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Enregistrement W2890095371 · doi:10.1080/13670050.2018.1509940

Curriculum genres and task structure as frameworks to analyse teachers’ use of L1 in CBI classrooms

2018· article· en· W2890095371 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.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Bilingual Education and Bilingualism · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesUniversity of Hong Kong
Mots-clésCurriculumTask (project management)Mathematics educationPedagogyForeign languageProcess (computing)Content (measure theory)Language educationSubject (documents)Content analysisDual (grammatical number)Teaching methodPsychologyComputer scienceSociologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,307 · 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