MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2073331799 · doi:10.5539/elt.v4n2p250

A Model for EFL Materials Development within the Framework of Critical Pedagogy (CP)

2011· article· en· W2073331799 sur OpenAlexvenueno aff
Nasser Rashidi, Faeze Safari

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCritical consciousnessCritical pedagogyPedagogyIdeologyContext (archaeology)Critical thinkingPsychologyMathematics educationSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Critical pedagogy (CP) is implemented in ELT programs aiming to empower both teachers and learners to unmask underlying cultural values and ideologies of educational setting and society, and subsequently to make them agents of transformation in their society. However, despite the increase in the number of publications in the field of critical L2 pedagogy, remarkably little has been done on materials development in CP. Considering materials as the core resources in language-learning programs (Richards, 2010), the present paper attemptsed to offer a model for ELT materials development based on the major tenets of critical pedagogy. The principles of the model were organized according to the main factors involved in materials development, i.e. program, teacher, learner, content, and pedagogical factors. This model is sensitive to the particularities of the local context and to the learner’s problems and concerns. It offers ways to help the learners to improve their second language skills while developing a sense of critical consciousness of issues of social structures in the world around them. It could be helpful for local materials writers and language teachers in developing and critically evaluating ELT materials. Subsequently, the model might contribute to students to be more critical consumers of information.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations54
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnglish Language TeachingMême sujetSecond Language Learning and TeachingTravaux en français237 207