<i>CASLA through a social constructivist perspective: WebQuest in project-driven language learning</i>
Notice bibliographique
Résumé
The basic tenet of constructivism is that learners construct their knowledge on their own by associating new with prior information. The significance of the learner’s interaction with his/her social and physical environment is here of great importance; the learner is at the center of the learning process while the tutor is seen as a facilitator, a guide. Considering the paradigm shift in education and language learning, the assumptions of the constructivist philosophy encourage the use of computers in second language acquisition. Computer technology is capable of providing the context for collaboration and social interaction in which learners will construct the knowledge of the target language on their own by being engaged in meaningful activities. Moreover, computers allow learners to interact not only with the learning materials but also with other people. The combination of the social and individual aspect is best expressed by social constructivism. Placing language learning in a socio-cognitive context, we will approach second language acquisition from a social constructivist perspective and indicate the value of such an approach for the design and evaluation of Computer Applications in Second Language Acquisition (CASLA). Firstly, an overview of constructivism as a theory of learning is required in order to make clear the basic assumptions of the constructivist theory. Secondly, the focus is placed on social constructivism which is examined in relation to second language acquisition. This in tandem exploration will lead us to provide a framework which integrates all four language skills in a general theoretical framework of social interaction and shows how social constructivism can promote second language acquisition. Finally, one type of on-line application such as WebQuest, which is best developed in project-driven language learning, will be provided as a potential example of good practice in approaching Computer Applications in Second Language Learning through a social constructivist perspective.
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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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».