MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4210499215 · doi:10.1177/13621688221074443

L2 Spanish vocabulary teaching in US universities: Instructors’ beliefs and reported practices

2022· article· en· W4210499215 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueLanguage Teaching Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSecond Language Acquisition and Learning
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVocabularyGrammarSyllabusPsychologyCLARITYFeelingForeign languageVocabulary developmentMathematics educationPedagogyPreferenceTeaching methodSelection (genetic algorithm)LinguisticsComputer scienceSocial psychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies on teachers’ beliefs about vocabulary learning and teaching have focused, so far, on English as a second language (L2), or foreign language (FL), in different contexts but little attention has been given to other L2s and FLs. In this study, 15 Spanish L2 instructors at large universities were interviewed in order to better understand where they stand when it comes to (1) the importance they give to vocabulary, as compared to grammar, in their classes, (2) how they decide which words to teach, and (3) how they assess students’ word knowledge. These interviews were subsequently analysed following Grounded Theory. Most instructors declared favoring grammar over vocabulary in their courses because the former is seen as more challenging and useful than the latter and because institutional practices and materials also present such a preference. When it comes to vocabulary selection, most of them declared feeling insecure in their decisions due to lack of access to useful resources and to vocabulary goals not being stated clearly anywhere in the syllabi. This lack of clarity when it comes to vocabulary learning goals also results in doubts about the usefulness of even evaluating word learning at all and an overreliance on informal assessments.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,380 · 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