Seeing innovation from different prisms: university students’ and instructors’ perspectives on flipping the Spanish language classroom
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article focuses on the implementation of a flipped classroom approach in two different levels of Spanish foreign By foreign language (FL), the authors mean modern language (ML), as strongly suggested by the European Commission. language university courses for beginner and intermediate learners. The flipped classroom approach delivers course content that prioritizes both digital technology and active learning. Despite its potential advantages in the language classroom, empirical research in this area remains limited. The present study addresses the gap by investigating the effects of the flipped classroom approach on Spanish as a foreign language by comparing student attitudes in flipped and traditional classrooms in beginner and intermediate Spanish courses at a university level. Specifically, this research explores the use of the flipped classroom approach in a second language classroom as a way to present grammar content prior to the in-class lesson and compares the results to those of a traditional, lecture-like delivery of the same grammar content. Drawing on data elicited from students and instructors in these course levels, this study investigates student and instructor perceptions, as well as student autonomy, engagement, and achievement through a qualitative lens.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».