Applying latent profile analysis in foreign language anxiety research: Uncovering hidden groups
Notice bibliographique
Résumé
To gain a deeper understanding of the complexity of Foreign Language Anxiety (FLA), researchers have leveraged various quantitative and qualitative methods. Considering the quantitative methods, researchers have mostly relied on variable-centered approaches to examine the relationships between FLA and other variables. However, less attention has been given to person-centered approaches, which aim to identify subgroups of a population to better understand individual differences and heterogeneity. This study applies latent profile analysis (LPA), a robust person-centered method, to uncover FLA profiles and to examine the predictors and outcomes of FLA profiles. To this aim, we first reviewed person-centered methods, addressing best practices and methodological considerations for conducting LPA. For the empirical study, we gathered data from 384 tertiary-level EFL learners using a questionnaire, which measured their FLA, achievement goals, and willingness to communicate. The LPA results revealed five distinct latent profiles of FLA, characterized not only by the intensity of anxiety but also its manifestations and triggers. Each profile also showed meaningful differences in achievement goals and willingness to communicate. By applying LPA, we could gain a deeper understanding of how FLA is experienced across different learner subgroups. We believe person-centered approaches, such as LPA, provide additional value to investigate anxiety and other emotions in language education research.
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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 | 0,028 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».