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Enregistrement W2316937131

우리나라에서 조기영어교육이 갖는 효과와 의미

2002· article· ko· W2316937131 sur OpenAlexaboutno aff
이병민

Notice bibliographique

RevueSeoul National University Open Repository (Seoul National University) · 2002
Typearticle
Langueko
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Research and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForeign languageContext (archaeology)PsychologyArgument (complex analysis)English languagePeriod (music)Language assessmentMathematics educationHistoryMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main goal of this study is to review the role of the age factor in foreign language education and to discuss its implications in Korean English education. The younger, the better', under the critical period hypothesis, has recently played a critical role in the introduction of English language education to young children in Korea and the public and the government seem to be highly dependent upon the hypothesis when they decide childrens English education. For example, the English education program in Korean elementary schools is an offspring of this theory. This study, however, casts a doubt on the effect of age on English education by reviewing theoretical and experimental studies focusing on whether age or the critical period hypothesis is a meaningful factor to validate the early exposure of foreign language education and its following success. Findings from foreign language education in US, French immersion programs in Canada and other foreign countries and adult second language learning and studies dealing with the critical period hypothesis were critically reviewed to provide evidences to such argument that age is not a primary factor to determine early English education in Korea. On the contrary, time or the amount of exposure to the English language should be a more critical factor in a context where a very limited exposure to the target language is only possible. A list of generalizations and implications are also provided.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,004

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,211 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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