Analysis of Factors Affecting Students’ Business Writing Skills
Notice bibliographique
Résumé
Writing skill is one of the four cornerstone skills in the process of learning and using English. The purpose of the study was to investigate the major cause of students’ business writing difficulties and to find out best solution to enhance their business writing skills. This research has utilized both qualitative and quantitative methods to investigate the challenges that undergraduate students at Nazareth Art and Science College. Two hundred Nazareth Art and Science College students participated in this survey. Primary data was gathered by survey questionnaires administered to a random sample of 200 students and classroom observation. Descriptive statistics were used to analyze the survey data. The findings of this study reveal that various hurdles were encountered by the students in their business writing. Challenges such as limited vocabulary, lack of grammar knowledge, lack of practice and traditional teaching method all contribute to the difficulties of students’ business writing. Classroom observation data also reveals that students have trouble with vocabulary, grammar, and practice and teaching method. It is suggested that the current study's scope be broadened to include students from a variety of universities in order to get to the heart of the difficulties associated with business writing. It is anticipated that the current research would persuade university professors to give business writing the same level of consideration as other pedagogical focuses.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».