An Examination of Code-Switching: Motivational Factors and Patterns among Saudi EFL University Students
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the motivations and patterns of code-switching among Saudi EFL (English as a Foreign Language) university students that influence cultural identities on their language practices. The research has used both qualitative and quantitative methods through a set of questionnaire and semi-structured interviews to collect data. The study has exclusively focused female EFL students from the English Language Department at the Applied College of King Khalid University (KKU) in Almajardah. Out of 95 registered, 87 responded to the questionnaire, and seven students took part in interviews on campus. The findings of the study reveal that recalling Arabic equivalents, boosting confidence, talking about Western culture-related subjects, incorporating particular English terms into their speech, and reflecting long-standing habits are the primary causes that Saudi EFL students switch between English and Arabic. Moreover, EFL students get involved in code-switching to converse about Western society, leveraging their professional backgrounds that inspire them with the image of sophistication and intellect. Regarding patterns of code-switching, the research indicates that Saudi EFL university students occasionally insert English words or phrases while speaking Arabic. They frequently employ both languages in social contexts, particularly for expressions such as “thank you,” “hello,” “sorry,” “goodbye,” and “excuse me.” Furthermore, students regularly replace certain Arabic words with their English counterparts during conversation. In conclusion, the study underscores the need for EFL students to embrace code-switching as a legitimate linguistic strategy. It advocates using contextual language, encouraging emotional expression, prioritizing vocabulary development, integrating media resources, and fostering cultural awareness to enrich the overall learning experience for students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».