MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3037267731 · doi:10.3138/cmlr-2019-0009

Focusing on Language and Content with Adolescent English Language Learners in the Mainstream Classroom

2020· article· fr· W3037267731 sur OpenAlexaffvenue
Martha Trahey, Nina Spada

Notice bibliographique

RevueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les apprenants de la langue anglaise, surtout ceux qui résident hors des grandes villes d'Amérique du Nord, sont intégrés dans des classes ordinaires, souvent sans soutien linguistique ciblé. L'enseignement centré sur la forme (ECF) est une approche de l'enseignement des langues dans laquelle l'attention de l'apprenant est centrée sur la forme de la langue au cours d'activités basées sur le sens. Bien que l’ECF se soit révélé bénéfique pour le développement de la précision linguistique dans divers contextes, son efficacité pour les élèves du secondaire dans les classes ordinaires n'a pas fait l’objet d’études expérimentales. Dans la présente étude, 18 participants inscrits à un cours d'études sociales du secondaire ont reçu un ECF relativement à deux structures linguistiques — passif et présent simple — pendant 10 à 15 heures sur une période de 15 semaines. Un plan de recherche en série chronologique a permis de comparer les résultats des élèves à trois prétests préalables à l'intervention avec leurs progrès à mi-parcours et immédiatement après l’intervention. À chaque séance de test, les élèves devaient effectuer six tâches linguistiques visant à mesurer la connaissance réceptive (tâches de jugement de la grammaire orale et écrite) et productive (tâches de production orale et écrite) des deux structures. La performance globale du groupe immédiatement après l'enseignement indique une amélioration limitée, des gains significatifs étant observés sur deux des mesures linguistiques seulement. Les résultats sont analysés au regard des défis que pose la prise en charge simultanée de la langue et du contenu.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantesMême sujetEFL/ESL Teaching and LearningTravaux en français237 207