A Case Study to Foster the Individual-level DMC Through the AI-assisted Study Abroad Framework: A Phenomenological Approach
Notice bibliographique
Résumé
Motivation is a complex dimension in language learning; however, the Directed Motivational Current (DMC) was recently introduced as a dynamic construct addressing engagement in long-term goal/vision for weeks, months, or years, rather than being limited to a single activity. This study sought to investigate the lived experiences related to enhancing individual-level DMC through the AI-assisted Study Abroad Framework from a phenomenological perspective. To this end, a longitudinal single-case design was used. The participant, an Iranian female migrant to Canada, was selected through purposive sampling. This longitudinal case study was conducted over two years. For data collection, semi-structured interviews, teacher-as-researcher observations, motometers, composite data display charts, and the DMC disposition scale were used. Data analysis was conducted using a phenomenological approach to capture diverse insights and lived experiences throughout this longitudinal study. The results showed that the Study Abroad Framework was practically effective in developing the core characteristics of the DMC construct. Moreover, by triangulating datasets, particularly motometer data, it was shown that the AI-assisted approach used in this study accelerated the development of the DMC construct by re-energizing the participant’s engagement in activities related to the three core components of DMC. The results have implications for teachers, practitioners, and curriculum planners seeking long-term learner engagement.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».