Examining Foreign Language Learners’ Speaking Anxiety: The Case of English L2 Learners
Notice bibliographique
Résumé
Examining speaking anxiety in learners of foreign languages is important not only for the learners but also for teachers and curriculum designers. The study aimed to examine foreign language learners’ speaking anxiety in 100 M.A. students at Prince Sattam bin Abdulaziz University in Saudi Arabia. The survey was directed to M.A. students. The study used the PSCAS. The findings demonstrated that a variety of factors, including a limited vocabulary, pronunciation difficulties, social pressure, a lack of confidence, and negative past experiences, might contribute to speaking anxiety. Together, these components create a complex web of worry that keeps students from being open to vocal communication. However, the study also discovered several practical strategies that M.A. candidates could employ to boost their speaking confidence and lessen their speaking anxiety. These strategies included role-playing games, conversations in small groups, the use of technology, group projects involving collaborative speaking, regular constructive criticism, availability of interactive language labs, practical language application, progressively more difficult assignments, cultural immersion programs, and workshops on public speaking. By using these strategies, students can establish a supportive learning environment that promotes language proficiency and confidence. Based on the findings of this study, several recommendations were proposed, such as integration of supportive learning environments, utilization of technology, implementation of practical language application, training in public speaking, gradual complexity in assignments, and promotion of positive thinking.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».