ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

الأخطاء المفرداتية التي يرتكبها معلمو اللغة الإنجليزية في الأردن

Lexical Errors Made by In- Service English language Teachers in Jordan

1247   0   15   0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2007
  مجال البحث التربية
والبحث باللغة العربية
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

استهد فت الدراسة تحديد الأخطاء المفرداتية التي يرتكبها مدرسو اللغة الإنجليزية في الأردن. تكونت عينة الدراسة من خمسين مدرس للغة الإنجليزية مسجلين في برنـامج تطويري في الجامعة الهاشمية. و قد جمعت المعلومات من أوراق الاختبـار النهـائي للمسجلين في مساق لطرق تدريس اللغة الإنجليزية.


ملخص البحث
تهدف هذه الدراسة إلى تحديد أنواع الأخطاء المعجمية التي يرتكبها معلمو اللغة الإنجليزية العاملون في الأردن. تتكون عينة الدراسة من 50 معلمًا للغة الإنجليزية مسجلين في برنامج الترقية في جامعة الهاشمية. تم جمع البيانات من أوراق الامتحانات النهائية لأولئك المسجلين في دورة في طرق تدريس اللغة الإنجليزية. أظهرت النتائج وجود نوعين رئيسيين من الأخطاء: الأخطاء بين اللغوية والأخطاء داخل اللغوية. شكلت الأخطاء بين اللغوية 85٪ والأخطاء داخل اللغوية 15٪ من إجمالي عدد الأخطاء. تتخذ الأخطاء بين اللغوية شكل الترجمة، الافتراضات الخاطئة، التراكيب الخاطئة المدفوعة باللغة الأم، الارتباك بين المصطلحات الثنائية، والإفراط في استخدام بعض المصطلحات المعجمية. من ناحية أخرى، كانت الأخطاء داخل اللغوية ناتجة عن التشابه الصوتي والرسومي والتعميم المفرط. تسلط الدراسة الضوء على الآثار المترتبة على تعليم اللغة الإنجليزية في الأردن وتقدم توصيات لتحسين الوضع.
قراءة نقدية
دراسة نقدية: تقدم هذه الدراسة نظرة شاملة ومفصلة عن الأخطاء المعجمية التي يرتكبها معلمو اللغة الإنجليزية في الأردن، وهو موضوع مهم لم يتم تناوله بشكل كافٍ في الأدبيات السابقة. ومع ذلك، يمكن انتقاد الدراسة من حيث حجم العينة المحدود (50 معلمًا فقط) والذي قد لا يكون كافيًا لتعميم النتائج على جميع معلمي اللغة الإنجليزية في الأردن. بالإضافة إلى ذلك، تركز الدراسة بشكل كبير على الأخطاء بين اللغوية، بينما يمكن أن تكون هناك عوامل أخرى تساهم في هذه الأخطاء مثل البيئة التعليمية ونوعية التدريب الذي يتلقاه المعلمون. من المهم أيضًا أن تتناول الدراسة كيفية تحسين مهارات المعلمين بشكل عملي وفعال بدلاً من التركيز فقط على تحديد الأخطاء.
أسئلة حول البحث
  1. ما هي الأنواع الرئيسية للأخطاء المعجمية التي حددتها الدراسة؟

    حددت الدراسة نوعين رئيسيين من الأخطاء المعجمية: الأخطاء بين اللغوية والأخطاء داخل اللغوية. شكلت الأخطاء بين اللغوية 85٪ والأخطاء داخل اللغوية 15٪ من إجمالي عدد الأخطاء.

  2. ما هي الأسباب المحتملة للأخطاء بين اللغوية؟

    تتخذ الأخطاء بين اللغوية شكل الترجمة، الافتراضات الخاطئة، التراكيب الخاطئة المدفوعة باللغة الأم، الارتباك بين المصطلحات الثنائية، والإفراط في استخدام بعض المصطلحات المعجمية.

  3. ما هي التوصيات التي قدمتها الدراسة لتحسين تعليم اللغة الإنجليزية في الأردن؟

    توصي الدراسة بضرورة تحسين مستوى معلمي اللغة الإنجليزية من خلال دورات تدريبية مكثفة، وإعادة النظر في معايير اختيار المعلمين، وتوفير برامج ترقية فعالة تركز على تطوير المهارات اللغوية والمعرفية للمعلمين.

  4. ما هي الفجوات التي يمكن ملاحظتها في هذه الدراسة؟

    من الفجوات التي يمكن ملاحظتها في الدراسة هي حجم العينة المحدود وعدم تناول العوامل البيئية والتعليمية الأخرى التي قد تساهم في الأخطاء المعجمية. كما أن الدراسة تركز بشكل كبير على تحديد الأخطاء دون تقديم حلول عملية لتحسين مهارات المعلمين.


المراجع المستخدمة
Abisamra, N.(2003). Error analysis: Arabic speakers' English writing. Retrieved June 18, 2003 from: http//abisamra03.tripod.com/nada/languageaca-erroranalysis.html
Al-Kufaishi, A.(1988) Vocabulary building program is a necessity not a luxury. Forum 24(2), 42-43
Arabski, J. (1979): Errors as indicators of the development of interlanguage. University Slaski Katowice
قيم البحث

اقرأ أيضاً

هدفت هذه الدراسة في تسليط الضوء من خلال تقديم تحليل نقدي من الأخطاء التي ارتكبها الطلاب اليمنيون في جامعة الحديدة في مجال لفظ الكلمات المكونة من أحرف صامتة في اللغة الانكليزية. و هذا يسبب مشكلة كبيرة لطلاب الجامعة في استراتيجيات التداخل اللغوي و غير اللغوي. إن التقنية المستخدمة هي عبارة عن تحليل الأخطاء لعينة عشوائية مكونة من ثلاثة مستويات في قسم اللغة الانجليزية بكلية التربية/جامعة الحديدة. مع التركيز على جمع البيانات و تحليلها و التوصل إلى التوصيات و الاستنتاج من هذه الدراسة.
ما مدى صعوبة ذلك بالنسبة لمتعلمي اللغة الإنجليزية (ESL) للغة الإنجليزية (ESL) قراءة النصوص الإنجليزية الصاخبة؟هل يحتاج المتعلمون ESL إلى التطبيع المعجمي لقراءة النصوص الإنجليزية الصاخبة؟قد تؤثر هذه الأسئلة أيضا على تكوين المجتمع على مواقع الشبكات الا جتماعية حيث يمكن أن تعزى الاختلافات إلى متعلمي ESL ومكبرات الصوت الإنجليزية الأصلية.ومع ذلك، فقد عالجت بعض الدراسات هذه الأسئلة.تحقيقا لهذه الغاية، بنينا مقيمين دقيقين للغاية لقراءة القراءة لتقييم قابلية قراءة النصوص للمتعلمين ESL.ثم طبقنا هذا المقيمين للنصوص الإنجليزية الصاخبة لمزيد من تقييم قابلية قراءة النصوص.أظهرت النتائج التجريبية أنه على الرغم من أن متعلمي ESL على المستوى المتوسطين يمكنهم قراءة معظم النصوص الإنجليزية الصاخبة في المقام الأول، فإن التطبيع المعجمي يحسن بشكل كبير من قراءة النصوص الإنجليزية الصاخبة للمتعلمين ESL.
تفتقر الأبحاث الحديثة باستخدام نماذج اللغة المدربة مسبقا لمهمة تلخيص المستندات متعددة الوثائق إلى تحقيق عميق في الحالات الخاطئة المحتملة وتطبيقها المحتمل على اللغات الأخرى.في هذا العمل، نطبق نموذج لغة مدرب مسبقا (BART) لمهمة تلخيص متعدد الوثائق (MDS) باستخدام كل من الضبط الدقيق ودون ضبط جيد.نحن نستخدم مجموعات بيانات اللغة الإنجليزية ومجموعة بيانات ألمانية واحدة لهذه الدراسة.أولا، نقوم بإعادة إنتاج ملخصات متعددة الوثائق باللغة الإنجليزية باتباع إحدى الدراسات الحديثة.بعد ذلك، نعرض لقابلية تطبيق النموذج إلى اللغة الألمانية من خلال تحقيق أداء حديثة على MDS الألمانية.نقوم بإجراء تحليل خطأ متعمق للنهج التالي لكلتا اللغتين، مما يؤدي إلى تحديد معظم الأخطاء البارزة، من الحقائق الصادقة وتعليم الموضوع، وقياس مقدار الاستقصاء.
يمكن أن تساعد ردود الفعل التصحيحية التلقائية التلقائي على تعلم اللغة من خلفيات مختلفة اكتساب لغة جديدة بشكل أفضل.تقدم هذه الورقة مجموعة بيانات متعلمة باللغة الإنجليزية التي يرافقها أخطاء المتعلمين معلومات حول مصادر الأخطاء المحتملة.تحتوي مجموعة البيا نات هذه على خطأ مشروح يدويا أسباب أخطاء كتابة المتعلم.هذه تسبب ربط أخطاء المتعلم بالهياكل من لغاتهم الأولى، عندما تتباعد القواعد باللغة الإنجليزية وفي اللغة الأولى.ستمكن هذه البيانات البيانات الجديدة من استحواذ الباحثين الاستحواذين باللغة الثانية على تحليل كمية كبيرة من أخطاء المتعلمين المرتبطة بنقل اللغة من اللغة الأولى من المتعلمين.يمكن أيضا تطبيق DataSet أيضا في تخصيص أنظمة تصحيح الأخطاء النحوية وفقا للغة الأولى للمتعلمين وفي تقديم ملاحظات مستنيرة عن طريق الخطأ.
نقدم HATEBERT، نموذج BERT الذي تم تدريبه على إعادة تدريب للكشف عن اللغة المسيئة باللغة الإنجليزية.تم تدريب النموذج على RAL-E، وهي مجموعة بيانات واسعة النطاق من تعليقات Reddit باللغة الإنجليزية من المجتمعات المحظورة لكونها مسيئة أو بغيضة حيث قمنا بإتا حتها للجمهور.نقدم نتائج مقارنة مفصلة بين نموذج اللغة المدرب مسبقا والنسخة المستقلة على ثلاث مجموعات بيانات باللغة الإنجليزية لمهام الهجومية والمسيئة ومهام الكشف عن الكلام.في جميع مجموعات البيانات، تتفوق HateBERT على نموذج بيرت العام.ونناقش أيضا مجموعة تجارب تقارن إمكانية نقل النماذج الصعبة في مجموعات البيانات، مما يشير إلى أن القدرة على التأثر بالتوافق مع الظواهر المشروحة.

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا