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Enregistrement W3136225501 · doi:10.1017/s0261444821000057

Investment and motivation in language learning: What's the difference?

2021· article· en· W3136225501 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueLanguage Teaching · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)Investment (military)Language acquisitionPower (physics)Language educationPsychologyComprehension approachPedagogySociologyMathematics educationSocial psychologyLinguisticsLawPolitical sciencePhilosophyAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The year 2020 marked the 25th year since Bonny Norton published her influential TESOL Quarterly article, ‘Social identity, investment, and language learning’ (Norton Peirce, 1995) and the fifth year since we, Darvin and Norton (2015), co-authored ‘Identity and a model of investment in applied linguistics’ in the Annual Review of Applied Linguistics. From the time Norton's 1995 piece was published, investment and motivation have been conceptually imbricated and often collocated, as they hold up two different lenses to investigate the same reality: why learners choose to learn an additional language (L2). In our 2015 article, we made the case that while it is important to ask the question, ‘Are students motivated to learn a language?’ it is equally productive to ask, ‘Are students invested in the language practices of the classroom or community?’ (Darvin & Norton, 2015, p. 37). We recognize that the relationship between language teachers and learners is unequal, and that teachers hold the power to shape these practices in diverse ways. Teachers bring to the classroom not only their personal histories and knowledge, but also their own worldviews and assumptions (Darvin, 2015), which may or may not align with those of learners. Relations of power between learners can also be unequal. As Norton and Toohey (2011, p. 421) note: A language learner may be highly motivated, but may nevertheless have little investment in the language practices of a given classroom or community, which may, for example, be racist, sexist, elitist, anti-immigrant, or homophobic. Alternatively, the language learner's conception of good language teaching may not be consistent with that of the teacher, compromising the learner's investment in the language practices of the classroom. Thus, the language learner, despite being highly motivated, may not be invested in the language practices of a given classroom.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,370 · 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