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Enregistrement W2000468727 · doi:10.5539/elt.v7n1p36

Metacognition and Second/Foreign Language Learning

2013· article· en· W2000468727 sur OpenAlexvenueno aff
Saeid Raoofi, Swee Heng Chan, Jayakaran Mukundan, Sabariah Md Rashid

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetacognitionPsychologyForeign languageLanguage learning strategiesAffect (linguistics)Language acquisitionEmpirical researchCognitive psychologyMathematics educationCognitionCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metacognition appears to be a significant contributor to success in second language (SL) and foreign language (FL) learning. This study seeks to investigate empirical research on the role metacognition plays in language learning by focusing on the following research questions: first, to what extent does metacognition affect SL/FL learning? Second, what are the factors shown to influence metacognition of learners in the area of second/foreign language learning? Data from 33 studies published between 1999 and 2013 were coded based on a coding scheme adapted from previous systematic reviews (e.g., Norris & Ortega, 2001; Plonsky, 2011). The findings of the review show that the metacognitive interventions have the possibility to promote language performance, but, on the whole, mixed evidence was found for the effectiveness of the intervention in enhancing metacognitive awareness/strategy use. The results also indicate that several factors appeared to affect L2 learners’ metacognition. This review expands our understanding of the role of metacognition in language learning and will lead to pedagogical implications for SL/FL learning and teaching. Limitations of the existing studies and directions for future research are also discussed.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations62
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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