Speaking Anxiety, English Proficiency, Affective and Social Language Learning Strategies of ESL Engineering Students in a State University in Northern Luzon, Philippines
Notice bibliographique
Résumé
The primary aim of this paper is to examine the speaking anxiety, affective and social language learning strategies and English language proficiency among ESL Agricultural and Biosystems and Civil Engineering students of a state university in Northern Luzon, Philippines including the possible relationship among the aforementioned variables. The research adapted six (6) items on Affective Language Learning Strategies (ALLS) and six (6) items on Social Language Learning Strategies (SLLS) by Oxford (1990); the Foreign Language Communication Anxiety Scale designed by Horwitz et al. (1986) and the English Proficiency Test developed by Commission on Higher Education were utilized in this study. The findings disclose that the speaking anxiety level of the respondents is moderate. It was noted that they are uneasy every time teachers called them to recite in English class unprepared. To add more, their ALLS and SLLS are both somewhat true for them and the repondents’ English Proficiency Level is moderate. It also showed that small negative correlation exists between their English proficiency and speaking anxiety. However, a medium and small positive correlation established when their speaking anxiety and ALLS was correlated. And a small positive correlation was obtained in the correlation between the respondents’ speaking anxiety and SLLS. The research concludes with a list of recommendations on how to lessen speaking anxiety in the English language classroom to ESL learners.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».