L2 Motivation and Personality as Predictors of the Second Language Proficiency: Role of the Big Five Traits and L2 Motivational Self System
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the predictability of the L2 proficiency by personality and L2 motivational self system variables among 141 Iranian EFL university students. Participants completed Transparent Bipolar Inventory (Goldberg, 1992) as a personality measure, L2 motivational self system (Papi, 2010), and a self-rated measure of second language proficiency. Regression analyses showed that extroversion and openness to experience accounted for 13% of the variance in L2 proficiency; and ideal L2 self and L2 learning experience accounted for 35% of the variance in L2 proficiency. Further, extroversion, neuroticism, conscientiousness, and openness explained 25% of the variance of in ideal L2 self; neuroticism and conscientiousness explained 24% of the variance in ought-to L2 self; and conscientiousness and extroversion explained 26% of the variance in L2 learning experience. Hierarchical regressions also showed that L2 motivation is a more powerful predictor of L2 proficiency. Key words : Second language proficiency; Big Five traits; Ideal L2 self; Ought to L2 self; L2 learning experience; Motivation
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».