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Enregistrement W1923541208 · doi:10.1111/lang.12020

Participation Structure and Incidental Focus on Form in Adult ESL Classrooms

2013· article· en· W1923541208 sur OpenAlexafffund
Hossein Nassaji

Notice bibliographique

RevueLanguage Learning · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyClass (philosophy)Focus on formMathematics educationFocus (optics)Developmental psychologyPedagogyLinguisticsGrammar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the role of incidental focus on form (FonF) in adult English‐as‐a‐second‐language classrooms. Specifically, it explored the extent to which the amount, type, and effectiveness of FonF were related to differences in classroom participation structure, that is, the organization of classroom talk within which FonF may occur. The data consisted of 54 hours of audio‐ and video‐recorded classroom interaction collected over two 12‐week semesters from 35 lessons at three levels of language proficiency: beginner, intermediate, and advanced. The data were transcribed and coded in terms of types of FonF (reactive vs. preemptive, and student vs. teacher initiated) and types of participation structure (whole class, small group, and individual one on one). Individualized posttests were developed and administered to each student 1 week after each classroom observation to assess the effectiveness of FonF. The results revealed that incidental FonF occurred rather frequently in all classrooms but its occurrence varied depending on the type of participation structure. The results also demonstrated a relationship between participation structure and the effectiveness of FonF as well as an interaction between participation structure and class levels. These findings highlight the role of classroom participation structure as an important contextual factor that may impact the provision and success of incidental FonF.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeObservationnel
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

Citations50
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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