Technology‐Mediated Tasks: Affordances Considered From the Learners’ Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Within the field of instructed second language acquisition, there has been an increase in the amount of research reporting on task‐based language teaching (TBLT; Kim, ; Van den Branden, ). The pervasive use of technology has prompted researchers to examine the potential synergies between TBLT and technology‐mediated teaching (González‐Lloret & Ortega, ; Ziegler, ). The present study examines the perception of 20 learners of English as a second language toward the use of tasks across two modes: a traditional paper‐mediated (PM) information gap task and a technology‐mediated (TM) information gap task. For the PM task, learners used paper resources and worked individually to find information about three colleges, whereas for the technology‐mediated TM task learners turned to the computer to accomplish this procedure. Participants then completed a collaborative information exchange task. To measure their attitudes toward the tasks, the researchers had the learners answer questionnaires following the completion of each task, which included Likert‐type scale items and open‐ended questions. Findings suggest that a majority of the learners benefited from completing a TM information gap task; however, some minor concerns were raised by the learners. Pedagogical implications for a weak form of technology‐mediated TBLT are discussed.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».