Curriculum genres and task structure as frameworks to analyse teachers’ use of L1 in CBI classrooms
Notice bibliographique
Résumé
Content-based education programmes, in which a second/foreign language (L2) is used as the medium of instruction when teaching non-language content subjects, aim at both content and L2 learning. With such dual goal in mind, and with the rapid expansion of the programmes to contexts where students might have only basic L2 proficiency, there have been consistent calls for reconsidering the roles of first language (L1) in the teaching and learning process. The functions of L1 in content-based classrooms have been well documented, but it is necessary to have a more systematic approach to planning and using L1. This paper seeks to address this gap by applying the notions of ‘curriculum genres’ and ‘task structure’ when analysing patterns of teachers’ use of L1 and L2 in a collection of content subject lessons observed in English-medium secondary schools in Hong Kong. With illustrative episodes presented in this paper, we would argue that ‘curriculum genres’ and ‘task structure’ can serve as useful tools for both researchers and teachers to analyse and critically reflect on patterns of pedagogic practices and language use in content-based classrooms. These will have significant implications for future research on using L1 and illuminate effective pedagogy in content-based education.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».