Technology and English language learners: Can digital technology enhance the English language learning experience?
Notice bibliographique
Résumé
This article focuses on the topic of technology and its role in elementary classrooms. Specifically, technology's use in supporting English Language Learners is researched, yielding results that are important for those working in the field of education, including pre-service teachers. Questions that are acknowledged in this article include: How can ELL students’ learning be enhanced with the use of technology? What technologies are best for supporting language learning needs? What advantages and challenges may arise with the use of technology? Both online survey and interview methods are used to collect data which are analyzed and collated using Google Spreadsheets and the word cloud software, Tagxedo. Results from research show that technology can be very beneficial in supporting ELL students upon a number of conditions being met: 1. The technology is intuitive and user friendly. 2. The technology/program does not replace the role of the teacher. 3. Teachers feel comfortable using the technology themselves to best support the learner. This may mean more training for teachers in the field of technology is necessary. 4. The technology enhances the child’s learning, rather than replaces a traditional practice that is just as effective. This research highlights professional roles and responsibilities, an important aspect of teaching, and is significant for educators striving to improve their teaching practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».