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Enregistrement W3183055581

Social Context of Language Teaching

2016· article· en· W3183055581 sur OpenAlexaboutno aff
Mohsen Hafezian

Notice bibliographique

RevueCritical Studies in Texts & Programs of Human Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistic Education and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeologyContext (archaeology)Identity (music)PedagogyClass (philosophy)Language educationNobilityFirst languageImmigrationSociologyTeaching methodLinguisticsMathematics educationPsychologyHistoryAestheticsEpistemologyPolitical scienceArtLawPolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract According to the scholastic traditions and the familiar and accustomed ways, in the educational settings, majority of the discourses on non-mother tongue education revolves around technicalities and approaches, as well as whether a published collection, commonly known as a “method”, is new or old. However, in reality, it is the socio-historical context and the dominant ideology prevailing the language education and educational contents that determine the teaching methods, language learner’s identity, selected content of courses, organization of the contents to be presented in the class, reasons for preparing such contents, explicit or implicit goals of teaching non-mother tongues, in all their realized forms. The goals of French-speaking nobility in 16th century England in preparing Latin material for teaching French were not the same as those in the courses prepared for job-seeking immigrants in 21st century French-speaking Quebec province of Canada. This paper briefly presents the theoretical materials and then we review the current situation based on the available data for external and dominating contexts on the teaching of non-mother tongues and then we conclude with posing fundamental questions in this area.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0110,031
Communication savante0,0100,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,271
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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