Zone of Proximal Development: Investigating the Most Usage Conjunctions and the Common Issues Written by EFL Students at Paragraph Levels
Notice bibliographique
Résumé
This qualitative paper covered an in-depth investigation of using different types of conjunctions taking into consideration their meaning and functions. To investigate the common issues of using conjunctions and exploring the most types of conjunctions that the participants applied, ZPD was framed to develop the study. The participants were undergraduates who were studying at one of the Saudi universities. They were selected from level one who enrolled in the Grammar 1 course. The sample of the study was chosen randomly. They were divided into two groups, which were Group one and Group two. Both received the same instructions from the same instructor in the class. The difference was that group one had an opportunity to use their textbook and were allowed to discuss and receive help from their partners. Whereas, group two did not receive any help; they were supposed to structure their written texts individually. For this reason, the zone of proximal development theory was selected as a framework. The findings of the study highlighted the participants’ issues in using conjunctions, including fragment sentences, creating too-long sentences with unclear messages, and failing to use punctuations with conjunctions. Further, the results listed the conjunctions that each group used. Group two only used three familiar conjunctions, which were And, But, and Because. However, group one was better at using various conjunctions because they tried to use more types, such as And, Or, So, But, and Because. Thus, applying cooperative learning and scaffolding raised the chance of using student-centered methods in grammar classrooms.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».