Using Team Building-based Instruction to Foster EFL Learners’ Motivation under the Context of Education 4.0
Notice bibliographique
Résumé
Under the context of Education 4.0, motivation for language learning takes on a range of meanings and implications that are inextricably bound up with more socially meaningful contexts. Hence, the quality of motivation matters. It is imperative that EFL education make adjustments to strengthen learners’ motivation to achieve the desired learning outcomes and develop skills required in Education 4.0 era. Drawing on interdisciplinary knowledge of applied linguistics and organizational behavioral science, the current research explored the effects of team building-based instruction on EFL students’ motivation. The participants of the study were 84 undergraduate EFL learners at a Chinese university. Questionnaire and open-ended questions were employed to collect data. The results showed that, on average, participants reported high mean values for each of the motivation components, indicating that team building-based instruction played a positive role in motivating most students in the course. Nonetheless, students’ responses towards the components vary significantly, especially for the ‘interest’ scale and ‘usefulness’ scale. Several motivating factors that led to students’ motivation to engage in the course were identified: group dynamics, project design, technology, and assessment. The research concluded that team building-based instruction should take both linguistic factors and non-linguistic factors into consideration to fully motivate and engage students. In the end, the researcher proposed implications for motivational pedagogy and practices.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».