Motivation and Test Anxiety in Test Performance Across Three Testing Contexts: The <scp>CAEL</scp>,<scp> CET</scp>, and <scp>GEPT</scp>
Notice bibliographique
Résumé
This study examined test‐takers' motivation, test anxiety, and test performance across a range of social and educational contexts in three high‐stakes language tests: the Canadian Academic English Language (CAEL) Assessment in Canada, the College English Test (CET) in the People's Republic of China, and the General English Proficiency Test (GEPT) in Taiwan. The researchers issued a questionnaire exploring motivation, test anxiety, and perceptions of test importance and purpose to test‐takers in each of the three contexts. A total of 1,281 valid questionnaire responses were obtained: 255 from CAEL, 493 from CET, and 533 from GEPT. Questionnaire responses were linked to each test‐taker's respective test performance. The results illustrate complex interrelationships of test‐takers' motivation and test anxiety in their test performance. Differences in motivation and test anxiety emerged with regard to social variables (i.e., test importance to stakeholders and test purposes). Further, motivation and test anxiety, along with personal variables (i.e., gender and age), were associated with test performance. Given that motivation and test anxiety have typically been examined separately and in relation to a single testing context, this study addresses an important research gap.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».