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Enregistrement W2171901759 · doi:10.18806/tesl.v31i0.1188

A Typology of Tasks for Mobile-Assisted Language Learning: Recommendations from a Small-Scale Needs Analysis

2015· article· en· W2171901759 sur OpenAlex
Moonyoung Park, Tammy Slater

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueTESL Canada Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Learning in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive listeningTypologyMobile devicePsychologyCurriculumTask (project management)Mathematics educationPedagogyReading (process)Language acquisitionLanguage educationThe InternetMobile technologyComputer scienceLinguisticsSociologyWorld Wide WebCommunicationEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to the research priorities of members of TESOL (Teachers of English to Speakers of Other Languages), this study investigated language learners’ real-world tasks in mobile-assisted language learning (MALL) to inform the future development of pedagogic tasks for academic English as a second language (ESL) courses. The data included initial semistructured interviews with four ESL teachers and four college ESL students followed by an online task-based needs analysis conducted with 23 ESL teachers and 76 college ESL students at a university in the midwestern United States. Through the interviews and surveys, we identified how teachers and students used mobile devices and how they felt mobile devices could be used in language learning, and we categorized their target tasks in MALL according to the four language skills (reading, listening, speaking, and writing). The study found that ESL learners already use various mobile device functions, but that ESL instructors were less inclined to use these for teaching, suggesting that teachers may need further support and ideas before they can help their learners take advantage of their mobile devices for language learning. Both learners and teachers gave high rankings to tasks for listening and speaking as well as to activities integrated with SMS and the Internet. Based on the identified tasks, we created a MALL task typology to provide an initial authentic and sound resource for the future development of MALL tasks, lesson plans, and curricula.En réponse aux priorités de recherche des membres de TESOL (enseignement de l’anglais à des apprenants étrangers), cette étude a porté sur les tâches réelles dans le contexte de l’apprentissage mobile des langues pour ensuite éclairer le développement de tâches pédagogiques pour l’anglais académique dans les cours d’anglais langue seconde (ALS). La collecte des données a inclus des entrevues initiales semi-structurées auprès de quatre enseignants d’ALS et quatre étudiants d’ALS à l’université, ainsi qu’une analyse des besoins basée sur les tâches et accomplie en ligne auprès de 23 enseignants d’ALS et 76 étudiants d’ALS dans une université du Midwest des États-Unis. Les entrevues et les enquêtes ont permis d’identifier l’emploi que faisaient les enseignants et les étudiants des appareils mobiles ainsi que leurs perceptions du rôle que pouvaient jouer les appareils dans l’apprentissage d’une langue. Par la suite, nous avons classé leurs tâches cibles selon quatre compétences linguistiques (lecture, écoute, expression orale et rédaction). Les résultats indiquent que les apprenants d’ALS se servent déjà de diverses fonctions des appareils mobiles mais que les enseignants d’ALS étaient moins portés à s’en servir pour l’enseignement, ce qui porte à croire qu’il faudrait peutêtre leur offrir plus d’appui et d’idées de sorte à ce qu’ils soient en mesure d’aider les apprenants à profiter de leurs appareils mobiles pour apprendre la langue. Tant les apprenants que les enseignants ont attribué beaucoup d’importance aux tâches liées à l’écoute, à l’expression orale, à la messagerie texte et à l’Internet. À partir des tâches identifiées, nous avons créé une typologie des tâches pour l’apprentissage mobile des langues, fournissant ainsi une première ressource authentique et solide pour le développement futur de tâches, de plans de cours et de programmes d’étude dans le domaine.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,389
Score d'incertitude au seuil0,904

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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