Implementing tasks with interactive technologies in classroom CALL: towards a developmental framework / Vers un cadre de développement pour la mise en œuvre de tâches à l’aide de l’apprentissage des langues assisté par ordinateur (ALAO)
Notice bibliographique
Résumé
Classroom foreign language teachers using technology in task-based language teaching (TBLT) may experience pedagogical regression during technological development (Fullan, 2001), and fail to transform pedagogy because tools like interactive whiteboards (IWBs) support traditional as well as newer approaches (Avvisati et al., 2013). IWB-supported teacher education in TBLT must therefore develop new technological know-how and encourage pedagogy often also experienced as innovative. This study used questionnaire, video, and interview data from 9 French EFL teachers contributing to a website for IWB-supported TBLT to explore a) teachers’ IWB use; b) task versus non-task-oriented activities; and c) teachers' IWB confidence and engagement. Results suggest three developmental stages: 1) restricted IWB use, little techno-pedagogical development; 2) improvement in technical but not pedagogical skills; and 3) high IWB fluency, greater pedagogical engagement, and some more task-oriented teaching. A starting point for a developmental framework, these findings also suggest need for more pedagogically oriented teacher support. Les instructeurs en langue étrangère utilisant en classe la technologie pour l’enseignement des langues basé sur les tâches (ELBT) peuvent connaître une régression pédagogique lorsqu’ils apprennent à maîtriser la technologie (Fullan, 2001) et ne pas réussir à transformer leur pédagogie, les outils tels que les tableaux blancs interactifs (TBI) appuyant tout autant les approches traditionnelles que les approches plus récentes (Avvisati et al., 2013). La formation des enseignants utilisant les TBI dans le cadre de l’ELBT doit donc développer de nouveaux savoir-faire technologiques et encourager une pédagogie souvent perçue comme innovante. Cette étude utilise un questionnaire, une vidéo et les données d’entrevues de neuf professeurs francophones d’anglais langue étrangère contribuant à un site Web pour l’ELBT soutenu par les TBI, afin d’explorer a) l’utilisation des TBI par les enseignants ; b) les activités fondées sur des tâches eu égard à celles qui ne le sont pas ; et c) la confiance et l'investissement de l’enseignant dans les TBI. Les résultats suggèrent trois stades de développement: 1) l'utilisation limitée des TBI et un faible développement techno-pédagogique; 2) l'amélioration des compétences technologiques, mais pas des aptitudes pédagogiques ; et 3) la maîtrise des TBI, un plus grand investissement pédagogique, et un enseignement davantage orienté vers les tâches. Points de départ pour un cadre de développement, ces résultats suggèrent également le besoin d’aider davantage les enseignants sur le plan pédagogique.
Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Le tri à trois modèles
les 5 600 travaux triés →Les trois modèles l'ont jugé hors champ.
Study of teachers implementing interactive technology in task-based language teaching; the object is classroom pedagogy and teacher development, not research practice.
It studies teachers' use of classroom technology and pedagogy, not research itself.
Language-education study of IWB tasks in classroom CALL; teaching practice, not research.
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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».