The STAR Framework: Towards a more Communicative EFL Class
Notice bibliographique
Résumé
English instruction needs to be transformed to provide learners with a suitable environment that allows them to interact in real life situations. For this reason, Task-based Instruction (TBI) has been included into a communicative framework to offer opportunities for learners to use the language without penalizing them for inevitable failures in accuracy, motivating them to engage in the learning process (Willis & Willis, 2007). Inspired by the TBI methodology, a framework called STAR was created to intensify the use of communication in each stage of the lesson (starter, tackle, automatization and recycling stages). Bearing this in mind, the purpose of this qualitative study is to demonstrate the extent to which STAR fosters a more communicative environment for English teaching. This research was conducted in a language program in a public university in Costa Rica, where twenty-five English teachers were consulted about the effectiveness of the framework; added to this, classroom observations and researchers’ logs provided a deeper understanding about the role of STAR. The results evinced the effectiveness of the use of communicative activities within the framework proposed to foster spontaneous speech, heighten engagement, increase risk taking skills, boost learners’ autonomy and build up collaboration in the EFL classroom.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».