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Enregistrement W3014261608 · doi:10.1177/0033688220907199

Not <i>More</i> Technology but <i>More</i> Effective Technology: Examining the State of Technology Integration in EAP Programmes

2020· article· en· W3014261608 sur OpenAlexafffund
Geoff Lawrence, Farhana Ahmed, Christina Cole, Kris Pierre Johnston

Notice bibliographique

RevueRELC Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésEnthusiasmTechnology integrationCurriculumPedagogyStakeholderVisionDilemmaFocus groupSociologyGovernment (linguistics)Educational technologyPublic relationsPsychologyEngineering ethicsPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technology use in English for Academic Purposes (EAP) programmes is seen as a strategy to support pedagogical innovation and intensifying growth in post-secondary international student enrolments. This article discusses government-funded research documenting the largely undefined use of technologies in post-secondary North American EAP programmes. This study surveyed EAP teachers and administrators in over 40 universities and colleges across North America using qualitative and quantitative approaches. Site visits involving classroom observations, interviews with teachers and administrators, student focus groups and student surveys were then conducted to deepen understanding of the affordances of technology-mediated EAP approaches from stakeholder perspectives in situated post-secondary contexts. Findings reveal widespread enthusiasm about emerging technologies to engage learners, develop autonomous learning, instructional pathways and transferable 21st century skills. However, despite this enthusiasm, many participating teachers, administrators and students also expressed critical views towards technology integration. Instructors noted time, lack of pedagogical guidance and vision, inadequate support, and training impacting their actual use and visions of technology use. Participants also revealed a ‘visioning’ dilemma where they had difficulty identifying the potential of emerging technologies that they had no concrete experience with. Findings suggest the need for sound theoretically informed techno-pedagogy in order to support technology integration in EAP. Implications for teacher education, further research and EAP teaching and curriculum design in today’s digital era conclude the article.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeObservationnel
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

Citations47
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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