradigm. A qualitative approach was employed and a case study design was used to gather data from 40 purposely selected grade 11 learners. Document analysis was used. Findings indicated that (i) restricted knowledge of lexicon, (ii) inadequate knowledge about reiteration and collocation, and (iii) insufficient knowledge about appropriate use of cohesive and coherent devices, were among the established reasons for learners’ writing deficiencies. This paper recommends that essay writing skills can best be achieved through the implementation of the proposed recent language teaching methods such as the Text-based Approach, which uses texts to teach language structures and writing skills. The Department of Education should monitor the development of writing skills from the learners’ earliest years of schooling.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».