Speaking Anxiety during MUET-CEFR Aligned Oral Presentations among ESL Learners in Perak
Notice bibliographique
Résumé
The newly enforced MUET-CEFR aligned format is one of the government’s efforts to upscale Malaysian learners’ English proficiency level to be at par with international standards. However, the learners are reported to have high anxiety levels resulting in poor performance, especially in the speaking component. Hence, this study is conducted to investigate the learner’s anxiety levels, factors causing anxiety, and strategies to overcome speaking anxiety during oral presentations among MUET-CEFR ESL learners in Perak. The survey research design is employed for this study where a total of 130 participants took part by answering a three-section questionnaire on their background information, McCroskey’s Personal Report of Public Speaking Anxiety (PRSPA), and Nakatani’s Oral Communication Strategy Inventory (OCSI). Descriptive statistics are used to analyze the data and an independent sample t-test was conducted to investigate the differences in the learners’ strategy use based on their course types. A follow-up interview session and classroom observation were also conducted for data triangulation. The findings indicated many of the participants possess moderately high and high anxiety levels based on PRPSA scores. Meanwhile, the responses to OCSI implied that message reduction and alteration are the most used strategies to cope with their speaking anxiety during oral presentations. The findings also showed a statistically significant difference between Diploma and Form 6 students in the use of social affective, fluency-oriented, negotiation for meaning while speaking, accuracy-oriented, message reduction and alteration, and non-verbal strategies while speaking. The findings from this study suggest that teachers should scaffold students' oral presentation skills and manage their speaking anxiety for better performance in the MUET-CEFR aligned speaking examination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».