Investigating EAP Teachers’ Use and Perceptions of Gesture in General and in Corrective Feedback Episodes
Notice bibliographique
Résumé
This exploratory study examined the spontaneous use of gestures occurring in general as well as the corrective behaviour of two English for academic purposes (EAP) teachers at a Canadian university. Data were collected by way of an interview, lesson observation, and a stimulated recall session. Prior to the observation, each teacher was interviewed to identify practices (as they relate to gesture and CF) they found effective and employed regularly in their teaching. After the lesson, the teachers watched extracts from their lessons to reflect on the use of gestures in general and in CF episodes specifically, and to explain the motivations and/or reasons behind their choices. Results indicate that the EAP teachers actively used gestures, with many occurring alongside CF moves. They were also strategic in the amount and types of both CF and gesture they used. Cette étude exploratoire a examiné l’utilisation spontanée de gestes qui se produit en général ainsi que dans le cadre de comportement correctif chez deux enseignants d’anglais académique (EAP) d’une université canadienne. Des données ont été recueillies au moyen d’entrevues, d’observation de cours et d’une session de rappel stimulé. Avant de procéder à l’observation, chaque enseignant a fait l’objet d’une entrevue pour identifier les pratiques (en ce qu’elles avaient trait à la gestuelle et à la rétroaction corrective) qu’ils trouvaient utiles et employaient régulièrement quand ils enseignent. Après la leçon, les enseignants ont visionné des extraits de leur leçon afin de réfléchir à l’utilisation de gestes en général et lors de la rétroaction corrective en particulier, ainsi que pour expliquer les motivations et/ou les raisons qui sous-tendaient leurs choix. Les résultats indiquent que les enseignants d’EAP utilisaient la gestuelle de façon active, dont une grande partie se produisait en même temps que les gestes de rétroaction corrective. La quantité et le type de gestuelle et de rétroaction corrective étaient utilisés de façon stratégique.
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 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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».