Exploring the efficacy of pre-service teachers as makers of virtual language/culture learning environments
Notice bibliographique
Résumé
Previous literature in the area of computer assisted language learning in Second/Foreign Language (L2/FL) education has highlighted the benefits of using virtual environments for learning the target language and culture (e.g. Blyth, 2018; Lloyd, Rogerson, & Stead, 2017; Shih, 2015). In addition, a number of researchers have demonstrated that one of the important attributes of virtual environments for language learning is the affordances of physical and social presence (e.g. Cho, Yim, & Paik, 2015; McKerlich, Riis, Anderson, & Eastman, 2011; Peterson, 2011; Wang, Lawless-Reljic, Davies, & Callaghan, 2011). However, to our knowledge, no previous studies have investigated the affordances of virtual environments from the makers’ point of view. In this present study, 22 Canadian pre-service teachers used a 360 degree camera and Virtual Reality (VR) software to construct VR environments that were used as cultural virtual tours. They then invited 24 Taiwanese students to interact with them in their created immersive environments. Analyses of the pre-service teachers’ final written reflections showed that most of them reported that they experienced a sense of physical and social presence in their self-created VR environments and that they enjoyed participating in the VR project. However, various factors, such as the design of the task, technical difficulties with the VR equipment, and limits of the social VR network were also found to have negatively influenced their satisfaction with the VR experience. Findings from this study might inform other L2/FL teachers who design VR environments and integrate social VR in their classes. Suggestions for future research are also provided.
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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 | 0,005 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».