Investigating Difficulties Grade 10th Students Face in EFL Writing Classes: The Case of Aman Secondary and Preparatory School
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study investigated the difficulties Grade 10 students face in EFL writing classes at Aman Secondary and Preparatory School. Methods: A descriptive‑survey design was used. Eight Grade 10 English teachers were selected through a comprehensive sampling, and 97 students were chosen by simple random sampling. Five instruments gathered data: (1) a free‑writing test (document analysis), (2) a questionnaire with open‑ and closed-ended items, (3) classroom observation, (4) teacher interviews, and (5) student focus‑group discussions. Data were analysed qualitatively and quantitatively. Results: Key writing problems were poor organisation, limited vocabulary, faulty grammar, weak idea generation, and errors in punctuation, capitalization, and spelling. Contributing factors fell into four categories: Student-related, poor writing background, lack of practice, low interest, and overemphasis on language form. Teacher-related, limited attention to writing, low proficiency in teaching it, minimal guidance and feedback, and exclusion of practical writing from assessments. Class‑size overcrowded rooms that hinder individual support. Instructional‑material, an overly bulky textbook with too few relevant exercises and unfamiliar contexts. Conclusion: Writing instruction currently receives scant attention: students’ competence is low; teachers’ methodological proficiency needs improvement; large classes restrict practice; and textbook activities require revision. Stakeholders must prioritise writing by providing targeted teacher training, reducing class size, refining materials, and ensuring regular, practice-oriented assessment. Without such action, students will continue to miss a critical language skill.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».