The Impact of the Rereading Method on Reading Speed and Comprehension of Normal and Scrambled Texts among Arabic EFL Learners
Notice bibliographique
Résumé
The rereading method benefits automatic word recognition, which impacts the development of L2 learners' reading speed and text comprehension. This study aimed to compare the effect of the rereading method on reading speed and reading comprehension of normal and scrambled texts in Arabic EFL learners. It was developed through quantitative research of analytical design to analyze the behavior of reading speed and text comprehension. The study focused on 50 Arab first-year EFL learners, divided into two groups, low and high level, according to their reading ability. They were given to read scrambled (S) and normal (N) passages with the conditions NN, SS, SN, and NS. The results show that when students are confronted with reading of the second passage preceded by normal texts, they read faster, presenting the same behavior for the general sample as for the low- and high-level groups. On the other hand, the rereading method favors reading speed when the second passage is scrambled. High-level students were shown to read faster, regardless of the condition of the passage. Regarding text comprehension, when the second passages are scrambled (SS, NS), students present better text comprehension. These results suggest that despite the difficulty of the text, a transfer from the first passage to the second readings may occur. The results indicate that the rereading method improves text comprehension and reading speed.
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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 | 0,006 |
| 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) | 0,001 | 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 ».