Exploring content and language co-construction in CLIL with semantic waves
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.
Notice bibliographique
Résumé
In content and language integrated learning (CLIL) classrooms, it is assumed that non-language content subjects provide more authentic communicative contexts for students to learn a foreign/second/additional language (L2). However, learning abstract concepts and academic language in an L2 simultaneously is also challenging for CLIL students. It is thus important for CLIL teachers to unpack and repack both abstract concepts and academic discourse for the students. ‘Semantic waves’, which model classroom practices of both unpacking and repacking, is arguably a key to understanding cumulative knowledge-building. Applying the concepts of semantic profiles and semantic waves, this paper analyses the classroom discourse of two CLIL science lessons in Hong Kong. In one lesson, the semantic profile mainly consists of downward shifts. The teacher adopted various useful strategies to unpack science concepts, especially with multimodalities, everyday L2 and students’ L1 resources. Yet, there was limited repacking. In contrast, some repacking was observed in another lesson, where the teacher provided explicit instruction on academic language and guided students through academic writing tasks. A semantic wave can thus be observed there. These findings on strategies for unpacking and repacking provide significant insights into knowledge building in CLIL contexts, and may hence illuminate CLIL pedagogical practices.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle