Enhancing a process-oriented approach to literacy and language learning: The role of corpus consultation literacy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Corpora and concordancing have become much more widely available as researchers recognise that they can significantly enrich the language learning environment. There is still, however, a strong resistance towards corpus use by teachers and learners (Römer, 2006:122). An understanding of the implications and relevance of corpus use for pedagogy may help teachers and learners overcome this resistance, and hence accelerate the process of “percolation” (McEnery & Wilson, 1997:5) or the “trickle down” (Leech, 1997:2) of corpus research to language teaching and learning. The pedagogical context in which learners' consultation of corpora (corpus consultation literacy) can be developed is fundamental in understanding this new literacy and developing it so that it leads to successful language teaching and learning. This paper seeks to investigate the role which corpus consultation literacy plays in enhancing the language learning process and, consequently, aims to establish whether this new literacy can contribute to a process-oriented approach to language learning. Firstly, a theoretical overview of a process-oriented approach to language learning will be outlined, before investigating if corpus consultation can potentially enhance such an approach. This will be supported by evidence from a number of published empirical studies, covering aspects such as learning within a constructivist framework, and the development of cognitive and metacognitive skills through the use of cognitive and developmental tools. Learners' comments from related studies, namely Chambers and O'Sullivan (2004), O'Sullivan (2006), and O'Sullivan and Chambers (2006), which pertain to the learning process and the influence of corpus consultation literacy on this same process, will also be considered. The hypothesis presented here is that corpus consultation literacy can enhance a process-oriented approach to language teaching and learning. It is envisaged that this research will contribute towards the establishment of a sound theoretical and pedagogical foundation for the integration of corpus consultation literacy into language teaching and learning.
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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 | 0,013 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,018 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».