ICT in Language Learning - Benefits and Methodological Implications
Notice bibliographique
Résumé
ICT as a medium for teaching is becoming more and more acknowledged. In this article we wish to share some aspects of using ICT that have proved positive and stimulating both for students and the teacher. We share our experience in using the Blackboard e-learning environment for teaching language courses in English and Swedish (different levels), for learning terminology, and ESP (English for Specific Purposes). Our focus will be on how the web-based environment can be used for supporting student-centred learning, increasing student motivation, individualisation and cooperation in creating the study-materials, at the same time developing a feeling of “us” and of belonging together. Taking a look at our different past and current courses, we will view different ways of motivating students by engaging them in building the learning materials: data-bases on specific research topics, power-point presentations and on-line dictionaries. We analyse how the ICT solutions can be used as a support for different classroom activities, group-work and pair-work assignments; for independent work; for enforcing student-centred learning and the principles of individualisation; forming one´s personal opinion, and being able to express it on topical issues.
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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 | 0,024 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».