Editorial: Impact of Education 4.0 for Second Language Learning and Teaching
Notice bibliographique
Résumé
The change in worldwide mobility is a natural and inevitable feature today as we are in the digital era now. Education 4.0 is driven by the commencement of Industry 4.0, which is a present trend of digitalization and automation of industries. Technology integrated teaching and learning (Education 4.0) is useful for effective education. The concept of Education 4.0 has gained popularity in recent days. Education 4.0 methodologies have prompted areas of scholarly inquiry, new communicative practices, increasing opportunities for intercultural engagement, supporting new instructional formats and changing the day-to-day communication and learning practices of both teachers and students.Without a doubt, there is no exemption for Second Language Learning and Teaching too. The adoption of Education 4.0 helps support the acquisition of Second Language Learning and Teaching easier. Therefore, this Special Issue aims to publish articles that focus on second language learning and teaching concerning digital integration and online methodologies (Education 4.0).This Special Issue intends to include a range of studies that consider diverse theoretical and instructional practices for second language learning and teaching using technologies. This special issue is not only limited to empirical research but also welcomes conceptual articles that discuss multiple research approaches to investigations of digital writing and examine relevant theoretical frameworks and constructs, which guide empirical research and research-informed pedagogies for second language learning and teaching. Besides, it also welcomes articles related to linguistics/literary discourse.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,013 |
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 ».