MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1967328864 · doi:10.3138/cmlr.62.1.161

The Use of L1 in an L2 On-Line Chat Activity

2005· article· en· W1967328864 sur OpenAlexvenueno aff
Joshua J. Thoms, Jianling Liao, Anja Szustak

Notice bibliographique

RevueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJigsawGermanTask (project management)Descriptive statisticsFunction (biology)Computer scienceVariety (cybernetics)LinguisticsMathematics educationPsychologyArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study focuses on the use of the native language (L1) by second language (L2) learners when carrying out a collaborative jigsaw task in a computer chat environment. It investigates the extent and function of L1 use by means of a sociocultural theoretical framework. The research project was carried out in three languages: Chinese, German, and Spanish. Students were assigned to dyads at random and were asked to perform a jigsaw task activity. The chat logs were collected and analyzed via descriptive statistics and discourse analysis. The findings suggest that across all three languages, the students used their L1 (English) to varying degrees and for a variety of functions. ‘Moving the task along’ (Swain & Lapkin, 2000a) was the primary function of the L1. Further examination of the chat logs indicates that several factors affected the use of L1, such as participants' task management strategies and the use of symbols.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,775

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeSans objet
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

Citations36
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantesMême sujetEFL/ESL Teaching and LearningTravaux en français237 207