Untangling the Tongues: Exploring Pronunciation Development Strategies for Learners of English at High Schools in Oromia Region of Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
One of the most important aspects of learning a new language is mastering the pronunciation of that language. It is crucial in helping second language learners improve their communication skills and overall performance. Mastering proper pronunciation is a difficult and subtle part of teaching English as a foreign or second language. The focus of this study is to assess the contributing factors affecting ESL students' pronunciation. The study used a quantitative research approach. A total of 189 students from Burayu High School were chosen at random sampling technique for this study. The researchers collected data through a questionnaire. SPSS version 26 was used to analyze the data obtained from the respondents of the survey. Factors influencing pronunciation that were identified in this study include poor motivation, lack of confidence, exposure, practice, interest, an unfriendly atmosphere, one's native language interference, age, personal traits of the learners, instructional approach, and feedback deficiency. The findings also provide valuable insights into preferred pronunciation learning strategies among students of English in the Oromia region of Ethiopia and explore the impact of individual and environmental factors, including first language influence, strengths, and weaknesses of current teaching methodologies in fostering pronunciation development in this specific context. This study will contribute to the development of more effective and learner-centered pedagogical approaches for pronunciation instructions in English language programs designed for English learners in the Oromia region of Ethiopia.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».