A Functional Approach to Research on Content‐Based Language Learning: Recasts in Causal Explanations
Notice bibliographique
Résumé
There is wide agreement among researchers that content‐based language learning (CBLL) instruction is most effective when it provides both meaningful communication about content and intentional language development (e.g., Pica, 2000). However, it is less widely recognized that a systemic functional linguistic (SFL) approach offers a distinctive theoretical perspective and characterization of CBLL and addresses issues of advanced language development which are crucial when the second language is a medium of learning. To demonstrate this, we analyze the grammatical scaffolding by teacher and second language learner(s) of causal explanations which form part of work by a group of second language students in a project on the human brain. We show how a SFL analysis reveals quite different aspects of the recast sequences of these data than does a “focus on form” approach. These aspects include: the lexicogrammar of causal meanings, the place of “grammatical metaphor” in the processes of language development, the nature of causal explanations as knowledge structures of “ideational meaning” in discourse, and the role of knowledge structures as bridges between language learning and content learning. The potential of the functional perspective to increase the range and power of research on CBLL considerably is thus seen.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,040 |
| Communication savante | 0,007 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».