Problems in Top-Down Goal Setting in Second Language Education: A Case Study of the “Action Plan to Cultivate ‘Japanese with English Abilities’”
Notice bibliographique
Résumé
This study critically examines the “Action Plan to Cultivate ‘Japanese with English Abilities,’” which the Japanese Ministry of Education has implemented as part of its reform of English education. Specifically, the paper appraises on the basis of up-to-date research findings on L2 learning the attainment goals the Ministry of Education through its Action Plan has set for junior and senior high school students. In this regard, it is shown that there is no empirical data to justify the Action Plan’s adoption of particular standardized tests into the definition of these goals, and that the goals defined in terms of English proficiency cannot be achieved within the available instructional time. This study thereby identifies flaws in the Action Plan which are caused mainly by the lack of input from those who are acquainted with the reality of L2 learning (i.e., teachers and researchers). The study also suggests possible ways for improving policy making and specifies the types of research that would be instrumental in formulating realistic and effective educational policies. 文部科学省が「『英語が使える日本人』の育成のための行動計画」の中で掲げる中学校・高等学校卒業段階での達成目標を、これまでの第２言語学習に関する研究成果と照らし合わせて批判的に検証した。その結果、この達成目標に関わる次のような問題点を指摘した: (1)目標設定に特定の検定試験が取り込まれたことを正当化できる客観データがない、(2)習熟度を基準に設定された目標は、中学校および高等学校で確保されている授業時間内には達成できない。また、これらの問題を解決すべく、教育実践の指針となる効果的な目標設定のあり方や、そのために必要な実証研究について考察した。
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».