An Analysis of Afghan Students Challenges in Academic Writing in US Universities
Notice bibliographique
Résumé
For more than 35 years, there is no research done to find out the writing challenges of this specific Afghan students in the US.Thus, the present research undertakes a study of the qualitative analysis of the challenges that Afghan graduate students have in English academic writing across disciplines.In particular, it addresses the specific challenges that students are facing in regard to academic writing and the impact of these challenges on their class performance.It also shed lights on the factors behind those challenges and students' perceptions of what they need to overcome them.For this study, the data were collected through survey and interviews with Afghan graduate students from different disciplines in US universities.The results of the study indicated that Afghan students face challenges in all aspects of English academic writing.Nevertheless, paraphrasing, citing sources, generating ideas, and writing for different audiences are the most challenging skills.These challenges stem from a lack of focus on academic writing curricula both in English and in the native language, an overall unfavorable system of education, and cultural and linguistic backgrounds.Hence, this study suggests a change in the curricula from a lack of focus to a strong focus on academic writing, establishment of writing centers, provision of more writing resources in US universities, and overall changes in the current system of education in Afghanistan.
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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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».