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Enregistrement W4379527561 · doi:10.26634/jelt.13.2.19343

It's a long story, but DDL is worth it. Data-driven learning as multimodel method for english sessions in turkish prep-classes

2023· article· en· W4379527561 sur OpenAlexaboutno aff
Arslanbay Goshnag, Yangin Ersanli Ceylan

Notice bibliographique

Revuei-manager’s Journal on English Language Teaching · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSecond Language Acquisition and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurkishComputer scienceMathematics educationLanguage acquisitionClass (philosophy)LiteracyFocus (optics)PsychologyNatural language processingArtificial intelligenceLinguisticsPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data-Driven Learning (DDL) is a method for learning languages that involves analyzing language usage trends and finding patterns in language data, utilizing technology and statistics. One of the key benefits of DDL is that it allows students to focus on the most relevant and useful language data for their needs. Data-driven learning is an effective approach to language learning that can help students develop their language skills more quickly and efficiently by using data and technology to guide their learning. This case study aims to see if DDL has a positive effect on students' language achievement, digital literacy, and learning motivation. The study has enrolled 28 preparatory class students from a state university and seven native English speakers, comprising four Australians, one American, one Canadian, and one English individual. The native speakers are asked to verbally describe five images and respond to three pertinent questions. The audio recordings of their responses are transcribed by the students, and the data is then entered into AntConc, a corpus analysis toolkit. The students are able to investigate authentic English speech and recognize unknown linguistic structures. The study will clarify its findings and outcomes using quotations from the transcribed speech as well as the students' responses to the DDL activities. The findings imply that DDL is an effective method for teachers who are willing to experiment with alternative ways of teaching a language. It appears that using Data-Driven Learning (DDL) as a teaching strategy has produced largely positive results. Students seem to have responded favorably to the approach, and it has succeeded in increasing their awareness of language and how to study it. Additionally, it appears that DDL has improved learning circumstances over time for all students, particularly those who generally aren't motivated or engaged during traditional classes. The use of technology in the classroom has promoted group projects and boosted involvement from all students, including those with learning challenges.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), 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 enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,356 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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