Motivations, beliefs, and Chinese language learning: a phenomenological study in a Canadian university
Notice bibliographique
Résumé
Internationally, more and more people are learning Chinese as a second or foreign language. Many studies (Gardner, 1958; Spolsky, 1969; Dörnyei, 1994; Oxford & Shearin, 1996; Williams & Burden, 1997) have shown that learning motivation plays an important role in language learning, while language belief (Horwitz, 1988) determines the strategies and efforts learners are going to put into language learning. Both motivation and belief are key factors in successful language learning. This research carried out an investigation of the phenomenon of Chinese language learning in the Canadian context. Through in-depth, open-ended individual interviews with six students who were learning Chinese in a Canadian university, the researcher intended to listen to their actual experiences of Chinese language learning in order to examine their motivations for learning this language and to describe their beliefs about this language. The results showed Chinese language learners had a variety of motivations to learn the Chinese language, from cultural interest, communication with native Chinese speakers, travel, friendship, to job opportunities. These motivations came from their real life experiences with the Chinese people around them. As for the Chinese language, not all students thought it was difficult. All participants in this study believed listening and speaking was more important than reading and writing. They adopted many learning strategies to learn Chinese. The implications for Chinese language instructors as to how to motivate students and for the Chinese language students motivating themselves were also discussed.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,049 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».