Effect of Teaching Complex Noun Phrases for Reading Comprehension Purposes in EAP Programs
Notice bibliographique
Résumé
Complex noun phrases (CNPs), defined as phrases where a noun is the head modified by preceding or following lexical items, are a major vehicle of written academic English. However, CNPs are typically not explicitly addressed in English for Academic Purposes (EAP) programs for English language learners (ELLs) for reading purposes even though they present considerable challenges to ELLs in terms of processing and comprehension. This manuscript-based doctoral dissertation reports on a quasi-experimental mixed methods study that aims to investigate whether explicit instruction on the structure of CNPs and the parsing and paraphrasing strategies aimed to help the students expediently and accurately interpret them results in more accurate interpretation of sentences containing them. A two-phase mixed-methods study resulted in three publications in peer-reviewed journals. Phase 1 of the study involved designing and validating a pilot CNP comprehension test and investigating the specific challenges ELLs may have with processing and interpreting various CNPs. The results of both the CNP test and the interviews signal significant CNP parsing and interpretation challenges on the part of EAP students, identify the types of CNPs and the parsing and interpretation tasks that they find especially challenging, and underscore the need for explicit instruction on the structure of CNPs for reading purposes. Phase 2 of this study, published as two peer-reviewed articles, involved design and instruction of four teaching modules to an experimental group of 96 first-year EAP students consisting of several college- and university-based EAP classes, and measurement of their success in parsing and paraphrasing CNP through a pre- and a post-test and exit interviews/verbalization task. A comparable control group was given just the pre- and the post-test. The results of Phase 2 of the study suggest that the teaching intervention had a significant effect on the post-test scores, and that the participants considered the CNP reading strategies a useful enhancement of the academic reading curriculum and were able to apply most of the CNP parsing and interpretation strategies in the strategy verbalization task.
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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 | 0,003 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».