Exploring Factors Causing Demotivation and Motivation in Learning English Language among College Students of Quetta, Pakistan
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».