The relationship between SLA research and language pedagogy: Teachers’ perspectives
Notice bibliographique
Résumé
There is currently a substantial body of research on second language (L2) learning and this body of knowledge is constantly growing. There are also many attempts in most teacher education programs around the world to inform practicing and prospective L2 teachers about second language acquisition (SLA) research and its findings. However, an important question in this context has been to what extent SLA research has been able to influence L2 teaching. There is extensive discussion and debate among SLA researchers about the applicability of L2 research to language teaching. However, there is little empirical research in this area. This research was conducted to shed some light on this issue by examining how English language teachers perceive the relationship between SLA research and language teaching and to what extent they believe the findings of SLA is useful and relevant for L2 pedagogy. Data were collected from 201 teachers of English as a second language (ESL) and English as a foreign language (EFL) by means of a written questionnaire. Analyses of data revealed that most teachers believed that knowing about SLA research is useful and that it can improve L2 teaching. However, a high percentage indicated that the knowledge they gain from teaching experience is more relevant to their teaching practices than the knowledge they gain from research. The majority indicated that they have easy access to research materials, but very few stated that they read research articles, with the most common reasons being lack of time, difficulty of research articles, and lack of interest. The article concludes with discussion and suggestions about how to improve the perceived gap between L2 research and pedagogy.
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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 | 0,031 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,019 |
| Communication savante | 0,015 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| 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 ».