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Enregistrement W3002232985 · doi:10.3138/cmlr.2018-0209

The Effects of Learners’ Perceptions and Affective Factors on L2 Learning Outcomes

2020· article· fr· W3002232985 sur OpenAlexvenueno aff
Sarah Grey, Carrie N. Jackson

Notice bibliographique

RevueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La confiance en soi sur le plan linguistique est un facteur sous-jacent de la motivation à l’égard de la L2 et des résultats positifs dans l’apprentissage de la L2. Or, peu de chercheurs se sont penchés sur l’hypothèse de sa relation avec les résultats objectifs de l’apprentissage de la L2 ou sur la relation entre la confiance en soi et les différences individuelles cognitives et affectives qui influent sur l’apprentissage de la L2. Dans le cadre de l’étude réalisée par les auteurs, des participants apprennent des mots nouveaux en L2 ainsi que leur genre grammatical ; ils sont ensuite soumis à un test visant à évaluer l’exactitude objective avec laquelle ils reconnaissent et produisent les mots et en déterminent le genre. Les participants exécutent également des tâches destinées à évaluer la perception subjective qu’ils ont de leurs aptitudes linguistiques (à exploiter la confiance en soi sur le plan linguistique), leur motivation à l’égard de la L2, leur anxiété vis-à-vis de la L2 et leur mémoire de travail. La perception subjective affiche une corrélation significative avec la performance au test, ce qui confirme l’hypothèse selon laquelle les perceptions des apprenants sont liées aux résultats concrets de l’apprentissage. L’analyse des différences individuelles révèle que seuls les facteurs affectifs permettent de prédire avec une exactitude significative les perceptions de l’apprentissage de la L2. Ces résultats nous renseignent sur l’apport de la confiance en soi sur le plan linguistique à l’apprentissage de la L2.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,216 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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