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Enregistrement W2164384023 · doi:10.5539/ies.v5n1p181

Demotivating Factors Affecting EFL Learning of Iranian Seminary Students

2012· article· en· W2164384023 sur OpenAlexvenueno aff
Omid Tabatabaei, Ahmad Molavi

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive listeningTest (biology)Mathematics educationPsychologyIslamTeaching methodTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present study, an attempt has been made to determine the demotives affecting EFL learning of Iranian Islamic seminary students and also to distinguish the motivated and demotivated EFL learners in terms of their EFL learning as the major focus of this study. Fifty Iranian EFL seminary students were investigated using two validated questionnaires. First a modified version of The Attitude/Motivation Test Battery Questionnaire (AMTB) originally developed by Gardner (2004) was used to determine the degree of learners’ motivation. Second a modified version of Warrington's (2005) questionnaire was administered to determine the demotivating factors from the students' point of view. Then, the IOPT (Interchange Objective Placement Test) was administered to measure the general proficiency of the subjects under study. The comparison of the IOPT score means of the two groups revealed a significant difference in the results of IOPT of students with higher scores in the AMTB and those with lower scores. That is, the more motivated the students were, the higher their IOPT scores were. Furthermore, factors such as the improper method of English teaching, frequency of classes in a week, problems in understanding listening materials and lack of use of English in students’ real life were found to be the essential demotivating factors among Iranian seminary students. Having known the barriers of learning, the teachers and Islamic Propagation Office materials developers can organize their activities so that they would lead to better understanding of the lessons and improvement of teaching programs.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations25
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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