Undergraduate Students’ Willingness to Communicate in English during Remote Learning Classes
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This study examines Jordanian undergraduate students’ willingness to communicate (WTC) in English during remote learning. Methods: The data were collected using a 61-item Likert scale questionnaire from 285 undergraduate students (118 males and 167 females) studying English at a public university. All the responses collected were analysed using descriptive analysis (e.g., mean, standard deviation) and Pearson’s Correlation coefficient. Results: The results of the descriptive analysis showed that students had an overall moderate level of online experiences (M 2.98, SD 0.98), and high levels of WTC (M= 3.61, SD= 0.969), self-perceived communicative competence (M=3.62, SD=1.038), L2 communication anxiety (M=2.91, SD=1.156) and virtual intercultural experience motivation (M=3.5, SD=1.111). On the other hand, the results of the 2-tailed correlation revealed that there was a statistically medium-positive correlation between students’ online experiences and their WTC in online classes (r=.359, p<.001), a strong positive correlation between students’ self-perceived communicative competence and their WTC in online classes (r=.664, p<.001), an insignificant low positive correlation between L2 communication anxiety and their WTC in online classes (r =.031, p < .605), a strong positive correlation between students’ virtual intercultural experience motivation and their WTC in online classes (r = .535, p<.001). Conclusions: The study shows that despite the lack of experience in e-learning, the students tend to have good self-perceived communicative competence. Pedagogical implications and suggestions for future studies are given based on the results of the study.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».