Promoting CLT within a Computer Assisted Learning Environment: A Survey of the Communicative English Course of FLTC
Notice bibliographique
Résumé
This study is based on a survey of the Communicative English Language Certificate (CELC) course run by the Foreign Language Training Center (FLTC), a Project under the Ministry of Education, Bangladesh. FLTC is working to promote the teaching and learning of English through its eleven computer-based and state of the art language laboratories. As Computer Assisted Language Learning (CALL) is becoming increasingly popular in many EFL/ESL contexts, the fully computer based language teaching facilities offered by FLTC can be seen as a significant step towards implementing CALL in the soil of Bangladesh. However, any language course using technology alone may not always ensure the best practices of language teaching and learning; the advantages of technological advancements are to be adapted according to the pedagogic needs of the concerned language course. This paper, therefore, seeks to explore how aspects of CALL are being integrated within a framework of Communicative Language Teaching (CLT). The survey was conducted on 425 learners who had completed the CELC course at the selected four centers of FLTC. This study provides a brief overview of how computers are being used for teaching communicative English. It is found that the trainees gave a positive response about the contents, facilities, and organization of the course but not completely satisfied with the teaching techniques and participants’ role as independent learners. It is recommended that there is a need for making the computer based learning materials more accessible to the learners so that they can use them more independently in and outside the language lab.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».