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Enregistrement W2151396505 · doi:10.5539/elt.v6n6p86

Motivation and Interlanguage Pragmatics in Iranian English Language Learners

2013· article· en· W2151396505 sur OpenAlexvenueno aff
Hassan Rasouli Khorshidi, Abdolreza Bagherzadeh Nimchahi

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPragmaticsInterlanguagePsychologyTask (project management)Language acquisitionLinguisticsMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is generally believed that interlanguage pragmatics and motivation play important roles in learning. Motivation is important because it determines the extent of the learner’s active involvement and attitude toward learning. The major purpose of this study was to investigate the impact of integrative and instrumental motivation on the development of interlanguage pragmatics (ILP) in Iranian English language learners. A secondary goal of this study was to assess the effect of the type of motivation on pragmatic transfer. To this end, the Attitude/Motivation Test Battery (AMTB) developed by Gardner (1985) was given to the students to distinguish learners with integrative and instrumental motivation. Finally, 40 integratively and 40 instrumentally motivated learners were selected as participants. Then, a Discourse Completion Task (DCT) regarding pragmatic transfer developed by the researchers was administered to the two groups. Two weeks later another interlanguage pragmatics Discourse Completion Task (DCT) was administered in order to elicit the required data from both groups. The findings demonstrate that there is a significant relationship between type of motivation and interlanguage pragmatic development and the amount of negative pragmatic transfer as well. More precisely, this study revealed that integratively motivated learners performed significantly better than instrumentally motivated learners in both ILP development and pragmatic transfer.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,218 · 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.

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

Citations10
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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