EFL Students’ Burnout in English Learning: A Case Study of Chinese Middle School Students
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to explore the English learningburnout of Chinese middle school students to provide solutions to reduce it. Foreign Language Classroom Burnout Scale (FLCBS) is used to make an investigation into 212 middle school students of different grades in No. 10 Middle School in Xi’an city in China. After both qualitative and quantitative analyses of data collected from the questionnaires, it finds out that: 1) a medium level of English learning burnout exists in the students of No.10 Middle School (M=53.80). 2) In terms of grade, three grades have no statistically significant differences in burnout (p=0.377>0.05). 3) As for gender, there is statistically significant difference (p=0.001<0.05). The male’s total burnout is higher than the female’s, especially in Low Efficiency (p=0.006<0.05). 4) There is statistically significant difference in English learning burnout between different majors (p=0.001<0.05). The learning burnout of science students is higher than that of art students, especially in Depletion and Low Efficiency. Based on the research findings, it puts out such suggestions for teachers to lower down students’ English learning burnout as building up students’ confidence, adopting new teaching methods, and improving the relationship between teacher and students.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».