MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283641338 · doi:10.5539/elt.v15n7p149

A Study on Developing Learner Autonomy Through the Reading Circle Method

2022· article· en· W4283641338 sur OpenAlexvenueno aff
Ligang Han

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central Universities
Mots-clésLearner autonomyAutonomyReading (process)PsychologyLanguage acquisitionScope (computer science)PedagogyMathematics educationExtensive readingTeaching methodEmpirical researchLanguage educationLinguisticsComprehension approachComputer scienceEpistemologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many countries in the world have regarded the cultivation of learner autonomy as one of the important goals of language teaching. During the past fifty years, researchers and scholars have explored the connotations of learner autonomy, and carried out some empirical researches in different contexts. There are more and more researches on learner autonomy in language teaching and learning, the research scope and content are constantly broadened and deepened, and the research methods are more diversified. Based on the review of the reading circle method and the discussion of a working definition for learner autonomy, the present study explored the application of the reading circle method in facilitating the cultivation of learner autonomy in the English for Academic Purposes course at a comprehensive university in China. The results showed that the reading circle could help to improve learner’s attitude and interest in English language learning. It also indicated that learner’s learning capabilities and strategies were improved. This study adopts a novel approach to foster the development of learner autonomy, and sheds light on the empirical research practice.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité 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 enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnglish Language TeachingMême sujetSecond Language Learning and TeachingTravaux en français237 207