Language-Driven CLIL: Developing Written Production at the Secondary School Level
Notice bibliographique
Résumé
This research study analyzes the effect the implementation of language-driven CLIL has on senior learners from Manuel J. Calle High School in Cuenca, Ecuador in relation to the development of written production in terms of Syntax, Content, Communicative Achievement, Organization, and Language compared to a non-language-driven CLIL classroom. There were 40 participants in the experimental group, and 38 participants in the control group. Learners from the experimental group received a condensed 35-hour intervention using CLIL. This study features an exploratory, mixed-method, and quasi-experimental research design. To collect qualitative data, an open-ended questionnaire was administered to explore the subjects learners preferred to study in a language-driven CLIL classroom. To collect quantitative data, a Pre and Post-Test based on the writing section of Cambridge Objective Primary English Test was administered. The data was analyzed through the Independent T-Test and Paired-T-Test to determine if there was a statistically significant difference present between the language-driven CLIL classroom and the non-language-driven CLIL classroom. The data was calculated through the Statistical Package for Social Sciences (SPSS). A survey was administered to collect data on learners’ perceptions about CLIL and then analyzed statistically. Results indicated that learners preferred to study History, Biology, and Spanish Language and Literature. Results also demonstrated that the experimental group also demonstrated improvement in all the examined parameters when compared to the control group. However, when results from both groups are compared, there is only a statistical improvement in Organization and Syntax.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».