MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4381434714 · doi:10.24093/awej/vol14no2.14

https://dx.doi.org/10.24093/awej/vol14no2.24

2023· article· en· W4381434714 sur OpenAlexfundno aff
Farhana Diana Deris

Notice bibliographique

RevueArab World English Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad de GranadaEuropean CommissionTrent UniversityUniversity of CambridgeNottingham Trent University
Mots-clésContent and language integrated learningCompetence (human resources)Mathematics educationPedagogyLanguage acquisitionPerceptionPsychologyTeacher educationForeign languageSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite a plethora of studies on practice of Content and Language Integrated Learning in most European countries, few have examined Content and Language Integrated Learning teacher training in China. This study aimed to examine the effectiveness of a Content and Language Integrated Learning teacher training platform for elementary English education in China. It sought to answer the following main research questions: What are the contents differences in Content and Language Integrated Learning teacher training in China? What are in-service English teachers’ perceptions of Content and Language Integrated Learning after the training? And What are the factors which affect the training effect? The qualitative evidence showed that the training content of the teacher platform in China has been flexibly designed following the Chinese elementary English education context, but it also reflected the lack of consideration of teachers’ individual needs in the design of the platform’s training content and the lack of practical sessions and the long-term follow-up support. The statistical evidence showed that teaching experience significantly determines Content and Language Integrated Learning efficacy, and the educational background has little bearing on Content and Language Integrated Learning perceptions. Furthermore, all teachers from different educational backgrounds had a positive perception of their Content and Language Integrated Learning competence. However, Participants believed that their theoretical knowledge and teaching abilities are not equal, which suggests that instructors in this field urgently need help. Further research examining the cultivation of pre-service Content and Language Integrated Learning teachers would be worthy of investigation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,499
Score d'incertitude au seuil0,712

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5010,280

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,206 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArab World English JournalMême sujetSecond Language Learning and TeachingTravaux en français237 207