MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1904008991 · doi:10.18806/tesl.v31i0.1184

Task-Based Language Teaching and English for Academic Purposes: An Investigation into Instructor Perceptions and Practice in the Canadian Context

2015· article· en· W1904008991 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Scott Roy Douglas, Marcia Kim

Notice bibliographique

RevueTESL Canada Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnglish for academic purposesContext (archaeology)Language educationTask (project management)PsychologyPerceptionApplied linguisticsPedagogyMathematics educationLinguisticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

English for Academic Purposes (EAP) programs designed to meet postsecondary English language proficiency requirements are a common pathway to higher education for students from non-English-speaking backgrounds. Grounded in a Canadian context, this study seeks to examine the prevalence of Task-Based Language Teaching (TBLT) in EAP, common examples of EAP tasks, and the benefits and drawbacks of this approach for EAP students. EAP professionals (n = 42) were recruited from the membership of TESL Canada, and participants completed a questionnaire on their perceptions of TBLT for EAP. Of those who participated, 69% reported using TBLT in at least half of their lessons, with 86% of the par- ticipants indicating that TBLT was suitable for EAP instruction. Further qualitative analysis of the data revealed that presentations, essays, and interviews were the top three tasks employed by EAP teachers; the practicality, effectiveness, and learner-centredness of TBLT were its major benefits; and mismatched student expectations, lack of classroom time, and excessive instructor preparation were TBLT’s major drawbacks. Ambiguity regarding what constitutes TBLT was also found in the data. It appears that TBLT is used by participants across Canada and is well accepted as a teaching approach. However, some concerns associated with TBLT in EAP remain to be addressed.Les programmes d’anglais académique visant à combler les exigences en matière de compétences linguistiques pour l’anglais au postsecondaire représentent souvent une voie vers les études postsecondaires pour les élèves allophones. Située dans un contexte canadien, cette étude porte sur la prévalence de l’enseignement des langues basé sur les tâches (ELBT) dans les cours d’anglais académique, des exemples courants de tâches dans ces cours, et les avantages et les inconvénients de cette approche pour les élèves. À partir des membres de TESL Canada, on a recruté des enseignants d’anglais académique (n = 42) et ceux-ci ont complété un questionnaire portant sur leurs perceptions de l’ELBT dans les cours d’anglais académique. Les résultats indiquent que 69% des participants emploient l’ELBT dans au moins la moitié de leurs leçons et que 86% jugent l’ELBT approprié pour l’enseignement de l’anglais académique. Une analyse quantitative plus poussée a révélé que les trois tâches les plus fréquemment employées par les enseignants d’anglais académique étaient les présentations, les rédactions et les entrevues. De plus, les participants ont indiqué qu’ils estimaient que les atouts principaux de l’ELBT étaient son aspect pratique, son efficacité et le fait qu’il est centré sur l’apprenant; comme inconvénients majeurs, ils ont noté une inadéquation des attentes de la part des étudiants, l’insuffisance des heures de cours et la formation excessive des enseignants. Les données ont également révélé une ambigüité par rapport à ce qui constitue l’ELBT. Il parait que l’ELBT est employé partout au Canada et est bien accueilli comme méthode enseignement; toutefois, il faudrait aborder certaines préoccupations quant à son emploi dans l’enseignement de l’anglais académique.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, 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

Citations45
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTESL Canada JournalMême sujetEFL/ESL Teaching and LearningTravaux en français237 207