From First Life to Second Life: Evaluating task-based language learning in a new environment / De la vie réelle à la vie virtuelle: évaluation de l'apprentissage des langues basé sur les tâches dans un nouvel environnement
Notice bibliographique
Résumé
Second Life is an avatar-based 3D virtual world that has recently received attention from educators and researchers in various fields to explore its pedagogical benefits. Considering the increasing implementation of technologies broadly in much instruction, this study investigated how different task types affect ESL students’ use of Second Life environment, and factors that determine success or failure of a task completion. Enrolled in a university ESL program, 34 high- and low-intermediate students participated, and they were asked to use the voice-chat function and communication features of avatars as they participated in three task types: Jigsaw, Decision-making, and Discussion tasks, representing the continuum of communicative tasks by Pica, Kanagy, and Falodun (1993). Emerging phenomena from the data described how the different levels’ of ESL students used Second Life environment in different task types, focusing on avatar use, telepresence, and affordances, and critical factors that led success or failure of task completion. « Second Life » est un univers virtuel en 3D basé sur des avatars qui a récemment retenu l'attention des éducateurs et des chercheurs de divers domaines, désireux d’explorer les avantages pédagogiques de ce jeu. Étant donné l’application croissante des technologies en éducation, cette étude a examiné la manière dont différents types de tâches affectent l’utilisation de l’environnement « Second Life » chez les étudiants d’anglais langue seconde (ALS), et les facteurs déterminant le succès ou l'échec dans l’exécution d’une tâche. 34 étudiants universitaires inscrits dans des programmes intermédiaires d’ALS de niveaux différents ont été invités à utiliser les fonctions de conversation orale (chat vocal) et de communication des avatars alors qu’ils participaient à trois types de tâches: casse-tête, prise de décision, et tâches de discussion, correspondant à l’éventail des tâches communicatives de Pica, Kanagy et Falodun (1993). Les données montrent de façon provisoire comment les d’étudiants d'ALS de différents niveaux ont utilisé l’environnement « Second Life » dans des types variés de tâches, en mettant l'accent sur l'utilisation des avatars, la téléprésence et les affordances, et révèlent les facteurs cruciaux qui ont conduit au succès ou à l'échec dans l'exécution des tâches.
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 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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».