Utilization of Language Learning Strategies by Iranian Post Graduate Students and Their Attitude and Motivation Toward English Learning
Notice bibliographique
Résumé
The current study tries to explore language learning strategies (LLSs) of Iranian postgraduate learners and the effect of motivation and attitude on their strategy use. Oxford’s classification of language learning strategies is the framework of the current study. Her strategy taxonomy includes six categories as memory, cognitive, metacognitive, compensation, social and affective strategies. 156 Iranian post graduate students in Kerman province were selected according to two-step cluster sampling. Then, translated version of Oxford’s strategy inventory for language learning (SILL) was administered to the participants to determine their strategy use. Attitude/motivation test battery (AMTB) was also used to identify the participants’ type of attitude and motivation. After collecting and analyzing data, the following results were found: a) Unlike the findings of the majorities of the studies done so far on foreign language learners, Iranian post graduate students of art and science were found to be high strategy users; b) The participants reported the use of compensation, social, metacognitive, and affective strategies in a high level while memory and cognitive strategies were reported to be used at a medium level; c) No significant difference was found between overall strategy use of students with positive and negative attitude; d) No significant difference was found between overall strategy use of students with integrative and instrumental motivation; e) No significant difference was found between overall strategy use of students of art and science. Key words: Language learning strategies; Iranian post graduate students; Learning attitude; Motivation; English learning
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».