Impact of Affective Factors on Senior High School Students with Low English Reading Ability
Notice bibliographique
Résumé
In 2017, the Ministry of Education promulgated the General High School English Curriculum Standards (2017 Edition), which stressed the importance of affective factors in English learning. This study uses a combination of qualitative and quantitative research methods such as student questionnaires and interviews to explore the motivational function of affective factors and its negative influence upon English reading of 80 students with low English reading ability in a high school in Jiujiang. The results of the study show that reading anxiety is common among high school students, the internal motivation for English reading is weak and the external motivation is strong, the self-efficacy of reading is not clear and firm. The study further found that the great academic pressure and high school students’ self-awareness which are subject to external environment, language and other factors cause high school students’ anxiety, the international social environment and examination system have a large impact on high school student’ external motivation. In order to improve the English reading ability of high school students, this research tries to make corresponding suggestions for teachers, students and other aspects from the perspective of affective factors. As for the English teachers, they should set up diversified activities and increase the interest of teaching content in order to promote emotions with knowledge. As for the students, they should clarify their tasks to enhance learning motivation. The school should set up mental health courses and psychological counseling room and provide psychological training for teachers. Then, parents should try to communicate with students and learn to ask for help rather than paying too much attention to students’ performance.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».