Notice bibliographique
Résumé
The focus of this special issue is instructed second language acquisition (ISLA). It is to explore some of the most recent developments in this area of SLA research and its implications for classroom instruction. Drawing on some current definitions (Leow, 2015; Loewen, 2015; Nassaji, 2015; Nassaji & Fotos, 2010), ISLA is defined as an area of SLA that investigates not only the effects but also the processes and mechanisms involved in any form-focused intervention (explicit or implicit) with the aim of facilitating language learning and development. Instructed SLA differs from naturalistic SLA, which refers to second language (L2) acquisition taking place through exposure to language in naturalistic language learning settings with no formal intervention (Doughty, 2003). It is also different from classroom instruction with no focus on form. Furthermore, although instructed SLA is often taken to refer to what is learned inside the classroom, instructed SLA can also take place outside the classroom through, for xample, various instructional strategies (such as feedback, tasks, or explanation) that are often associated with instruction. Of course, this does not mean that the processes involved in SLA in and outside the classroom are exactly the same. Although there might be commonalities in learning processes, the classroom context has its unique features that might have an impact on learning. For example, in classroom learning a group of learners come together in a particular place to learn the language jointly during a given period of time. This might have an impact on learning opportunities in terms of the nature of the discourse created, learners’ participation, interaction, and engagement with language. As Allwright (1984, p. 156) pointed out, language interaction in the classroom setting is collectively constructed by all learners and “the importance of interaction in classroom learning is precisely that it entails this joint management of learning.”
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,227 | 0,127 |
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 ».