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Enregistrement W2047027303 · doi:10.1017/s026144481200050x

SLA research and L2 pedagogy: Misapplications and questions of relevance

2013· article· en· W2047027303 sur OpenAlexaff
Nina Spada

Notice bibliographique

RevueLanguage Teaching · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSecond-language acquisitionRelevance (law)Argument (complex analysis)Perspective (graphical)PsychologyContext (archaeology)Theoretical linguisticsPedagogyLinguisticsComputer sciencePolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been considerable debate about the relevance and applicability of SLA theory and research for L2 pedagogy. There are those who maintain that SLA must be applicable to L2 pedagogy: a view based on the argument that because SLA is a subfield of applied linguistics, it should have direct relevance to L2 teaching. Others take the view that not all areas of SLA research need to be relevant to L2 pedagogy – only the more ‘applied’ areas. While I would agree that much of the work in SLA should be applicable to L2 pedagogy, particularly research on instructed SLA, my presentation takes a different perspective on the SLA/L2 pedagogy interface. It focuses onmisapplicationsof SLA theory and research to L2 pedagogy. I argue that the applicability of SLA research for L2 instruction requires a careful consideration of context and that specific SLA constructs – even those considered to be important within instructed SLA – may not have directrelevanceto L2 pedagogy. Three areas of SLA research that I will discuss with respect to misapplication and relevance are: the role of instruction in SLA, the role of age in SLA, and the nature of and distinction between implicit and explicit L2 knowledge.

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)0,199
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,383
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,801
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1990,383
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0120,012
Études des sciences et des technologies0,0080,110
Communication savante0,0230,054
Science ouverte0,0070,027
Intégrité de la recherche0,0130,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,323 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
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

Citations54
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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