Dynamic fluctuations in foreign language enjoyment during cognitively simple and complex interactive speaking tasks
Notice bibliographique
Résumé
Despite evidence on the interaction between cognitive individual differences (IDs) and task complexity, our knowledge of how affective IDs, such as foreign language enjoyment (FLE), interact with task complexity and other factors is limited. Since tasks and activities were found by Dewaele and MacIntyre (2014) to be most relevant to FLE, and since task complexity might interact with learners’ perceptions of task difficulty, it is important to investigate how task complexity impacts FLE changes. Informed by the complex dynamic systems theory, this study employed a mixed-methods multiple case study design to study patterns and causes of high and low FLE arousals. The participants were four pairs of Taiwanese high-intermediate EFL university students who were engaged in simple or complex storytelling tasks with speech acts of refusals. The speakers’ interactions were triangulated with an individual learner’s rating of FLE on a per-second scale and stimulated recalls. Results revealed idiosyncratic patterns of FLE fluctuations of peer interlocutors and a high degree of overlap in sources of low and high FLE in both groups. Speakers reported high FLE as a result of interesting storylines inherent in task design and created by peers, the use of picture prompts, peer collaboration, and task performance. Performance problems, failure to retrieve appropriate vocabulary, task design, and lack of ideas led to low FLE arousals. The findings suggest that task complexity combined with other task-induced, social, and individual factors to affect the fluctuations of FLE. Implications for task design and oral communication instruction to promote FLE are discussed.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».