<i>Examining a mailing list in an elementary Japanese language class</i>
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
This study examines the possible effects of a mailing list discussion on second/foreign language learning in the form of an explorative case study. Forty-six students in an elementary-level Japanese language class at a Canadian university participated. The study consists of three parts: interaction analysis, content analysis, and a student survey. The first two parts referenced the entire mailing list discussion archive. The number of the messages totaled 298. In order to analyze learner interaction, a map of interaction was designed and Levin, Kim and Riel’s (1990) Intermessage Reference Analysis (IRA) was applied. Content analysis was then carried out on the topics, context-type, and depth of learning process involved in each message. Lastly, a survey was distributed in order to discern participants’ perceptions towards the use of a mailing list for language learning. The results of the interaction and content analysis show how a mailing list discussion can provide a place to reflect on course content, enabling students to increase their linguistic knowledge through an exchange of ideas, thoughts, and opinions via student-centered interactions. The result of the participant survey shows that although the students’ participation in and perceptions towards the mailing discussion is not uniform, 35% of the students perceived the value of a mailing list discussion to be high. Through the examination of three different methods of analysis, the study concludes that there is a good potential for the use of mailing list discussions in second/foreign language learning. However, further research is necessary to determine which factors contribute to the successful use of this medium.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle