CA-informed Interactional Feature Analysis of Conversations in Textbooks Used for Teaching English Speaking in Thai Secondary Schools
Notice bibliographique
Résumé
With Conversation Analysis (CA) insights, this paper examines the textbooks used to teach oral English communication to Thai EFL learners in secondary schools. In an attempt to raise the awareness of features of naturally-occurring conversation and help increase the learners’ exposure to these features, two textbook series, hereafter A and B, were purposively sampled for a close examination of their model conversations and related exercises. Six textbooks, three from each series, were obtained from secondary school teachers voluntarily joining a CA-informed English conversation-teaching workshop in lower southern Thailand. The findings showed that textbook series A contains action-driven, function-based communicative content, whereas B is theme/situation-based, being organized around topics or events likely faced by learners in daily life. Both textbook series put more focus on face-to-face dialogues, offering a significantly smaller number of phone and multi-party conversations. The model conversations in both series are presented with punctuation symbols of written language and without any representations of spoken language features such as stress and intonation. Some of the conversations in series B are sequentially incomplete, and while offering students conversations with various types of action sequences, both series can integrate more opening and closing sequences as well as sequences with dispreferred responses into their model conversations. To raise learners’ awareness of features of natural conversation, more instances of repair and overlap may also be integrated into both audio and printed materials. Finally, to achieve the communicative unit goal, more scaffolding exercises can be provided to allow students to practice not only word and sentence pronunciation in isolation, but in relation to achieving a particular interactional goal via the construction of turns in more manageable, meaningful sequences.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».