The Characteristics and Self-Regulation of Undergraduate Students in Online English Learning: A Case Study of A Private University in Thailand
Notice bibliographique
Résumé
Online learning is readily available in Thailand, and scholars acknowledge its importance in assisting language learners to accomplish their foreign language goals. Currently, with the COVID-19 global pandemic, self-distancing is helping to reduce the infection rate. Since learning must continue, technologies play a vital role. Educators and students have managed to adjust to the unprecedented situation and continue with classes despite the many obstacles. Thus, this study examines the characteristic variables (motivation, belief in language, and anxiety) and self-regulation in online English learning classes, as well as investigating the relationship between the characteristic variables and self-regulation of undergraduate students at a private university in Thailand. The study involves 132 participants enrolled in an online English course during the pandemic, with a questionnaire and focus group interviews employed as the research instruments. The results showed that the students were highly motivated, exhibited positive beliefs, moderate anxiety, and high self-regulation toward online English learning. Two variables, namely motivation and positive beliefs, were found to be correlated with self-regulation in online English learning at the 0.01 and 0.05 significance level, respectively. Anxiety in online English learning was found to have no significant relationship with self-regulation in online English learning, indicating that students experiencing some level of anxiety during the online class could still exhibit self-regulated behavior. These findings are expected to provide a foundation for further research in the online learning field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».