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Enregistrement W4386429612 · doi:10.37301/elect.v2i1.78

The Third Year-Students' Ability in Answering Synonymous Word Questions in Reading Comprehension of TOEFL-Like Tests at the English Department of Bung Hatta University

2023· article· en· W4386429612 sur OpenAlexaboutno aff
Lisa Tavriyanti, Laila Sakinah

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Education and Current Trends (ELECT) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Methods and Media Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest of English as a Foreign LanguageReading comprehensionMathematics educationReading (process)Test (biology)Context (archaeology)PsychologyComputer scienceLinguisticsLanguage educationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this research was to describe the third-year students’ ability in answering synonymous word questions in reading comprehension of the TOEFL Like test at the English Department of Bung Hatta University. The design of this research was descriptive research. The population of this research was third-year students at the English Department of Bung Hatta University. A total sampling technique was used, and the number of samples was 35 students. The instrument for collecting the data was reading comprehension of the TOEFL test. Based on the result analysis, the result of this research showed that the third-year students had low ability in answering synonymous word questions in reading comprehension of the TOEFL Like in the form of nouns, verbs, and adjectives. So, it can be concluded that the students’ ability in answering synonymous word questions in reading comprehension of the TOEFL Like was low. REFERENCES Arikunto, S. (2015). Dasar-dasar evaluasi pendidikan (2nd ed.). Jakarta: PT Bumi Aksara. Birsch, J. R. (2011). Multisensory Teaching of Basic Language Skills, Third Edition. Baltimore, MD: Paul H. Brookes Publishing Company. Destiyanti, C., Amin, M., & Putera, L. J. (2021). Gender- based analysis of students ’ ability in answering factual and vocabulary-in-context questions of the toefl-like reading comprehension test. 9, 1–17. Elfiondri, Kasim, U., Mustafa, F., & Putra, T. M. (2020). Reading comprehension in the TOEFL PBT: Which sub-skill deserves more intensive training? TESOL International Journal, 15(1), 54–64. ETS. (2000). TOEFL program and service department computer-based TOEFL score user guide. New Jersey: Educational Testing Service. Fitria, T. N. (2021). Students ’ Ability in the Structure and Written Expression Section in Toefl. 8(2), 152–163. https://doi.org/10.22219/celtic.v8i2.16373 Gilakjani, A. P., & Sabouri, N. B. (2016). A Study of Factors Affecting EFL Learners ’ Reading Comprehension Skill and the Strategies for Improvement. 6(5), 180–187. https://doi.org/10.5539/ijel.v6n5p180 Hot Courses. (2016, October 17). Persyaratan Nilai Bahasa Inggris Untuk Kuliah S2 di Luar Negeri? https://www.hotcourses.co.id/study-abroad-info/university applications/persyaratan nilai-bahasa-inggris-untuk-kuliah-s2-di-luar-negeri Kampung Inggris. (2021, September 1). Standar Nilai TOEFL Untuk Melamar Kerja. https://kampunginggrisla.com/standar-nilai-toefl-untuk-melamar-kerja Matthiesen, S. J. (2017). Essential words for the TOEFL test of English as a foreign language (7th ed.) New York: BARRON'S. Merriam-Webster. (n.d.). Synonymous. In Merriam-Webster.com dictionary. Retrieved January 11, 2022, from https://www.merriam-webster.com/dictionary/writing Merriam-Webster. (n.d.). Question. In Merriam-Webster.com dictionary. Retrieved January 11, 2022, from https://www.merriam-webster.com/dictionary/writing Oyetunji, C. O. (2011). The effects of reading strategy instruction on L2 teacher trainees’ performance. University of South Africa. (Unpublished Master's Thesis) Retrieved from https://core.ac.uk/download/pdf/43170904.pdf Pressley, M. (2000). Comprehension Instruction: What Makes Sense Now, What Might Make Sense Soon? In M. L. Kamil, P. Mosenthal, P. D. Pearson, & R. Barr (Eds.), Handbook of Reading Research: Volume III. New York: Longman. Retrieved from http://www.readingonline.org/articles/handbook/pressley/index.html Putri, T. M. (2020). Reading Comprehension in the TOEFL PBT?: Which Sub-Skill deserves more Intensive Training?? 15(1). Samad, I. A., Jannah, M., & Fitriani, S. S., (2017). EFL students’ strategies dealing with common difficulties in TOEFL reading comprehension section. International Journal of Language Education, 1 (1). 29—36. Setyowaty, M et al., “Students’ Vocabulary Mastery on TOEFL Test: Does It Correlate with Reading Comprehension” International Conference on English Language Teaching, vol 434. Retrieved June 13, 2021 (3.58 pm) from https://www.researchgate.net/publication/341291580_Student's_Vocabulary_ Mastery_on_TOEFL_Test_Does_It_Correlate_with_Reading_Comprehension Wahyuni, Z., Ratmanida, & Marlina, L., (2018). The Relationship Of Students’ Metacognitive Reading Strategies Awareness And Reading Comprehension: The Case Of The Sixth Semester Student Of English Department Universitas Negeri Padang (UNP). Journal of English Language Teaching Volume 7 No. 3 Wardani, S. I. (2015). Improving Students ’ Vocabulary Mastery. Okara, 1, 132. Woolley, G. (2011). Reading comprehension: Assisting children with learning difficulties. New York: Springer. Yao, D. (2020). A comparative study of test takers’ performance on computer-based test and paper-based test across different CEFR levels. Canadian Centre of Science and Education. 13(1), 124-133.

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)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,319
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
Routes d'admission1
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