Role of Achievement Motivation and Metacognitive Strategies Use for Defining Self-Reported Language Proficiency
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The present study aims to explore the role of achievement motivation and metacognitive strategies for defining self-reported language proficiency in the context of English as a Second Language. Moreover, the study also investigates the complex relationship that exists between motivation, metacognitive strategy, and self-reported language proficiency as they have recently been identified as key predictors of language proficiency. The present research delves into the ways motivation and metacognitive strategies help learners in acquiring self-reported language proficiency. Further, it highlights the skills that can be targeted by using these strategies. The study indicates that enabling learners with positive attitudes, motivation, and metacognitive strategies can have a constructive effect on learning. To determine the important role, achievement motivation and metacognitive strategies play in defining self-reported language proficiency, the study collects responses from 113 participants who will complete three Questionnaires (one each) on self-reports of language proficiency, metacognitive strategies, and achievement motivation. The measures of Achievement Motivation, Metacognitive Strategies, and Self-reported scores of English language proficiencies (skill-wise) will be collected through the respective instruments, Deo-Mohan Achievement Motivation Scale (n-Ach), Metacognitive Reading Strategies Questionnaire (MRSQ), and Self-Reported Language Proficiency Scores.
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.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle