Second language learning motivation from an activity theory perpsective: longitudinal case studies of Korean ESL students and recent immigrants in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
In order to establish a non-reductionistic and genetic L2 motivation theory based on individuals' unique histories, I investigated the trajectories of Korean ESL learner's second language (L2) learning motivation, from an Activity Theory (AT) perspective. To date, neither the psychometric tradition nor newer sociological approaches have fully investigated the dialectical nature of L2 motivation. Based on Vygotskian Sociocultural Theory and AT, I define L2 learning motivation as an L2 learner's realization of the personal significance of an L2-related activity, resulting from the learner's sense of participation in L2 activity systems. Over a period of 12 months, I collected data from 10 Koreans who had recently arrived in Toronto: five ESL visa students and five immigrants. To highlight their paths of motivational development, I focused on four participants who showed similarities in age, previous educational background, and work experience. I collected data using five methods: participant background profiles, semi-structured interviews, L2 learning autobiographies, class observations, and photo-cued recall tasks. Of these methods, interviews received most of my attention, since I conducted them monthly. Eight motivational components emerged out of a series of NVivo analyses. The findings of this thesis imply that the quality of L2 interaction is equally important as the quantity in creating and maintaining L2 learning motivation, and that interviews are not only a research tool but also a learning tool for enhancing learners' metacognitive awareness. I argue that (a) needs, motives, and motivation should be differentiated within an AT perspective, (b) motivation is the transformation of a motive integrated with specific, concrete goals and a sense of participation, (c) demotivation is the gradual disintegration of motive, goal, and sense of participation, whereas amotivation is the total disintegration of the above three elements, (d) L2 learners' beliefs may play a crucial role as mediational tools in activity systems, and (e) the interpretation of participants' data cannot solely depend on its face value but requires close reference to each participant's unique L2 learning history.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».