MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3134768803 · doi:10.5539/ells.v11n1p38

Islamic Self-Identity Formation Through Language Learning: A Study of Religious Secondary School Students in Malaysia

2021· article· en· W3134768803 sur OpenAlexvenueno aff
Mohd Nazri Latiff Azmi, Isyaku Hassan, Engku Muhammad Tajuddin Engku Ali, Ahmad Taufik Hidayah Abdullah, Mohd Hazli bin YahaAlias, Muzammir Anas, Nur Izzati Suhaimi

Notice bibliographique

RevueEnglish Language and Literature Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Islamic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Sultan Zainal Abidin
Mots-clésIslamIdentity (music)Mathematics educationPsychologyNonprobability samplingThematic analysisFocus groupPedagogyConstruct (python library)SociologyQualitative researchSocial sciencePopulationComputer scienceAnthropologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Self-identity formation becomes increasingly challenging for students as they are exposed to different norms in the school environment. Education, language, and religion are crucial in the process of self-identity formation. Therefore, this study aims to explore how English language learning and the school environment influence Islamic self-identity formation among students in selected religious secondary schools in Terengganu, Malaysia. The study employed a qualitative approach in which 90 religious secondary school students in the State of Terengganu were selected using a purposive sampling technique. Focus group interviews were used as a data-gathering instrument. The students were divided across different sessions to ease the process of data collection. The data were transcribed and analyzed using inductive thematic analysis. The study found that English language learning does not influence the students’ Islamic self-identity formation negatively. Instead, certain morals such as respect, self-esteem, and cooperation, are instilled in the students’ self-identity. This study provides evidence on the students’ ability to construct Islamic self-identity despite the challenges of second language learning.

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)0,001
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnglish Language and Literature StudiesMême sujetEducation and Islamic StudiesTravaux en français237 207