Exploring Learner Autonomy for Language Proficiency Development: A Mixed-Methods Study in Bangladeshi EFL Education
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates how learner autonomy helps Bangladeshi students improve their English.Learner autonomy means that a student can take charge of his or her own learning.Many experts say this is important for learning a second language.But in Bangladesh, this idea has not been studied much.The study used both numbers and interviews.First, a survey and a test were done with 120 university students.The results in this regard showed a strong link between autonomy and English level.The correlation was r = .61,p < .01.The analysis showed that autonomy explained 37% of the difference in test scores.Second, interviews were done with 12 students and six teachers.Four main points came out: i) students want more responsibility and control, ii) exams make it hard to practice autonomy, iii) teachers play an important role and iv) technology can help students learn by themselves.Both learners and educators mentioned that autonomy is beneficial.But they also said there are big problems.Class sizes are too big and they are too exam-focused.Besides, the control of the teachers over class is very high.Technology helps.But students need guidance to use it fairly well.The findings show that autonomy is both a predictor of English skill and also part of daily life in Bangladesh classrooms.Culture and system factors affect it.The study concludes that autonomy can grow if the system changes and there is a need for teacher training, learner support and smart use of technology to facilitate the changes.
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 | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».