CLIL METHODOLOGY IN TEACHING ACADEMIC WRITING AND INTEGRITY
Notice bibliographique
Résumé
The article provides an overview of CLIL methodology as a contemporary approach to teaching non-language subjects in an additional (foreign) language.Having its roots in the French immersion programs and bilingual education in Canada and the USA in the 1950s, CLIL has been gaining popularity in Europe in the last decade.Ukraine has also become one of the countries where CLIL methodology is being actively implemented at different educational levels.CLIL differs from ESP in that the latter aims at forming those foreign language skills which are required from future professionals in the professional environment while CLIL has a dual focus on the content and language.The theoretical framework of CLIL is constituted by 4Cs: content, communication, cognition, and culture.The interrelation of these four principles is supposed to ensure the balanced acquisition of a subject and a foreign language.Researchers differentiate between two models of CLIL -'soft' and 'hard'.'Soft' CLIL is language-focused while 'hard' CLIL is subject/contentfocused.Between the two ends of the 'soft-hard' continuum there can exist multiple versions of CLIL when teachers select a necessary balance of content and language with regard to the students´ capabilities and needs.CLIL implies the use of only authentic materials (e.g., textbooks and videos which are intended for native speakers and can represent real life situations).Another important idea behind CLIL is scaffolding -supporting students at all the stages of studying.Scaffolding aims to compensate for the lack of verbal explanation which sometimes can be too complicated and be at variance with the students´ language competence.Scaffolding can be verbal (vocabulary of the subject) and non-verbal (colours, gestures, pictures, movements, sounds, etc.) with one complementing another.In this paper we provide examples of applying CLIL methodology while teaching academic writing and integrity.
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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 | 0,012 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
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 ».