Sözcüksel Başarı Modelleri – İzlanda’da Eğitim Sistemi – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

Profesyonel Ödev Sitesi. 0 (312) *** 75 93 @ İletişim İçin Mail Gönderin bestessayhomework@gmail.com @ Ödevcim'den Ödevleriniz İçin Hemen Fiyat Teklifi Alın. - 09:00 - 21:00 arası hizmet vermekteyiz... @@@ Süreli, online, quiz türü sınavlarda yardımcı olmuyoruz. Teklif etmeyin. - Tez Yazdırma, Ücretli Ödev Yaptırma, Tez Merkezi, Proje Yazdırma, Üniversite Ödev Yaptırma, İstatistik Ödev Yaptırma, Literatür Taraması, Spss Analizi, Geçerlik Güvenirlik Analizi, Tez Danışmanlığı, Tez Proje Yazdırma, Uzaktan Eğitim Tez Yazma, Uzaktan Eğitim Proje Yazma, Eğitim Yönetimi Tezsiz Proje Yazımı, Pedagojik Formasyon Bitirme Tezi, Formasyon Tez Hazırlama, Eğitim Bilimleri Tez Yazma, İstatistik Soru Çözdürme, Makale Yazdırma, Bilkent Ödev Yaptırma, Autocad Ödev Yaptırma, Mimari Proje Çizilir, İç Mimari Proje Çizimi, Essay Yazdır, Assignment Yaptırma, Assignment Yazdır, Proje Yardımı Al, Tez Yazdır, Ödev Yaptır, Ödevimi Yap, Tez Yaptırma, Tez Yaptırmak İstiyorum, Tez Yaz, Tez Projesi Yaptır, Proje Ödevi Yap, İntihal Oranı Düşürme, İntihal Düşürme Yöntemleri, İntihal Oranı Düşürme Programı, Essay Yazdırma, Ödev Fiyatı Al, Parayla Ödev Yaptır, Parayla Tez Yazdır, Parayla Makale Yaz, Parayla Soru Çözdür, Özel Ders Al, Ödev Yardım, Ödevcim Yardım, Proje Sunumu Yaptır, Mühendislik Ödevi Yaptırma, Doktora Ödev Yaptır, Yüksek Lisans Ödev Yaptır, İnşaat Mühendisliği Ödevi Yaptırma, İnşaat Mühendisliği Tez Yazdırma, Proje Yazdırma, İnşaat Mühendisliği Proje Yaptırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Ücretli Spss Analizi, İstatistik Ücretleri, Spss Nedir, Spss Danışmanlık, Veri Analizi, Veri Analizi Yaptırma, İstatistiksel Analiz, Makale Hazırlama, Tez Hazırlama, Proje Hazırlama, En İyi Tez Yazım Merkezi, İstatistik Hizmeti, Spss Analizi ve Sonuçlarım Yorumlanması, Spss Ücretleri, Soru Çözdürme, Ödev, Ödevler, Ödev Hazırlatma, Proje Hazırlatma, Tez Hazırlatma, Tez Konuları, Makale Konuları, Proje Konuları, Ödev Konuları, Tez Yazma, Tez Yazdırma, Tez Yazımı, Tez Danışmanı, Yüksek Lisans Danışmanlık, Akademik Danışmanlık, Diferansiyel Denklemler, Diferansiyel Denklemler Boğaziçi, Diferansiyel Denklemler Formülleri, Diferansiyel Denklemler Konuları, Python Ödev Yaptırma, Ödev Danışmanlığı, Ödev Yaptırmak İstiyorum, Ödev Yaptırma Siteleri, Akademik Danışmanlık, Yüksek Lisans Danışmanlık, Tez Proje Hazırlama Merkezi, Tez Hazırlama Merkezi Ankara, Ankara Yüksek Lisans Tez Yazdırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Spss Analiz Ücretleri, Veri Girişi Ücretleri, Spss Ödev Yaptırma, Spss Ücretleri, Ücretli Veri Analizi, İstatistik Tez Destek, Tez İçin İstatistikçi, Arduino Projeleri Satılık, Elektronik Projeler, Arduino İle Yaratıcı Projeler, İlginç Arduino Projeleri, Arduino Başlangıç Projeleri, Arduino Projeleri Basit, Elektronik Proje Yaptırma, Ödev Yaptırma Fiyatları, Güvenilir Ödev Siteleri, ödev yaptırma, ücretli ödev yaptırma, tez yaptırma, Ödev sitesi üniversite, Üniversite ödev YAPTIRMA, Parayla ödev YAPTIRMA, İstatistik ödev YAPTIRMA, Biyoistatistik ödev yaptirma, Odtü ödev yaptırma, Mühendislik ödev YAPTIRMA, staj defteri yazdırma ...

Sözcüksel Başarı Modelleri – İzlanda’da Eğitim Sistemi – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

28 Ocak 2022 Başarı kelimesinin anlamı nedir Başarı Ne Demek TDK Dil aktarımı nedir 0
E-Öğrenimde Eğitim Materyalleri – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

Sözcüksel Başarı Modelleri

Verilerin ortak doğrusallık varsayımını karşılayıp karşılamadığını görmek için yapılan testler, çoklu bağlantının bir endişe olmadığını gösterdi. Standartlaştırılmış artıklardan oluşan bir histogram, verilerin yaklaşık olarak normal dağılmış hatalar içerdiğini gösterdi, tıpkı tamamen doğru üzerinde olmayan ancak yakın noktaları gösteren standartlaştırılmış artıkların normal P-P grafiğinde olduğu gibidir.

Standartlaştırılmış tahmin değerlerinin dağılım grafiği, verilerin varyansın homojenliği ve doğrusallık varsayımlarını karşıladığını gösterdi. Veriler ayrıca sıfır olmayan varyans varsayımını da karşıladı. Sonuç olarak, nispeten iyi bir model için tüm varsayımlar karşılanmıştır. Bu regresyon analizi, içeriğe özgü yedi faktörün Evet-Hayır test puanlarını açıklamaya önemli ölçüde katkıda bulunduğunu ortaya koydu.

Hiyerarşik çoklu regresyon, L2 Exp – Bilgisayar Kullanımının regresyon modeline önemli ölçüde katkıda bulunduğunu, F (1, .376) = 42.16, p < .001 olduğunu ve Evet-hayır puanlarındaki değişimin %10,1’ini oluşturduğunu ortaya koydu. kelime testi. L2 Exp – Lingua Franca değişkeninin tanıtılması, puanlardaki ek %8.3 varyasyonu açıkladı ve R2’deki bu değişiklik anlamlıydı, F (2, 375) = 42.36, p < .001. Kendi Kendine Akranlar faktörünün modele eklenmesi, varyasyonun ek %1.3’ünü açıkladı ve R2’deki bu değişiklik anlamlıydı.

L2 Exp dahil – Akranlar R2’de ek %2.1 anlamlı değişikliği açıkladı, F (4, 373) = 26.07, p < .01 ve L2 Exp ekleyerek – Eğitim ek %1.4 anlamlı varyansı açıkladı, F (5, 372) = 22.54, p < .01. Eklenen altıncı faktör, varyansa %1.9 ekleyen L2 Exp – TV/Müzik, F (6, 371) = 20.73, p < .01 ve son olarak L2 Exp – Metinlerin regresyon modeline eklenmesi bir ek açıkladı. puanlardaki varyasyonun % 1’i ve R2 karesindeki bu değişiklik de anlamlıydı, F (7, 370) = 370, p < .05. Tablo 5’te sunulan bu model, alıcı sözcük dağarcığı için sözcük boyutundaki varyansın %26.1’ini açıklamaktadır.

VKS test puanları için regresyon analizi, VKS test puanlarını açıklamaya önemli ölçüde katkıda bulunan bağlama özel altı faktör ortaya çıkardı.

Hiyerarşik çoklu regresyon, L2 Exp – Lingua Franca’nın regresyon modeline önemli ölçüde katkıda bulunduğunu, F (1, 376) = 61.57, p < .001 olduğunu ve VKS kelime testi puanlarındaki varyasyonun % 14.1’ini açıkladığını ortaya koydu. L2 Exp – Akran kullanımı değişkeninin tanıtılması, puanlardaki ek %4’lük bir varyasyonu açıkladı ve R2’deki bu değişiklik anlamlıydı.

Modele Olması Gereken – Akranlar faktörünün eklenmesi, varyasyonun ek %2.1’lik bir kısmını açıkladı ve R2’deki bu değişiklik anlamlıydı, F (3, 374) = 31.51, p < .001. L2 Exp dahil – Bilgisayar kullanımı R2, F (4, 373) = 28.69, p < .001’de ek %3.3 anlamlı değişikliği açıkladı ve L2 Exp ekleyerek – Metinler ek %1.4 anlamlı varyansı açıkladı, F (5, 372) = 24.70, p < .05.

Son olarak, regresyon modeline İdeal benlik Eğitiminin eklenmesi, puanlardaki varyasyonun ek %0.9’unu açıkladı ve R2 karesindeki bu değişiklik de anlamlıydı, F (6, 371) = 21.52, p < .05. Tablo 5’te sunulan bu model, VKS test puanlarının baskın yordayıcısı olarak yabancılarla İngilizce kullanımları ile yarı üretken kelime dağarcığı puanındaki varyansın %25.8’ini açıklamaktadır.


Başarı kelimesinin anlamı nedir
Başarı Ne Demek TDK
Saygı anlamı nedir
Başarılı ne demek İngilizce
Saygı Ne Demek TDK
TDK Sözlük
Dil aktarımı nedir
İzleyici ne demek


Tartışma

Araştırma sorusu şudur: Motivasyon ve maruz kalmanın miktarı ve doğası, İzlanda’da örgün İngilizce eğitiminin başlangıcında çocuklar arasındaki sözcük yeterliliğine nasıl katkıda bulunur? Yanıt, öğrencilerin L2 Deneyimi’nin İngilizceyi şu anda esas olarak TV ve film izlemek, müzik dinlemek ve bilgisayarda oyun oynamak için kullandıklarını göstermesidir. Bu, öncelikle medyaya maruz kalan bir gencin, okulda olduğu gibi odaklanmış öğrenme yerine eğlence etkinlikleri yoluyla tesadüfen İngilizce edindiğini göstermektedir.

Aynı şekilde, öğrenciler İngilizce konuşmayı gerektiren etkinliklere katıldıklarını da bildirmezler. Ne olursa olsun, İzlanda’daki bu 4. sınıf öğrencileri örneğindeki öğrenciler, bu sonuçlara göre örgün öğretimin başlangıcında ortalama 395 ila 600 kelime arasında değişen önemli miktarda kelime biliyorlar. Ortalama olarak, Evet-Hayır testinin %40’ını ve VSK testinin %48’ini yanıtladılar.

Bu, öğrencilerin örgün öğretimin başlangıcında İngilizce’ye biraz yeterlilik kazandırdığını gösteren önceki çalışmaları desteklemektedir. Ek olarak, Ulusal Müfredat yönergeleri, 1. sınıftan (6 yaşındaki öğrenciler) resmi eğitim vermek isteyen eğitimcilere yardımcı olacak bir bölüm içerir.

Ancak bu, yalnızca sınırlı bir okulda sunulmaktadır ve haftada ortalama ders süresi 1. sınıfta 16 dakikadan 3. sınıfta haftada 36 dakikaya kadar değişmektedir, böylece okul dışı İngilizcenin aksine okulda İngilizce’ye çok sınırlı bir maruz kalma sağlanmaktadır. 

Dörnyei’nin L2 motivasyonel öz-sistemini öğrencinin bağlamını keşfetmek için kullanmak, özel kullanım, bu öğrencilerin deneyimlediği dilsel ortamı keşfetme fırsatı verir. Ayrıca, son yıllarda ortaya çıkan motivasyonel araştırmaların bolluğuna farklı bir yaklaşım katmaktadır. Katılımcılar okulda çok fazla İngilizce kullanmasalar da İdeal Benlik ve Kendi Kendine Olması Gerekenler yanıtları, İngilizceyi bu bağlamda kullanmayı arzu ettiklerini ve beklediklerini göstermektedir.

Bununla birlikte, bu hedefler sözcüksel başarıya bireysel olarak katkıda bulunmaz ve bu nedenle önceki araştırmaların önerdiği gibi hala belirsiz olabilir. Faktörlerin ilişkisini ve katkısını keşfetmek için Dörnyei’nin modelini ve gençlerin bağlamını birleştirmek, hem alıcı hem de üretken kelime testlerinde test puanlarındaki varyansı açıklamamıza olanak tanır.

Test puanları, bir, beş İdeal Benlik faktörü dışında tüm L2 Deneyim faktörleriyle, ancak yalnızca bir Kendi Olması Gereken faktörüyle bireysel olarak önemli ölçüde ilişkilidir. Bununla birlikte, her test için hiyerarşik çoklu regresyon analizleri yapıldığında, bu analizlerin her biri, varyansın %26.1’ini açıklayan alıcı kelime dağarcığı için 7 faktörlü model (evet-hayır testi) ve yarı üretken kelime hazinesi için 6 faktörlü model (VKS testi) vermiştir. Faktörlerin test puanlarını açıklamaya nasıl önemli ölçüde katkıda bulunduğunu gösteren puanlardaki varyansın %25.8’idir.

Bu modeller, alıcı yeterlilik için öğrencilerin bilgisayar oyunları oynamak için İngilizce kullanmalarının, varyansın %18,4’ünü açıklayan ikinci en güçlü Lingua Franca ile bir Evet-Hayır kelime testindeki puanların en güçlü yordayıcısı olduğunu göstermektedir. Yarı üretken yeterliliğin en güçlü yordayıcıları bir yanda yabancılarla İngilizce konuşmak, diğer yanda arkadaşlarla İngilizce konuşmak yani üretken becerilerdir. Bu koşullar altında İngilizceyi ne kadar sık ​​kullanırlarsa, kelime testinden o kadar yüksek puan alırlar.

Modellerin her birinde, bireysel olarak test puanları ile önemli ölçüde ilişkili olmayan iki faktör göze çarpmaktadır, yani, okulda İngilizce’nin ne sıklıkta kullanıldığı (L2 Exp – Education) ve arkadaşlarla konuşmak için İngilizce öğrenmiş olmak (Olmalı). Evet-Hayır modelinde -Self Peers) ve okulda İngilizce kullanma isteği (The Ideal Self – Education) ve VKS modelinde arkadaşlarla konuşmak için İngilizce öğrenmek zorunda olmalıdır.

Bu, bilgisayar oyunları oynamak için İngilizce kullanım sıklığı seviyesi 1 arttıkça evet-hayır testindeki puanın muhtemelen 6,2 puan artacağı anlamına geliyor. Bu, 1-3. sınıflarda öğrenmeye başlayan öğrenciler arasında kelime kazanımı üzerinde öğretimin başlamasının istatistiksel olarak anlamlı etkisinin olmamasıyla paraleldir; bu, bu sınıflar arasındaki kelime artışının çok sınırlı olduğunu (yıllar arasında 100 kelimeden az fark) ve neyin ne olduğunu değil. resmi bir öğretim ortamından beklenir.

Ancak bu, bu çalışma bu kullanımı ayrıntılı olarak araştırmadığından, öğrencilerin farklı türde bir kelime öğrendiği için, öğrencilerin okulda İngilizce kullanımı tarafından engellendiği anlamına gelmez.