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Enregistrement W3112240562 · doi:10.24235/eltecho.v5i2.7311

Translanguaging as an Instructional Strategy in Adult ESL Classroom

2020· article· en· W3112240562 sur OpenAlexaff
Mehedi Hasan, Asharul Islam, Israt Jahan Shuchi

Notice bibliographique

RevueELT Echo The Journal of English Language Teaching in Foreign Language Context · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranslanguagingConstructiveSecond languageLinguisticsSecond-language acquisitionForeign languagePerceptionMathematics educationPsychologyFirst languageQualitative researchPedagogySociologyComputer scienceProcess (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of the first language (L1) in adult second (L2/SL) or foreign language (FL) classrooms has always been a bone of contention over the past few decades. Many are in favor of L1 use terming it as constructive and facilitating for language learning while some disapprove that practice and identify it as a hindrance to the teaching and learning of a language. Of late, the concept of translanguaging has added a new dimension to this long-standing debate of using L1 in teaching/learning L2 since it basically insists on viewing languages as a single unitary system as opposed to the traditional linguistic perception of L1 versus L2. However, there have only been a very few studies on translanguaging with particular emphasis and attention given to ESL/EFL adults at the college/university level. This research study thus attempts to shed light on the theoretical underpinnings of this L1-L2 dichotomy and discuss how translanguaging differs from the customary notion of using L1 in the adult L2 classroom. This study uses a qualitative research method that exclusively uses the relevant secondary references/works available on the topic. The results demonstrated that both translanguaging and the notion of L1use in the L2 classroom are pedagogically similar as both allow the use of L1 in L2 classrooms at varying degrees though theoretically, they are different.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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