Multimodal Interaction in a Foreign Language Class at Higher Education Institutions of Ukraine
Notice bibliographique
Résumé
Multimodality is implemented to the modern learning environment in line with trends towards multidisciplinarity. In the current study, multimodal interaction is based on the mutual integration of understanding of multimodality in philological and pedagogical perspectives. The purpose of the article was to analyze and compare the results of learning a foreign language (German) for professional purposes (German for Economists) with an emphasis on multimodal interaction and without it (in a way of traditional language learning with a predominance of classical methods of classroom and extracurricular activities). There were universal scientific and specific methods used: a controlled-type educational experiment; Likert-scale type questionnaire; reliability test: Cronbach’s alpha using IBM SPSS Statistics 28.0.0.0; qualitative-quantitative interpretation and contrastive-comparative analysis of the obtained experimental data; statistical-mathematical interpretation of empirical data; comparative analysis; the functional analysis. Respondents of empirical intelligence were students of the Faculty of Management and Marketing, specialty 073 “Management”. Averagely in the experimental group, almost all the assessing criteria of the effectiveness of multimodal interaction outreached 4 points. These data were also confirmed by the results of self-reflection-questionnaire. The novelty of the research is in the principle of theoretical substantiation and practical application of the content of multimodal interaction as an umbrella term that integrates the most fundamental concepts of modern pedagogy in general and, in particular, methods of teaching a foreign language.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».