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Enregistrement W4296343185 · doi:10.31274/psllt.13271

International EAL Students’ Linguistic Self-Perception and Willingness to Communicate

2022· article· en· W4296343185 sur OpenAlexafffundabout
Murray J. Munro, Dasha Gluhareva

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSimon Fraser University
Mots-clésFluencyWillingness to communicatePerceptionPsychologySociolinguisticsClass (philosophy)Intelligibility (philosophy)Contrast (vision)Qualitative researchSecond languageMathematics educationSocial psychologyLinguisticsPedagogyComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This mixed-methods study used the Willingness to Communicate framework to investigate international EAL students’ classroom participation in relation to both actual and perceived oral proficiency. We surveyed 41 EAL linguistics students from a Canadian university about their behaviors and self-perceptions on the dimensions of accentedness, fluency, and intelligibility. The speech of a subset of 19 students was recorded in an oral task and assessed by native-speaking listeners. The students also participated in semi-structured interviews about their linguistic experiences and self-perceptions. Quantitative results showed that EAL students felt that their language skills hold them back from participating in class. Participants were moderately accurate their L2 self-assessment, in contrast with previous research. Self-perception ultimately did not correlate with participants’ reported in-class behavior, suggesting that other factors influenced their decision to participate. In the qualitative results, students’ views of their speech were influenced by their knowledge of SLA and sociolinguistics. Students held conflicting attitudes, simultaneously recognizing that accentedness does not necessarily impede communication, while also expressing a desire to sound more native-like. Our results may assist post-secondary institutions in better supporting EAL students’ integration in the classroom.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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