Revisit English Learner Autonomy Among Chinese Non-English Major Students During the COVID-19 Lockdown
Notice bibliographique
Résumé
As the primary and immediate learning context, schools are underrepresented in learner autonomy studies. Scholars’ concerns over the intricate nature of schools lead to inadequate attention on the medium of learner autonomy development. To fill this research gap, a convergent mixed method design included a self-developed questionnaire, and four semi-structured interviews were employed to examine the non-English major sophomores’ learner autonomy during the COVID-19 pandemic. The triangulation of quantitative and qualitative evidence yielded that between a public and a private university, there was a statistically significant difference in English as a foreign language (EFL)s’ motivation for autonomous learning during the COVID-19 lockdown. But other than the degree of motivation, no difference was captured regarding EFLs’ belief and knowledge of autonomous English learning, as well as their metacognitive knowledge. Overall, EFLs were confident about their capacity to do autonomous English learning but engaged in a few systematical autonomous English learning during the COVID-19 pandemic. Based on the results, discussions over Chinese EFLs’ learner autonomy and possible explanations for the motivation differences are included. Pedagogy implications and limitations are elaborated on at the end. Plain Language Summary Using a mixed method design, this study reveals the English as a foreign language (EFL) learner autonomy and the role of schools in differentiating it, during the COVID-19 pandemic. The triangulation of quantitative and qualitative data yielded that despite mainfesting confidence in their capacity for autonomous learning, Chinese EFL learners did not engage in active, systematic autonomous language learning during the lockdowns. The motivation for autonomous English learning differed between universities, with learners from the less prestigious private University Qiu demonstrating more motivation than EFLs from the top public University Nan. The study contributes to understanding EFL learner autonomy during a challenging time of school lockdowns and their motivation issues. It highlights the discrepancy between learners’ self-reported autonomy and engagement in independent language learning. Additionally, it challenges the assumption that learners from prestigious universities would exhibit higher motivation for autonomous learning, showing that motivation can vary depending on the university context.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».