Exploring Factors Causing Demotivation and Motivation in Learning English Language among College Students of Quetta, Pakistan
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The prime aim of this research was to determine both demotivating and motivating factors for Pakistani college students of Quetta in learning English language. A quantitative design was employed in which 150 freshman college students studying in three different disciplines: Pre-medical, Pre-engineering and I.C.S at Government Girls college students of Quetta, Pakistan were included. A demotivation questionnaire was adopted from the study by Sakai & Kikuchi(2009) consisting of one open-ended question and 35 close-ended items on six factors of demotivation: grammar-based teaching, teacher’s behaviour, course contents and teaching materials, effects of low test score, classroom environment and lack of self-confidence and interest. Additionally, a modified 20-items AMTB motivation questionnaire along with one open-ended question was adapted from the study by Gardner (1985) which identifies the integrative and instrumental motivation. The closed ended questionnaire was analyzed applying descriptive statistics in SPSS (version, 22) whereas content analysis was performed on narrative data extracted from open-ended questionnaire and was quantified to establish the order and rank of factors causing motivation and demotivation among students in learning English language. The findings revealed that course content and teaching material emerged as the most salient demotivating factor. On the other hand, instrumental motivation emerged as the most influential source of motivation among students. The findings have implication on both teaching and learning of English language in Pakistan.
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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 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle