EFL Teachers' and Learners' Perceptions of Code-switching: The Role of Learners' L2 Proficiency Levels
Notice bibliographique
Résumé
Code-switching (CS) is a complex linguistic phenomenon in bilingual environments, such as English as a second language (ESL) and English as a foreign language (EFL). In recent years, CS has been viewed as a meaningful linguistic phenomenon in ESL and EFL contexts. This research investigates EFL teachers' and learners' perceptions of the use of CS in Saudi universities. Also, this research aims to investigate the relationship between learners' perceptions of CS and their L2 proficiency levels. A quantitative approach is utilised in this research to collect data from 40 Saudi EFL teachers and 50 Saudi undergraduate EFL learners to investigate their perceptions of CS used in their EFL classrooms. Further, the researcher uses two modified Likert-type questionnaires adopted from Alkhudair (2019) to elicit teachers' and learners' perceptions of CS used in their EFL classrooms. In addition, the Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) was used to determine the frequencies, percentages, and mean scores. The learners took Oxford Online Placement Tests to investigate the role of L1 in EFL classrooms. Also, SPSS was used to calculate the Pearson Correlation Coefficient to investigate a correlation between learners' L2 proficiency levels and their perceptions of using L1 in EFL classrooms. As a result, both teachers and learners showed positive attitudes towards CS in EFL classrooms. Moreover, upon investigating the relationship between learners' English language proficiency level and their perceptions of L1 use, the results suggest positive and negative correlations.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».