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Enregistrement W2095729940 · doi:10.21432/t2f595

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

2014· article· en· W2095729940 sur OpenAlexvenueno aff
Min Jung Jee

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Learning and Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSubtitles and Audiovisual Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyHumanitiesAffordanceArtCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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