Context Clue Strategies for Business English Vocabulary and Engagement Among EFL Undergraduates
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to: (1) assess the effectiveness of context clue strategies in learning Business English vocabulary, (2) compare students' vocabulary comprehension before and after instruction, and (3) examine students' perceptions and engagement. This quasi-experimental study used a one-group pretest-posttest design with 30 third-semester business administration students selected through purposive sampling. The intervention was conducted over six weeks (three hours per week), covering Business Result Pre-intermediate (Units 1–6). Data were analyzed using descriptive statistics, paired t-tests, and effect size calculations. Statistical results showed: (1) Strategy performance (E₁/E₂ = 85.67/82.23) surpassed the criterion of 80/80; (2) Post-instruction scores (M = 24.67, SD = 2.85) were significantly higher than pre-instruction scores (M = 18.73, SD = 3.42), t = -8.94, p < .001, with a very large effect size (Cohen's d = 1.94); and (3) Students expressed strongly agreed regarding the strategy's effectiveness (M = 4.24, SD = 0.65) and demonstrated high levels of engagement (M = 4.18, SD = 0.63). The findings demonstrate that context clue strategies significantly contribute to business English vocabulary learning and enhance student engagement.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle