The Use of Oxford’s Memory Strategies to Improve Vocabulary Learning Among Eleventh Grade EFL Students in Oman
Notice bibliographique
Résumé
Omani students must acquire English vocabulary to achieve educational qualifications and effectively communicate with English-speaking individuals, as vocabulary plays a crucial part in studying a foreign language and achieving academic success. Omani eleventh-grade students require assistance in employing effective ways for acquiring and retaining English vocabulary. They struggle with word retrieval in both spoken and written language. This study investigates the memory strategies utilised, preferred strategies, and influencing factors among eleventh grade EFL students in Oman. This study utilises an explanatory sequential mixed methods methodology. Convenience sampling was used to involve 126 students in this study. The researcher gathered data through a questionnaire, a semi-structured interview, and an observation checklist. The questionnaire data is analysed by descriptive statistical analysis, which includes calculating the mean and standard deviation. Thematic analysis is utilised for analysing the semi-structured interview data, while observation analysis is carried out to assess the classroom observation checklist. The findings showed that the most utilised category of methods is reviewing well (x=3.99), followed by employing actions (x=3.07). Interviews reveal that students favour utilising movies, visual aids, gaming, or competitive activities while interacting with their peers and friends. Additionally, CML tactics are predominantly utilised by teachers in their classrooms. The study results would assist educators in developing their vocabulary teaching strategies more efficiently, resulting in increased advantages for students. The curriculum developers could create tasks that enhance language acquisition.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».