Investigating Students’ Writing Skills in Generating Descriptive Texts: Experiences Learned from English for Specific Purposes (ESP) Contexts in Privates Universities
Notice bibliographique
Résumé
Writing occupies a paramount role in the conveyance of ideas, demanding a profound comprehension of the nuances integral to crafting impeccable written compositions. The research under consideration was undertaken with the objective of delving into the writing skills of students and discerning the challenges they encounter in composing descriptive texts. Employing a mixed-method approach, the study engaged English learners at STIE AMM Mataram, constituting a cohort of 28 students. To attain a comprehensive understanding of their writing abilities and difficulties, the research employed writing tests and interviews as research instruments. The research outcomes revealed a mean score of 69.92 for the students, indicative of a concerning trend of inadequate proficiency in writing descriptive texts, essentially categorizing their abilities as 'poor.' A closer examination of the data delineated specific performance distributions among the students: 12% garnered scores below 60, designating them as 'poor,' while 40% fell within the 61-70 score range, also categorized as 'poor.' Moreover, 36% secured scores in the 71-80 range, positioning them in the 'average' category, and a mere 12% earned scores designated as 'very good. Vocabulary and organization stood out with ratings categorized as 'good to average,' showcasing relative strengths. Conversely, content, grammar, and mechanics were characterized by a 'fair to poor' categorization, underscoring significant areas of difficulty. In particular, students grappled with challenges concerning grammar, content development, and mechanical aspects of writing. In light of these findings, it is evident that students encounter multifaceted difficulties, particularly in the realms of grammar, content creation, and mechanics. As a viable solution, it is recommended that English teachers prioritize providing students with ample opportunities for writing practice. These opportunities should be designed to specifically enhance content development and grammar proficiency in writing descriptive texts.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».