Willingness to Communicate in English As a Second Language As a Stable Trait or Context-influenced Variable: Case Studies of Iranian Migrants to New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
Whether Willingness to Communicate (WTC) is a permanent trait or is modified by situational context has previously been investigated in various studies (e.g. Cao & Philp, 2006; Kang, 2005; MacIntyre & Legatto, 2011). However, most research into WTC has been quantitative or conducted in the English as a Foreign Language (EFL) or Study Abroad situation in countries such as Canada, Japan, Korea and China. This article reports on the qualitative component of an exploratory mixed methods study in a New Zealand (NZ) university with participants who are permanent migrants from Iran. These students completed a questionnaire and participated in further in-depth semi-structured interviews. The article provides an overview of previous research into WTC and motivation in Iran and NZ as the context for these three case studies. In this study, six factors, both trait and situational, were identified as having an effect on these students’ WTC in both countries: self-perceived competence; personality; anxiety; motivation and the importance of English; and the learning context. Finally, this article discusses the contribution of this study to the WTC field of research, identifying the implications of these results for teachers of English in the ESL (English as a Second Language or migrant) context and possible avenues for future 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».