THAI UNIVERSITY STUDENTS’ ATTITUDES TOWARDS ELF IN CLASSROOM CONTEXTS: A MIXED-METHODS STUDY
Notice bibliographique
Résumé
English has long acted as a powerful language in the world since it is spoken by various people from diverse cultural backgrounds and places around the globe. As a number of non-native speakers (NNSs) are rapidly growing, English as a Lingua Franca (ELF) has become more widespread among English users. This study aimed to investigate Thai university students’ attitudes towards ELF. Particularly, attitudes towards learning English, varieties of English, and ELF used as a medium of instruction in the classroom were examined. Employed a mixed-methods research design, the questionnaire and semi-structured interview were used to collect the data. 23 undergraduate students studying at Xavier Learning Community (XLC), Chiang Rai, Thailand, participated in this study. The findings revealed that effective communication with other English speakers was the paramount goal of learning English. Moreover, the students have begun to express positive attitudes towards different varieties of English used in the classroom as they showed their interest in non-native cultures. This study suggested that supportive learning environments where the students could expose to various varieties of English both inside and outside the classroom would raise their awareness of ELF. Also, ELF teachers should adjust their teaching strategies to meet students’ needs in the future.
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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 | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 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 ».