Google-Informed Patter-Hunting and Pattern-Defining: Implication for Language Pedagogy
Notice bibliographique
Résumé
The use of the Web as a corpus and Google as a concordancer, has been regarded as one of the promising areas that has a potential for revolutionizing language pedagogy in general, and second language (L2) writing, in particular. More specifically, it is believed that the functions of Google-Informed Pattern-Hunting (GIPH) and Google-Informed Pattern-Defining (GIPD) can promote natural L2 writing through Discovery Learning (DL) and Data Driven Learning (DDL), however, these advantages have mostly been given lip services than tested with first hand empirical studies, and only more recently some studies have been undertaken in this vein. Focusing on L2, this article explored how and to what extent this great potential of GIPH and GIPD has been recognized by reviewing the related studies, thereby some factors and themes (such as Learning Style, Training, Naturalness, Tidiness, Speed, Number of Retrieval, and Proficiency) have been extracted and elaborated on. However, due to the novelty of the area, the themes are mostly the outcome of researchers’ descriptions and interpretations than empirical studies. The inclusion criteria for the present review were studies that focus on the application of the Web as a corpus and Google as a concordance for language learning and L2 writing based on researchers’ and learners’ evaluation of it. Seven studies included in the present review show that learners’ use of GIPH and GIPD champions the promotion of their language learning and L2 writing, providing that proper training and scaffolding are provided. Future studies are also recommended based on the gaps and deficiencies identified in the reviewed researches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».