The Ugly, the Promising, and the Good: A Mixed-Methods Study of Shame, Guilt, and Grit among Iranian EFL Learners
محل انتشار: دوماهنامه جستارهای زبانی، دوره: 16، شماره: 3
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 42
فایل این مقاله در 36 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_LRR-16-3_002
تاریخ نمایه سازی: 29 اسفند 1403
چکیده مقاله:
The present mixed methods study examined the relationship of three constructs within applied linguistics, namely, shame, guilt, and grit among Iranian EFL learners. By considering the principles of positive psychology, the authors tried to determine the existence of any significant association between the variables. In this vein, ۲۶۳ Iranian students aged between ۱۳ to ۱۸ participated in the study and filled out the questionnaires. Analyses of the data revealed strong negative relatedness between shame and the other two variables, while the learners’ guilt and grit were found to be positively correlated. Expanding the quantitative results, the authors utilized a grounded theory approach and interviewed ۳۰ students to further investigate the shame-inducing factors in L۲ classroom and the analyses signaled that the ashamed learners suffer from internal and external shame-provokers. Attending to shame and other negative feelings would possibly reduce the learners’ shame and stress, help them progress in learning and enhance their well-being.
کلیدواژه ها:
grit ، guilt ، positive psychology ، shame ، well-being ، grit ، guilt ، positive psychology ، shame ، well-being
نویسندگان
Mohammad Ghafouri
PhD Candidate in Applied Linguistics, Department of Foreign Language and Literature, University of Guilan, Rasht, Guilan, Iran
Jaleh Hassaskhah
PhD, Associate Professor of Applied Linguistics, Department of Foreign Language and Literature, University of Guilan, Rasht, Guilan, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :