Vocabulary Learning Strategies and Vocabulary Mastery by Indonesian EFL Learners
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed at unpacking the types of vocabulary learning strategies (VLS), the intensity of use, and their relationship with vocabulary mastery of Indonesian EFL learners. As many as 180 English education department students from three universities in East Java, Indonesia, participated in the study. They were assigned to fill in a 50-item vocabulary learning strategy inventory and a 50-item vocabulary mastery test. The data were analyzed using Principle Component Analysis (PCA) to discern the categories of vocabulary learning strategies. In addition, descriptive and correlational analyses were also employed. The study revealed six categories of vocabulary learning strategies, including cognitive, metacognitive, determination, memory, encoding, and activation strategies, showcasing 63.5% of vocabulary learning strategy variances. In general, the students applied vocabulary learning strategies at a moderate level, with metacognitive and encoding strategies being used the most and cognitive strategies being used the least. The study also unpacked that the six categories of strategies were significant predictors of vocabulary mastery (F=4.391, p<.000), with metacognitive strategies being the best predictor. These findings suggest that overt training on how to make use of vocabulary learning strategies is required for Indonesian EFL learners.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,008 | 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 ».