Reticence in Chinese EFL Students at Varied Proficiency Levels
Notice bibliographique
Résumé
Reticence in foreign language classes has long been a challenge for both teachers and students. With the advent of globalization, there is a pressing need for EFL (English as a Foreign Language) teachers to help reticent students develop the skills and confidence needed to take an active role in oral English lessons. This article reports on a study of reticence in EFL classrooms in a key university in Beijing. Five hundred, forty-seven first-year non-English majors with three proficiency levels answered a 124-item questionnaire with 20 items on reticence. In addition, one class from each proficiency group was selected for a more focused investigation of reticence and participation in oral EFL lessons. As well as the survey, data gathered during the 14-week term included reflective journals, videotaped observations, and interviews. Analyses of the data revealed that (a) the students were willing to communicate with their peers in English in class and considered speech communication valuable; the more proficient were most positive about interpersonal communication and the most willing to engage in interaction; (b) all the students, irrespective of proficiency level, were the most active during pair work and the least active when responding to teachers’ questions; the more proficient students tended to be the most active in all classroom activities; and (c) with increased exposure to spoken English and more familiarity with the English-learning environment, students at all proficiency levels became (more) active in class. Based on the findings, pedagogical implications are discussed with the aim of enhancing the teaching and learning of spoken English in foreign-language contexts.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».