MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3202674694 · doi:10.5430/wjel.v11n2p166

In Between 21st Century Skills and Constructivism in ELT: Designing a Model Derived From a Narrative Literature Review

2021· article· en· W3202674694 sur OpenAlexvenueno aff
Suheyla Demirkol Orak, Mohammad H. Al-khresheh

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Challenges and Innovations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstructivism (international relations)PaceConstructivist teaching methodsNarrativeComputer scienceMathematics educationProcess (computing)Social constructivismPedagogySociologyTeaching methodPsychologyPolitical scienceInternational relationsPhilosophyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the 21st-century demands the learners to be technologically competent and self-driven to cope with technological advancement, the educational practitioners find it challenging to prepare the young learners to keep pace with this demand. However, in doing so, to prepare the learners as adaptable to the 21st-century demands, constructivism can be envisaged as the most time-appropriate and updated theory of the teaching-learning process, compared to other approaches. Specifically, because one of the requirements from the learners of the 21st-century is to be self-driven and take ownership of the learning, constructivism is the closest theory to achieve this goal. This position paper aims to build a procedural link within 21st-century expectations and its cooperation with the constructivist learning approach. The paper also offers a design for constructivist teaching in ELT classrooms in the 21st-century and defines the role of teachers and students, as established by the literature.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,264 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWorld Journal of English LanguageMême sujetEducational Challenges and InnovationsTravaux en français237 207