Academic English Language Needs Assessment: The Case of Undergraduate Engineering Students at Hawassa University
Notice bibliographique
Résumé
The main purpose of this study was to identify the language skills and the academic tasks that undergraduate engineering students needed to carry out for their study at HU. To achieve the intended objectives, a cross-sectional survey research design with a mixed method was employed. Two sets of questionnaires were administered to systematic random samples of 284 engineering students and 100 engineering instructors and semi-structured interviews were also carried out with a purposively selected 5 engineering students and 5 engineering instructors to corroborate the results. The analysis of data from different sources showed that engineering students needed the receptive skills followed by the productive skills for their engineering study. With regard to the academic tasks in each skill, the most common and highly required tasks in a descending order in each skill were reading: textbooks, lecture notes, reference books, research papers, and manuals; writing: research reports, internship reports, exam answers, lab reports, and assignments; speaking: presentation of their internships, research reports and assignments, defenses, introductions, asking and answering questions, and expressing opinions; listening to: lecture, questions in class or defense sessions, presentations, discussions, instructions and online resources. Based on these findings implications were made for future research and classroom instruction.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».