MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2897095205 · doi:10.1075/jicb.17009.he

Becoming a <i>“language-aware”</i> content teacher

2018· article· en· W2897095205 sur OpenAlexaff
Peichang He, Angel M. Y. Lin

Notice bibliographique

RevueJournal of Immersion and Content-Based Language Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDialogicPedagogyEthnographyTeacher educationTeacher preparationMathematics educationIdentity (music)Process (computing)Professional developmentSociologyPsychologyComputer scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Building on and extending the frameworks of Teacher Language Awareness (TLA) in second/foreign language education and content-based/CLIL education ( Andrews, 2007 ; Lindahl & Watkins, 2015 ; Andrews & Lin, 2017 ), this paper argues that effective teaching of academic content in an L2 requires a special kind of teacher knowledge that goes beyond simple addition of content knowledge and Knowledge About Language (KAL). Through an ethnographic case study, the researchers investigated the development of a science teacher’s TLA and teacher identity through her participation in a school-university collaborative project. Based on analysis of data from classroom observations, interviews, and lesson video stimulated commentaries, the researchers have developed a model focusing on CLIL teacher professional development as a collaborative, dynamic and dialogic process, where both teachers and teacher educators (TEs) are co-developing their knowledge and expertise in CLIL.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,230 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Immersion and Content-Based Language EducationMême sujetSecond Language Learning and TeachingTravaux en français237 207