Notice bibliographique
Résumé
To be proficient when learning a language, one needs to have an instilled culture to investigate and probe deeper into diversities of the underlying language aspects. An investigative culture and improved critical thinking skills during language learning requires a multifaceted approach that involves both the teacher and learners to engage cooperatively. When this culture has been instilled, teachers can impart to learners skills to analyse information and evaluate sources, yet, drawing conclusions based on evidence. This paper had its main aim of investigating whether instilling an investigative culture can enhance language learning for improved comprehension skills. For this investigation, a qualitative approach was applied and entrenched in a case study design where five conveniently sampled university English language teachers as initiators to implant an investigative culture to enhance language learning were nominated as participants. To collect data, semi structured interviews were administered and this assisted to have better understanding of the underlying factors caused by lacking culture to investigate matters for enhanced language learning. From this study it was divulged that (i) enhanced research skills and (ii) improved memory retention were the major findings as outcomes of an instilled investigative culture when learning languages. It is concluded and recommended by this paper that an investigative culture in language learning can lead to improved language proficiency, with established critical thinking skills that can help to enhance research skills, thereby preparing learners for real-world encounters.
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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 | 0,025 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,017 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».