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Enregistrement W4210442476 · doi:10.51657/ric.v5i2.51251

La médiation dans le contexte de l’apprentissage d’une langue seconde

2022· article· fr· W4210442476 sur OpenAlexaffvenue
Robin Couture-Matte, Catherine Daigle, Ingrid Chabot

Notice bibliographique

RevueRevue internationale du CRIRES innover dans la tradition de Vygotsky · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Language Learning Methods
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article is a review of the literature on the use of cultural-historical activity theory (CHAT) in the context of language instruction. It explores the concept of mediation as applied to the learning of a second language. First introduced by Vygotsky (1978) and expanded upon by researchers such as Engeström (2015) and Prenkert (2010), this concept is often presented by researchers in the field of second language teaching without being operationalized. Stemming from this observation, the objectives of the present article are to redefine the concept of mediation, to circumscribe its role in the activity system, and to describe its role in second language teaching research. It also aims to highlight the new applications of mediation as used in the second language classroom. To do so, a narrative literature review based on data bases (LLBA, ERIC, EBSCO, PsycNET, SOFIA) and inclusion criteria is carried out. The texts on which this literature review rests are empirical in nature and operationalize mediation in context. The analysis of the texts reveals a shared definition of mediation and a common idea as to the role of mediation in the second language classroom. In this regard, it draws parallels between the different elements of the activity system. Finally, several contributions of the selected texts are revealed: (1) the dual role of language as mediator and object, (2) the role of learning strategies as mediators, (3) the role of class culture as a mediator, and (4) the use of new artefacts in the classroom.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,010
Communication savante0,0160,009
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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