Examining Test Anxiety and Its Impact on Language Performance Among University Students: A Comparative Analysis by Gender
Notice bibliographique
Résumé
This research paper examines the impact of test anxiety among English language students at the university level. The study employed a quantitative methodology, utilizing a structured questionnaire administered to 100 students from the Department of Languages and Translation, University College of Haql, University of Tabuk. The sample consisted of 50 male and 50 female participants. The study aims to examine the relationship between test anxiety and self-assessed language performance and to identify gender differences in anxiety levels. When Test anxiety considers as a prevalent issue or problem affecting students at all education levels, especially among English language students at the university level could be characterized by severe emotional, physiological, and cognitive discomfort during examinations. This may hamper the academic performance of students, diminishing their motivation and interest in studies. Data analysis covered both descriptive and inferential statistics, and revealed that the respondents text anxiety was moderate, with significant negative correlation between anxiety and self-assessment in the key language skills—listening, speaking, reading, and writing. The findings revel that, there is a moderate level of anxiety among the participants. This was reflected in the moderate levels of anxiety, as seen in various items of TAI, negative relationship between test anxiety and self-assessed language performance. This implies that students are likely to rate their language skills poorly, as their test anxiety increases, finally gender differences were evident, with female students reporting significantly higher levels of anxiety than their male counterparts. The need for a targeted preventive program, improved faculty training, and gender-sensitive support programs mirrored well in the results, indicating strategies following the principles of Cognitive-Behavioral Theory. Recommendations focused on implementing these measures to mitigate test anxiety and enhance academic performance, contributing to a more supportive educational environment.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».