Motivation and Socio-Cultural Milieu of Second Language Learners: Considerations Involved in English Teaching
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the social, psychological, and cultural dimensions of motivation involved in learning English as a second language in Kuwait. It focuses on students’ experience of motivation, emotions, and their cultural background in search of differences and similarities presented by gender, type of high school, and year in university. The effects of motivation and learning experiences are discussed through using the perpectives of Gardner’s socio-educational model, whereas the influence of learners’ cultural context in second language learning is discussed through using Hofstede’s cultural model. Data were gathered by surveying undergraduate students from a private university in Kuwait, which yielded 233 completed questionnaires. The study employed quantitative methods using SPSS application for descriptive data analysis, correlation analysis, t-tests, and ANOVA. The descriptive statistics were calculated based on the data submitted by the students’ responses. The results revealed significant levels of integrative and instrumental motivation, emphasized by female students, which could be attributed to Hofstede's cultural dimensions of certainty, femininity, and collectivist society. Significant levels were also reported for English classes and English use anxiety, which may be attributed to Hofstede’s power distance, which accounts for the high respect accorded to teachers and teaching. Collectively, the results gained from this study provide guidance to disentangle the multitude of factors that affect English language learners. The findings reported in this study may help instructors who need to understand how learners’ cultural values influence the nature of instruction and point toward future research in analyzing multiple factors that assist language learning.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle