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Enregistrement W1912398347 · doi:10.21432/t2z02f

Prevailing Lexical-stylistic Features in Emirati Language Learners’ Digital Discourse | Caractéristiques lexicales stylistiques dominantes dans le discours numérique des apprenants en langue émirienne

2015· article· fr· W1912398347 sur OpenAlexvenueno aff
Tsoghik Grigoryan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Learning and Technology · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Communication and Language
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsHumanitiesSociologyPsychologyArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Predicting the future path of the digital classroom discourse is twofold. Today’s language classroom is undergoing an irreversible revolution and one of the most powerful drivers of this transformation is ICT. Digital classroom not only exposes the learners to grammatical language of linguistics, but rather the everyday life of the language in use (Thurlow and Mroczek, 2011). The aim of this study was to explore the nature of free digital discourse in a digital language classroom and capture lexical-stylistic features used in students’ online conversations through Blackboard-learn discussion board. To identify common or unique features of digital discourse in a paperless language classroom and to show how they affect students’ speech behaviors, mixed method case study was used. Aujourd’hui, l’enseignement des langues est entraîné dans une hyperbole irréversible, et les TIC sont l’un des moteurs les plus puissants de cette transformation. Les salles de classe numériques exposent les apprenants non seulement à la grammaire linguistique, mais aussi à la vie quotidienne de la langue en usage (Thurlow et Mroczek, 2011). Le but de cette étude était d’explorer la nature du discours numérique gratuit sur iPad dans une salle de classe numérique pour l’apprentissage linguistique et de capter les caractéristiques lexicales stylistiques utilisées dans les communications en ligne des apprenants adolescents en langue émirienne. Cette approche mixte par étude de cas a mis en œuvre un cadre théorique de détection des sentiments sur une plateforme d’apprentissage sur tableau noir pour cerner les caractéristiques communes ou uniques du discours numérique dans une salle de classe dématérialisée et démontrer comment elles affectent les comportements linguistiques des élèves de langue maternelle émirienne.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,268 · 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.

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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