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Enregistrement W7161987503 · doi:10.82308/1516

An exploration of international Chinese students‘ linguistic self-Efficacy beliefs in English in a study abroad context

2019· dissertation· en· W7161987503 sur OpenAlexaboutno aff
Liting Liu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Study abroadResearch methodologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Étant donné le nombre croissant d’étudiants étrangers chinois qui étudient dans les universités canadiennes, il est important de comprendre les réalités et les besoins de ce groupe particulier de la population dans ce contexte particulier. Même si ces étudiants ont démontré leur maîtrise de l’anglais dans les tests pour pouvoir être admis à l’université de langue anglaise, certains d’entre eux ont quand même exprimé des difficultés et un manque de confiance dans l’utilisation de l’anglais dans certaines circonstances. Certains ont également indiqué que le fait d’être immergé dans l’environnement anglophone leur n’avait pas apporté le gain linguistique important attendu. Cette étude a examiné de plus près ce qui était à l’origine de ces auto-perceptions négatives sous la lumière de la théorie de l’auto-efficacité de Bandura (1997). Le but académique de cette étude était de valider et d’étendre la théorie de l’auto-efficacité de Bandura (1997); le but pratique de cette thèse était de permettre aux des étudiants internationaux chinois d’exprimer leurs préoccupations et de proposer des méthodes de soutien. Au moyen d’un profil de contact linguistique adapté, de déclarations de Can-Do ACTFL et d’entrevues semi-structurées, cette étude qualitative a permis de mieux comprendre les diverses croyances d’auto-efficacité linguistique en anglais de sept étudiants provenant de la Chine, ainsi que les sources et l’influence de ces croyances dans leur vie scolaire et sociale. Il est à espérer que les étudiants internationaux chinois et l’établissement d’accueil pourront profiter des inspirations de l’étude pour prendre des mesures de facilitation de leur propre part

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,326 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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