Conversational Style and Early Academic Language Skills in CLIL and Non-CLIL Settings: A Multilingual Sociopragmatic Perspective
Notice bibliographique
Résumé
As academic language skills develop, young learners are able to rise to the challenge of increasingly complex communication in increasingly formal settings (Snow, 2014; Uccelli et al., 2015). Studies suggest that CLIL contexts may favour the development of academic language skills (Dalton-Puffer, 2007; Nikula, 2007; Marsh, 2008; Pasqual Peña, 2010) to a greater extent than non-CLIL contexts. However, research that attempts to test this assumption has so far tended to do so from a pragmalinguistic perspective (Lorenzo & Rodríguez, 2014; Lorenzo, 2017). This paper takes a sociopragmatic approach to exploring the differences between CLIL and non-CLIL contexts regarding how they facilitate the development of early academic language skills. That is, how the communicative intentions that underlie CLIL and non-CLIL classroom discourse may help or hinder the development of such skills. The data were collected by observing classroom discourse in CLIL and EFL primary-school lessons, in Spanish-based and Catalan-based linguistic models. The method followed was to apply a taxonomy of the sociopragmatic level of academic language (Henrichs, 2010) to determine the quality of the conversational style and intersubjective cooperation found in the discourse. The results indicate that CLIL classroom discourse is characterised by the sort of conversational style that facilitates the development of academic language skills. However, in terms of intersubjective cooperation the results are somewhat inconclusive. Based on these results, the study suggests raising awareness of the role of conversational style in classroom discourse so as to boost the quality of teacher-student interactions in primary-school CLIL contexts and, thus, contribute to an identified need for continuous improvement of CLIL pedagogies and teacher training (Lorenzo, 2007; de Graaff et al., 2007).
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».