Measuring EFL Students’ Intercultural Competence and Language Skill after Having an International Living
Notice bibliographique
Résumé
The study aims to measure EFL students’ intercultural competence and English language skills both qualitatively and quantitatively after participating in an international living program, where English served as the primary means of communication. This research utilized surveys, interviews, and self-reflections to assess the sojourners' intercultural competence and English language proficiency. To provide a comparative perspective, data were also collected from a control group of students who did not participate in international living. The findings reveal that the international living experience had a significant impact on students' intercultural competence and English language skills compared to their non-participating peers. Knowledge and awareness showed the most improvement, followed by skills and attitudes. Additionally, students exhibited notable advancements in their English language proficiency. Qualitative data from interviews indicated that the international experience facilitated self-discovery, empathy, and cultural awareness, enriching their understanding of their original culture’s complexities and contributing to their English language development. Quantitative analysis from questionnaires highlighted participants in the international program had higher levels of cultural competence and language skills compared to the control group. The informants demonstrated a better attitude toward cultural differences and showed marked progress in their English communication abilities compared to the control group. They overcame initial challenges by actively engaging with various cultural practices, interacting with locals, and embracing different viewpoints, which also fostered their language learning. The study underscores the transformative impact of international living on students’ intercultural competence and English language skills, highlighting a journey of self-discovery, empathy, and enhanced communication abilities.
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.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».