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Enregistrement W3161394509 · doi:10.5539/ies.v14n6p23

Investigation of the Writing Anxiety of Syrian Refugees Learning Turkish as a Foreign Language in Turkey

2021· article· en· W3161394509 sur OpenAlexvenueno aff
Sedat Erol

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Methods and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurkishRefugeePsychologyForeign language anxietyAnxietyNonprobability samplingForeign languageTest (biology)Social psychologyDevelopmental psychologyMathematics educationPopulationSociologyPolitical scienceLinguisticsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to determine and investigate the writing anxiety of Syrian refugees learning Turkish as a foreign language in Turkey according to different variables. The study group of the research, in which survey model was used, consisted of 214 Syrian refugees chosen via purposive sampling method and who learn Turkish as a foreign language in Turkey. “Writing Anxiety Scale for Learners of Turkish as a Foreign Language” was used as data gathering tool in the research. In the analysis process, firstly normality test was conducted and it was determined that it indicated normal distribution. Accordingly, t-test was used in pair independent samples, and one-way ANOVA test was used in multi-group comparisons. As a result of the research, it was determined that writing anxiety level of the Syrian refugees learning Turkish as a foreign language (L2) in Turkey, was at medium level and also their writing anxiety was caused by environmental/social factors rather than internal/mental factors. In addition, when the situation was evaluated according to their language levels, it was determined that students at B2 level had the highest level of anxiety; and that using Turkish in social media reduces the action-oriented anxiety of the students. When the participants’ writing anxiety was investigated according to gender, age, and time spent in Turkey it was found that a significant difference was not indicated.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,392 · 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'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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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