Exploring Identity Perception and Bilingual Education Dynamics in Taiwanese University Settings
Notice bibliographique
Résumé
In an increasingly interconnected world, proficiency in English is becoming indispensable, prompting Taiwanese universities to implement English language requirements ranging from one to four years. This initiative aligns with a national bilingual education program aimed at bolstering the English proficiency of college students to enhance their international competitiveness. Consequently, English-medium instruction has become prevalent in various university courses, facilitated by the Freshman English course serving as a transition to English-mediated teaching. While linguistic development is emphasized, the dynamics of identity perception among students cannot be overlooked, as language identity profoundly impacts their learning experiences and growth. This study delves into the identity perception of college freshmen in Taiwan, where bilingual education is heavily emphasized by the government. The purpose of the study is to investigate how Taiwanese college freshmen perceive their identity as they participate in English language learning. In addition, this study aims to examine the influence of gender and college major on the individual differences in identity perception among college freshmen engaged in English language learning. Employing Gao et al.’s (2005) Likert-scale questionnaire on self-identity change, the research surveyed 360 freshmen from a university in northern Taiwan. Data analysis performed with SPSS includes two stages. At the first stage, descriptive statistics revealed that participants exhibited agreement on self-identity changes in four categories: self-confidence, zero, productive and additive. At the second stage, a multivariate analysis of variance demonstrated significant main effects of gender and major on identity changes. Female students exhibited higher self-confidence, additive and productive changes compared to male students. Furthermore, liberal arts majors experienced more pronounced self-confidence, additive and productive changes than their counterparts in business, science, and engineering majors. A Post Hoc test unveiled significant differences, with business majors scoring higher than science majors in subtractive and split changes, while science majors differed significantly from liberal arts majors in zero change. The study’s implications extend beyond theoretical understanding, informing pedagogical practices to enhance language learning experiences.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».