MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2791005017 · doi:10.18806/tesl.v34i3.1276

Teaching Formulaic Sequences in an English- Language Class: The Effects of Explicit Instruction Versus Coursebook Instruction

2018· article· en· W2791005017 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueTESL Canada Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSecond Language Acquisition and Learning
Établissements canadiensThinkpath Engineering Services (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClass (philosophy)Sheltered instructionLinguisticsMathematics educationPsychologyLanguage educationComputer scienceComprehension approachArtificial intelligencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the relative effectiveness of different teaching approacheson the learning of formulaic sequences. Three comparisons were made in thisstudy: the effects of explicit teaching of formulaic sequences versus teaching embeddedin traditional coursebook instruction, the effects of the degree of salienceof the sequences in the coursebook on learning, and the effects of explicit teachingof formulaic sequences with context versus teaching without context. Sixtynineformulaic sequences occurring in an English as a Foreign Language (EFL)coursebook were selected for the study. The participants were 60 low-proficiencyuniversity students majoring in technology in Vietnam. Participants were quasirandomlyassigned to one of three groups: control, no-context learning, andsentence-context learning. Learning was measured by two multiple-choice testsof receptive knowledge of form and meaning. Findings indicated that althoughexplicit instruction was effective, the degree of salience in traditional coursebookinstruction had no significant effects on learning formulaic sequences. Explicitteaching combined with incidental exposure to formulaic sequences in thecoursebook was superior to the traditional coursebook instruction approach in theclassroom setting. Furthermore, the results from explicit instruction with contextsentences did not differ significantly from those of instruction without context.Explanations for the findings and pedagogical applications are offered.Cette étude porte sur l’efficacité relative de différentes approches pédagogiquesvisant l’enseignement de formules. Trois comparaisons ont été effectuées: les effetsde l’enseignement explicit de formules comparativement à l’enseignementtraditionnel dans le cadre de cours basés sur un manuel de classe; les effets surl’apprentissage du degré de pertinence des formules du manuel; et les effets de l’enseignement explicit de formules avec un contexte comparativement à l’enseignementsans contexte. D’un manuel d’anglais langue étrangère, on a tiré soixanteneuf formules pour notre étude. Soixante étudiants à l’université, avec un basniveau de compétence et poursuivant une majeur en technologie au Vietnam, ontparticipé à l’étude. Les participants ont été assignés, de façon quasi-aléatoire, àun de trois groupes: témoin, apprentissage sans contexte et apprentissage aveccontexte. L’apprentissage a été mesuré avec deux tests à choix multiples portantsur les connaissances réceptives de la forme et du sens. Les résultats indiquentque si l’enseignement explicit est efficace, le degré de pertinence de l’enseignementtraditionnel avec un manuel n’a eu aucun effet significatif sur l’apprentissage desformules. L’enseignement explicit combiné à l’exposition accidentelle aux formules dans le manuel de classe était supérieur à l’enseignement traditionnel basé sur un manuel de classe. De plus, il n’y a pas eu de différences marquées entre les résultats de l’enseignement explicit avec un contexte et ceux de l’enseignement sans contexte. Nous offrons des explications pour les résultats ainsi que des applications pédagogiques.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,523
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,281 · 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