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Enregistrement W2594839647 · doi:10.21226/t23g6c

Student Motivation Profiles: Ukrainian Studies at the Postsecondary Level in Canada

2017· article· en· W2594839647 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueEast/West Journal of Ukrainian Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Methods and Teacher Development
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUkrainianPsychologyMathematics educationPersonalityPedagogyInstitutionSocial psychologyLinguisticsSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study investigates postsecondary student motivation and demotivation for studying Ukrainian language, culture, folklore, literature, linguistics, and history. Four groups of students from one Canadian postsecondary institution are studied: (i) students taking Ukrainian language courses; (ii) those in Ukrainian content courses; (iii) students who took a language course at the postsecondary level in the past but did not continue; and (iv) students active in the Ukrainian community who have never taken any Ukrainian studies courses at the postsecondary level but are potentially interested in Ukrainian studies.The analysis is grounded in Dörnyei’s motivational framework, which categorizes L2 motivation into three levels: the language level (in this study, ‘subject area’), the learner level, and the learning situation level (“Motivation”). The subject area level deals with reasons to learn certain subjects: instrumental and integrative motivation. The learner level focuses on learners’ personality traits and cognition. The learning situation level relates to learning environment. Dörnyei’s framework is employed to develop a motivational questionnaire, used as an instrument. The results are analyzed both quantitatively and qualitatively. The quantitative data are elicited through participant responses to close-ended questions, showing the distribution and significance of various motivational factors in different groups of students under study. The qualitative analysis is based on participant responses to open-ended questions, allowing us to analyze both responses and perspectives on how their motivation relates to learning experience and the learning process overall. The combination of the two methods of analysis contributes to a multi-faceted understanding of motivational factors and yields pedagogical implications. The article concludes with a list of recommendations that stem from these analyses.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,224
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,166 · 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