On the Relationship of Multiple Intelligences With Listening Proficiency and Attitudes Among Iranian TEFL University Students
Notice bibliographique
Résumé
Gardner’s (1983) Multiple Intelligences Theory (MIT) has been found to have profound implications in teaching English as a foreign language (TEFL) in that it provides a way for teachers to recognize learners’ individual cognitive and affective differences by providing favorable motivational conditions for learning. However, little investigation has focused on the domains of cognition and affect in a single study. Therefore, this study investigates two facets: the relationship of Multiple Intelligences (MIs) with listening among Iranian TEFL university students and the possible relationship between the type of intelligence the students fall into and their attitudes toward learning English. In this study, McKenzie’s (1999) MI Inventory was used to identify 60 participants’ preferred intelligences. The participants comprised an intact group randomly assigned to the experiment. A Likert-type questionnaire was employed to elicit data about participants’ levels of personality traits that accounted for their attitudes to language-learning. Also, the participants’ listening comprehension proficiency was measured using the listening section of a retired TOEFL test. Data analysis using Pearson correlation revealed no significant relationship between the score of listening and any of the MIs. Similarly, the results indicated no significant difference between MIs and attitudes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».