Is willingness-to-speak more of a context-sensitive nature or personality?
Notice bibliographique
Résumé
A fundamental issue of L2 research is how to boost the students’ willingness to communicate in classroom settings in order to improve their oral performance and thus further enhance the effectiveness of Second Language Teaching (SLT). Nevertheless, most research which has been conducted in the English as a Foreign Language (EFL) or Study Abroad situations in countries such as Canada, Japan, Korea and China were carried out using quantitative methods. The purpose of this study was to examine affective variables as predictors of second language (L2) use in Turkish by Iranian students whose first language is Persian. This article investigates results and antecedents of willingness to communicate (WTC) employing an exploratory study in a Turkish university. The three subjects of the research completed a questionnaire and took part in a semi-structured interview. The questions aimed at finding if the situational or personality traits enhanced their WTCs and also to provide the answer to the question whether the context of the second language use affects their willingness to speak. The article provides an overview of previous research into WTC and motivation in Iran and Turkey as the context for these three case studies. In this study, six factors, both trait and situational, were identified as having an effect on these students’ WTC in both countries: self-perceived competence; personality; anxiety; motivation and the importance of Turkish; and the learning context. Based on these findings, pedagogical implications for English teaching and learning were also suggested to increase willingness to communicate.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».