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Enregistrement W3172743267 · doi:10.3138/cmlr-2019-0057

Facilitating Interactions between Additional-Language Students and Highly Competent Speakers

2021· article· fr· W3172743267 sur OpenAlexaffvenueabout
Brett Fischer, Danielle Viens, Diane Rondeau, Catherine Turgeon-Gouin, Elizabeth Plaxton

Notice bibliographique

RevueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensCollège de RosemontCégep Marie-VictorinCégep du Vieux MontréalCégep de LévisCégep André Laurendeau
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La globalisation et les nouvelles technologies signifient que les apprenants d’une langue étrangère profitent maintenant d’un accès sans précédent à des interactions naturalistes avec des locuteurs natifs ou hautement compétents. Même si la majorité des apprenants préférerait que ces interactions se déroulent sous la supervision d’un professeur, seuls certains professeurs voudront ou pourront ce faire. La présente étude qualitative orientée sur la collectivité vise à déterminer ce qui influence les décisions de professeurs d’organiser ou non des interactions entre apprenants et locuteurs hautement compétents dans le cadre de leurs pratiques d’enseignement. Un total de 22 professeurs de langues étrangères de six collèges préuniversitaires au Québec ont été rencontrés. Ils ont parlé d’une variété d’activités auxquelles des locuteurs hautement compétents peuvent participer, comme des stages de langue, des sorties culturelles, des projets de service, des programmes de tutorat et des périodes d’études à l’étranger sous la supervision d’un professeur. Les résultats d’une analyse qualitative complémentaire indiquent que les professeurs choisissent d’ajouter des interactions avec des locuteurs hautement compétents à leur pratique en salle de classe en raison de résultats d’apprentissages positifs observés chez leurs apprenants, de leurs expériences personnelles comme apprenants et des valeurs qui leur sont chères comme éducateurs. Cependant, les participants ont été d’avis que de nombreux professeurs n’adoptent pas de telles pratiques à cause d’un manque de formation, d’inquiétudes liées à la logistique et de facteurs contextuels comme l’anxiété des apprenants, un manque de soutien dans la culture scolaire et la pression de répondre à des objectifs mandatés de l’extérieur. Les résultats suggèrent qu’il existe le besoin d’intégrer systématiquement les interactions des apprenants avec les locuteurs hautement compétents dans le curriculum, pour redéfinir les objectifs afin de cibler un apprentissage approfondi, de créer des appuis institutionnels pour les professeurs et de permettre une compréhension plus vaste du rôle des professeurs de langue comme facilitateurs de croissance personnelle et d’une citoyenneté internationale.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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