Investigating EFL Achievement Through the Lens of Demotivation
Notice bibliographique
Résumé
It is generally agreed that demotivation is any forces that reduce a student’s passion or enthusiasm to learn. Despite some studies on demotivation across language levels, culture, and languages; research has not been conducted on university students from different language levels in Thailand. The aim of this mixed-method study is three-fold. Firstly, it attempts to factorize types of demotivation among English major students. Secondly, it examines the effect of demotivation on EFL achievement. Thirdly, it investigates the differences of demotivation in different levels of EFL achievement. The study involved undergraduate students majoring in English completing a questionnaire and being interviewed. The results revealed that there were four potential types of demotivation among English major students: 1) Media, teaching styles and teacher competence; 2) Attitudes towards teachers and classmates; 3) Experiences of failure and attitudes towards English learning, and 4) Characteristics of lessons and class materials. Findings also showed that Demotivation Type 3 (Experiences of failure and attitudes towards English learning) influenced EFL achievement (p <.001). Interestingly, there was a significant difference in the degree of influence of Type 3 among low, moderate, and high levels of EFL achievement. In the conclusion, pedagogical implications of these findings are discussed in order to help teachers understand important factors that demotivate students to achieve in English language learning so that the occurrence of those factors may be avoided.
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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 | 0,025 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,024 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».