MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1970178076 · doi:10.5539/elt.v2n2p16

Motivation and Attitude in Learning English among UiTM Students in the Northern Region of Malaysia

2009· article· en· W1970178076 sur OpenAlexvenueno aff
Samsiah Bidin, Kamaruzaman Jusoff, Nurazila Abdul Aziz, Musdiana Mohamad Salleh, Taniza Tajudin

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySignificant differenceMathematics educationSpearman's rank correlation coefficientTest (biology)CorrelationRank correlationAnalysis of varianceSocial psychologyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to describe the relationship between the students’ motivation and attitude and their English Language performance. The subjects were the part two students from three UiTM campuses in the Northern Region. The research tool used was in the form of a questionnaire. The mean scores analysis of the motivation and performance revealed that the students were more extrinsically than intrinsically motivated when learning English. However, the one-way ANOVA test showed that there is no significant difference. To test the students’ attitudes and their performance, the Spearman Rho Rank-Order Correlation Coefficient was used and the analysis revealed a significant correlation between attitude and achievement. The one-way ANOVA also showed that there is a significant difference. The mean scores was used to find out whether there is any difference between the respondents of different gender and their attitude in learning English. The results showed the existence of significant difference.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnglish Language TeachingMême sujetEFL/ESL Teaching and LearningTravaux en français237 207