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Enregistrement W3131228323 · doi:10.5267/j.msl.2021.2.004

Factors influencing English proficiency: An empirical study of Vietnamese students

2021· article· en· W3131228323 sur OpenAlexvenueno aff
Lan Anh Thuy Nguyen, Huyen Nguye, Thi Thanh Nga Tran, Minh Le, Ziyi Zhang

Notice bibliographique

RevueManagement Science Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVietnamesePsychologyMathematics educationLanguage acquisitionLanguage proficiencyEmpirical researchEnglish languageLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study tries to explore how distinctive or not the Vietnamese students are in learning English, thus investigating factors influencing the language proficiency of Vietnamese students. The study suggests the significance of five intrinsic factors related to the students’ characteristics (which are learning purpose, learning ability, learning method, hard-working, and self-awareness) and three extrinsic factors that are related to demographic factors, parental indicators, and schooling-environment in determining the English proficiency of Vietnamese people. Data was collected from online questionnaires sent to more than 2500 students from eight famous universities in Vietnam and converted into an excel version before translated into SPSS and EVIEW. Research results show that intrinsic factors, especially learning methods, play a vital role in shaping Vietnamese students’ capability to learn a second language. From educators’ perspectives, the higher level of English exposure the students are equipped at school, the higher their language proficiency. Finally, we compare the difference in learning language ability among genders and ages. The findings suggest that girls and minorities are less proficient in language than others.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,519

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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