Perfectionism and Writing Performance of Chinese EFL College Learners
Notice bibliographique
Résumé
In the second language acquisition domain, researchers have devoted tremendous efforts to studying the relationship between L2 learning and some socio-affective factors, such as anxiety, motivation, etc. However, little research has been done to examine whether and how perfectionism, a psychological trait, affects L2 learning and L2 performance. The present study aims to fill this gap and investigate the relationship between the level of perfectionism and L2 performance among Chinese EFL college learners. Two specific questions are raised: (1) What is the relationship between perfectionism and L2 writing performance in terms of linguistic complexity, accuracy, and fluency? (2) What is the relationship between the six dimensions of perfectionism (Concern over Mistakes, Personal Standards, Parental Expectations, Parental Criticism, Doubts about Actions, Organization) and L2 writing performance in terms of linguistic complexity, accuracy, and fluency? To answer these questions, forty second-year students from Guangdong University of Foreign Studies majoring in English participated in the present study. The participants were required to compose a piece of English argumentative writing on the online system and then complete a 35-item Multidimensional Perfectionism Scale online immediately. The collected data were then processed and analyzed through SPSS (v. 17). The results of the analysis revealed that: (1) one of the measures of syntactic complexity has a significant negative relationship with perfectionism; (2) Personal Standards, one of the six dimensions of perfectionism, has a significant negative relationship with the participants’ L2 writing performance; (3) both Parental Expectations and Parental Criticism are found negatively correlated with the fluency aspect of the writing performance and the relationships have a significant effect. The implications of the findings are suggested for pedagogy and L2 learning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».