Preparing Students For Class: A Hybrid Enhancement To Language Learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring that students spend time preparing for class has always been one of the challenges of teaching. Indeed, when students are given an assignment that they are required to do before coming to the next lecture—whether it be written exercises or just studying—one wonders how often they are actually doing it. There are many ways in which teachers can evaluate whether or not students are prepared for class (i.e., have done “their reading”). Some of these methods to promote more out-of-class studying have included collecting written homework, giving quizzes, and even extra credit. This paper discusses the role of technology in the classroom as an alternative means to ensure student preparation for class lectures. In particular, this paper reports on a particular hybrid Spanish language program which was implemented at a large university in the United States. In this program, in addition to spending the traditional class time with an instructor, students are engaged in on-line, out-of-class activities related to the immediate subsequent class lecture. Solidly grounded in contemporary theories of second language acquisition, this program has shown that students are not only more prepared for class, but that the instructor is able to devote more class time to practice meaningful communicative activities in Spanish with the students. This paper ends with a section reporting opinions and testimonials from instructors and students of the Spanish hybrid language program.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle