MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2517045637 · doi:10.5539/elt.v9n10p22

Iranian EFL Students’ Emotional Intelligence and Autonomy in Distance Education

2016· article· en· W2517045637 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammadreza Valızadeh

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyEmotional intelligenceHappinessEmpathyAutonomySocial psychologyTheory of multiple intelligencesOptimismLearner autonomyMathematics educationLanguage education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The present study aimed to clarify EFL learners’ conceptions of autonomy and whether their autonomy was correlated with their emotional intelligence. The research was carried out with the participation of 110 learners at Distance Education University in Urmia, Iran. Questionnaires were emailed to the participants. Results of statistical analyses revealed substantial correlations between learners’ conceptions of autonomy and their emotional intelligence. ‘Independence’, ‘Stress Tolerance’, ‘Problem- Solving’, ‘Happiness’, ‘Self-actualization’, ‘Self-awareness’, ‘Optimism’, ‘Self-regard’, ‘Empathy,’ and ‘Impulse Control’ became the most determining elements of emotional intelligence (EI) for learners. Overall, the findings led the researcher to conclude that learners’ EI is a key factor influencing the extent to which they are ready to learn autonomously, and that teachers could therefore strive to ascertain learners’ intelligence type before they train them to become autonomous.</p>

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,469
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnglish Language TeachingMême sujetEmotional Intelligence and PerformanceTravaux en français237 207