Perfectionism in Language Learners
Notice bibliographique
Résumé
The pressures inherent in trying to be perfect can undermine learning and exacerbate anxiety in certain students. In the current article, we review existing research and theory on the role of perfectionism in language learning anxiety and performance deficits. Our analysis highlights the complexities inherent in the perfectionism construct, including the key distinction between personal and interpersonal perfectionism and the relevance of various components of the perfectionism construct when seeking to account for anxiety in language learners. A central theme in our analysis is how the cognitive tendencies as well as social pressures and self-presentational concerns that accompany perfectionism can exacerbate language learning anxiety and the subsequent emotional self-regulation responses of anxious learners. We outline a multifaceted model of perfectionism in language learning anxiety and language learning performance that incorporates trait perfectionism, perfectionistic cognitions, perfectionistic self-presentation, and individual differences in self-efficacy. Whereas personality is usually seen as a distal factor that contributes to language learning anxiety, we suggest that perfectionism can also act proximally by amplifying state-related, current concerns over making mistakes in language learning, especially in highly visible situations. The theoretical and practical implications of this theoretical framework are discussed. We conclude with a series of specific recommendations for teachers and school psychologists who must try to reduce levels of perfectionism and its impact among people trying too hard to minimize mistakes during the learning process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».