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Enregistrement W4313272551 · doi:10.5539/elt.v16n1p21

Exploring Reading Engagement in English as an International Language (EIL) Materials

2022· article· en· W4313272551 sur OpenAlexvenueno aff
Tayaporn Nakornsut

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPopularityReading (process)Student engagementPedagogyIntercultural communicationPerceptionCompetence (human resources)Social psychologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The popularity of English as an International Language has been rapidly growing, contributing EIL materials to have become more widespread in learning. This study discusses students’ reading engagement and their perception of EIL materials, which aims to (1) investigate students’ engagement in reading EIL materials, (2) explore student perception of EIL materials, and (3) explore the relationship between students’ level of reading engagement and their perception of EIL materials. 113 undergraduate students at one private college who use English as a medium for their instruction were participated in this study. A mixed-method study which Reading Engagement Questionnaire and EIL Perception Questionnaire were adopted and constructed to explore the findings and an interview protocol was designed to triangulate with the questionnaires’ findings. The study revealed that students engaged in reading EIL materials in a neutral level and perceived EIL materials positively. Students possessed all four constructs of reading engagement in EIL materials: competence-related beliefs, task values, behavioral engagement in reading texts, and engaged readers. Furthermore, students perceived positively with four principles of EIL: current status of English, varieties of English, strategies for multilingual/multicultural communication and English reader’s identities. Interestingly, there was a positive relationship between students’ reading engagement and their perception of EIL materials.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2022
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