Applying the “10,000-hour rule” to English language learning: Or, why informal learning is essential for achieving language proficiency
Notice bibliographique
Résumé
Adult learners of English as an Additional Language (EAL) in Canada do not receive sufficient instruction through classes alone to achieve distinguished levels of proficiency or develop high levels of expertise. is article will explore what is meant by proficiency and look at language learning in terms of the model that has commonly become known as “the 10,000 hour rule” of expertise. is paper attempts to answer the question, what would it take for an EAL learner in Canada to achieve the 10,000 hours necessary to achieve high levels of expertise in language proficiency? Free adult EAL programs in Winnipeg are considered for the number of instructional hours that they offer, and how informal learning is necessary to supplement classroom instruction in order to achieve 10,000 hours of dedicated practice necessary to develop expertise. Recommendations are offered to help educators and learners understand the important role of self-regulated, in- formal learning in achieving language proficiency. Keywords: English as an Additional Language, EAL, Canada, Winnipeg, 10-hour rule, expertise, proficiency, ACTFL, expert, self-regulation, formal learning, non-formal learning, informal learning. Note: is paper was presented as the keynote address at the 2012 TEAM Conference held on May 18, 2012 in Winnipeg.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».