Content and Language Integrated Learning (CLIL): present and future (as a Finnish innovation)
Notice bibliographique
Résumé
The paper considers Content and Language Integrated Learning (CLIL) as one of the approaches to achieve the purpose of learning foreign languages, represented in the Common European Framework of Reference for Languages adopted by the Council of Europe in 2001. To acquire a language means not merely to obtain communication skills in one, two or even three languages, studied separately, but “to develop a linguistic repertoire in which all language skills are present,” as mentioned in the European Recommendations on Language Education. People who possess even little knowledge can achieve a certain level of communication proficiency using all their linguistic “tools”, experimenting with alternative forms of expression in different languages and dialects, using paralinguistic means (mimics, gestures, facial expressions, etc.) and radically simplifying their use of language [1; P. 19]. Researchers in Finland, whose success in the education system is recognized worldwide, are searching for methods and approaches to achieve this purpose of foreign language education. One of their attempts is Content and Language Integrated Learning (CLIL). The paper reveals: the history and the origins of CLIL. According to C. Nieminen it includes the method of immersion, created and widely used in Canada. This research also outlines the advantages and factors limiting the usage of CLIL, as well as the prospects for further implementation of this approach to the study of foreign languages in different countries. In Ukraine this training method has not yet become widely applied, only some cases of CLIL implementation take place in specialized schools and in higher education institutions at foreign language departments. Therefore, according to national scholars Ukraine focuses on improving the level of foreign language proficiency, profound research and implementation of the CLIL methodology in schools and higher education institutions all over the country.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».