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Enregistrement W2793474205 · doi:10.18806/tesl.v34i3.1277

Improving English Learners’ Productive Collocation Knowledge: The Effects of Involvement Load, Spacing, and Intentionality

2018· article· en· W2793474205 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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueTESL Canada Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSecond Language Acquisition and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyIntentionalityCollocation (remote sensing)VerbOperationalizationCognitive loadLinguisticsCognitionCognitive psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reports on a classroom-based experiment that tested the effects of threevocabulary teaching constructs (involvement load, spacing, and intentionality)on the learning of English verb-noun collocations—for example, “shelve a plan.”Laufer and Hulstijn’s (2001) “involvement load” predicts that the higher themotivational-cognitive load of a task, the more effectively it promotes word retention.“Spacing” refers to the advantage of spreading out learning opportunitiesfor words as opposed to massing them. “Intentionality” comprises two word processingmodes: intentional learning (posttest announced) and incidental learning(posttest unannounced), where the former is claimed to outperform the latter.The constructs were integrated into an intervention study with 59 adolescent L1Swedish learners of English in within- and between-subjects designs. Learnersprocessed target items three times when performing tasks that operationalized theconstructs. Three posttests of productive knowledge of target items were administered.Statistical analyses of gain scores show that neither involvement load norspacing had a significant positive impact on learning gains. Significant effectswere found on three measures for intentional learning when compared to incidentallearning. The findings are discussed in relation to previous research and theirimplications for English language teaching (ELT).Cet article rend compte d’une expérience basée en salle de classe et qui évalueles effets de trois concepts pédagogiques en enseignement du vocabulaire (charged’implication, espacement et intentionnalité) sur l’apprentissage d’expressions figéesen anglais consistant d’un verbe et d’un nom. La « charge d’implication » deLaufer et Hulstijn (2001) prédit que plus la charge motivationnelle et cognitived’une tâche est élevée, plus elle favorise la rétention des mots. « L’espacement »fait référence à l’avantage de répartir les occasions d’apprentissage des mots plutôtque de les rassembler. « L’intentionnalité » comprend deux modes de traitementdes mots: l’apprentissage intentionnel (post-test annoncé) et l’apprentissage accidentel(post-test pas annoncé), le premier supposément donnant de meilleursrésultats que le second. Ces concepts ont été intégrés dans une étude d’interventionimpliquant 59 adolescents suédois qui apprenaient l’anglais et suivant un modèle àmesures répétées et un modèle inter-sujets. Les participants ont traité des élémentscibles trois fois en accomplissant des tâches qui opérationnalisaient les concepts.Trois post-test portant sur des connaissances productives des éléments cibles ont eulieu. Des analyses statistiques des notes ont indiqué que ni la charge d’implicationni l’espacement n’avaient eu un impact positif significatif sur les notes. Trois mesures de l’apprentissage intentionnel comparé à l’apprentissage accidentel ont révélé des effets significatifs. Nous discutons des résultats par rapport à la recherche antérieure et en fonction de leurs incidences sur l’enseignement de l’anglais.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,254 · 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