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Enregistrement W4416716011 · doi:10.5539/elt.v18n12p85

The Relationship between Senior High School Students’ Personality Traits and English Academic Achievement: The Mediating Effects of Directed Motivational Currents and Academic Emotions

2025· article· W4416716011 sur OpenAlexvenueno aff
Ethan Yi Cao, Baiyinna Wu

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2025
Typearticle
Langue
DomainePsychology
ThématiqueFlow Experience in Various Fields
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Office for Philosophy and Social Sciences
Mots-clésBig Five personality traitsPersonalityBoredomBig Five personality traits and cultureAcademic achievementAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a stable individual difference factor, personality traits significantly influence English achievement. Directed Motivational Currents, an emerging concept in L2 motivation research, are not only affected by personality traits but also closely associated with related academic emotions. However, few studies have explored the complex interactions among personality traits, DMC, academic emotions, and English achievement. Based on Whole-Trait Theory, Flow Theory, and Control-Value Theory, this study examined the relationships among these variables through questionnaires and interviews with 419 second-year high school students in Liaoning Province, China. The research addressed three questions: 1) What are the current levels of senior high school students’ personality traits, DMC, and academic emotions? 2) How are personality traits, DMC, academic emotions, and English achievement interrelated? 3) Do DMC and academic emotions mediate the relationship between personality traits and English achievement? If so, what types of mediating effects do they have? The findings indicate that: 1) Students showed moderate levels of personality traits, DMC, and enjoyment; anxiety was relatively high, while boredom was low. 2) Personality Traits were positively correlated with DMC, English achievement, and positive emotions. DMC was positively correlated with enjoyment, and English achievement, but negatively correlated with anxiety and boredom. Positive emotions were positively correlated with English achievement and negatively correlated with negative emotions. 3) Both academic emotions and DMC served as independent mediators between personality traits and English achievement, and also formed a chain-mediating effect. The mediating effect is 79.48%. Pedagogical implications for senior high school English teaching are discussed, along with research limitations and future directions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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