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Enregistrement W4294754509 · doi:10.29140/9781914291050-16

Computer mediated communication and task-based learning for adolescent learners of Chinese as a foreign Language in Ireland: An eBook task design under the adaption of Bridge 21 technology-mediated learning model

2022· book-chapter· en· W4294754509 sur OpenAlexaff
Mengdi Wang, Anne Devitt, Gao Juan, Ciarán Baurer

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International CALL Research Conference · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridge (graph theory)IrishCurriculumMathematics educationForeign languagePedagogyComputer sciencePsychologyLinguisticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Bridge 21 learning model emphasizes teamwork and technology mediation in the process of activity implementations. With the introduction of Chinese as a Leaving Certificate specification in the Irish secondary education system in 2020, there is a growing interest in Chinese language among schools, parents, as well as students. There are three types of Chinese language courses run through Irish secondary school settings: Junior Cycle (JC) Chinese Short Course, Transition Year (TY) Chinese and Leaving Certificate Mandarin Chinese. However, compared to other Anglosphere countries (e.g., UK, Australia), Ireland is in the early development stages of Chinese as a Foreign Language (CFL) learning (Osborne et al., 2019). Despite this, the open and flexible principle of Chinese course syllabi in JC and TY not only provides Chinese language teachers with the freedom of selecting contents, but also makes it possible to adapt Bridge 21 model into teaching practice. However, Chinese as a curriculum specification at JC in Ireland has not been explored in depth or been combined with the Bridge 21 model. Therefore, this paper aims to elaborate on the design and implementation of an eBook activity which aligns to the Bridge 21 model in a JC Chinese course. The preliminary findings of participants’ reflections suggest that the majority of participants had a positive experience in this activity and identified language development, especially recognition and production of Chinese characters, while one group of participants highlighted that they felt challenged working as a team. This may suggest there is a need for training of both technological tools as well as teamwork prior to conducting Bridge 21 learning activities in the future.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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