Qualitative and descriptive research: Data type versus data analysis
Notice bibliographique
Résumé
Qualitative and descriptive research methods have been very common procedures for conducting research in many disciplines, including education, psychology, and social sciences. These types of research have also begun to be increasingly used in the field of second language teaching and learning. The interest in such methods, particularly in qualitative research, is motivated in part by the recognition that L2 teaching and learning is complex. To uncover this complexity, we need to not only examine how learning takes place in general or what factors affect it, but also provide more in-depth examination and understanding of individual learners and their behaviors and experiences. Qualitative and descriptive research is well suited to the study of L2 classroom teaching, where conducting tightly controlled experimental research is hardly possible, and even if controlled experimental research is conducted in such settings, the generalizability of its findings to real classroom contexts are questionable. Therefore, Language Teaching Research receives many manuscripts that report qualitative or descriptive research. The terms qualitative research and descriptive research are sometimes used interchangeably. However, a distinction can be made between the two. One fundamental characteristic of both types of research is that they involve naturalistic data. That is, they attempt to study language learning and teaching in their naturally occurring settings without any intervention or manipulation of variables. Nonetheless, these two types of research may differ in terms of their goal, degree of control, and the way the data are analyzed. The goal of descriptive research is to describe a phenomenon and its characteristics. This research is more concerned with what rather than how or why something has happened. Therefore, observation and survey tools are often used to gather data (Gall, Gall, & Borg, 2007). In such research, the data may be collected qualitatively, but it is often analyzed quantitatively, using frequencies, percentages, averages, or other statistical analyses to determine relationships. Qualitative research, however, is more holistic and often involves a rich collection of data from various sources to gain a deeper understanding of individual participants, including their opinions, perspectives, and attitudes. Qualitative research collects data qualitatively, and the method of analysis is 572747 LTR0010.1177/1362168815572747Language Teaching ResearchEditorial editorial2015
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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 | 0,501 | 0,692 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,019 |
| Communication savante | 0,020 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».