Effort as a Mediator of the Relationship between English Learning Self-Efficacy and Reading Comprehension Performance in the EFL Field: A Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
English language skills are considered of great value in the labor market and in the field of research. As such, learning English as a Foreign Language (EFL) becomes of great importance, especially for foreign students and employees working in international settings. The goal of the present study was to explore students’ self-efficacy in language learning (LSE), in contrast with general self-efficacy (GSE) and effort (EF) as predictors of students’ reading comprehension performance in English. Moreover, we hypothesized that effort mediates the relationship between LSE and reading comprehension performance. We explored the EFL learners who enrolled in academic English courses during a period of three months, one academic semester. Using a longitudinal design, at Time 1, the sample of 265 participants completed three questionnaires: GSE, LSE and EF scales. At Time 2, reading comprehension test was given to the participants who had completed the questionnaires previously. Results indicated that LSE, in contrast with GSE, is positively correlated with reading comprehension performance. Furthermore, the data showed that LSE is positively correlated with effort, and that effort is positively correlated with reading comprehension performance. Findings revealed that effort mediates the relationship between LSE and reading comprehension performance. Thus, our study contributes to the development of more effective teaching methods and provides EFL teachers the necessary tools to predict and enhance students’ achievements in the field. Implications and limitations for future research are discussed.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».