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Enregistrement W4387333105 · doi:10.1075/task.22013.wou

Modelling plurilingual instruction through a crosslinguistic-communicative task sequence

2023· article· en· W4387333105 sur OpenAlexaff
Isabelle Wouters, Nina Woll, Pierre-Luc Paquet

Notice bibliographique

RevueTASK Journal on Task-Based Language Teaching and Learning · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTask (project management)Computer scienceField (mathematics)Process (computing)Task analysisTest (biology)PerceptionLinguisticsSequence (biology)PsychologyNatural language processing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study aims to bridge the gap between ‘communicative’ and ‘plurilingual’ approaches, by providing a means for teachers to integrate learners’ plurilingual repertoires when teaching an additional language (Lx). We developed a model of crosslinguistic instruction embedded within the task-based language teaching approach. It consists of a 4 stages task sequence: input-based task, crosslinguistic consciousness-raising task, output-based task, and recap of the sequence. An iterative process of field testing and analysis ( Harvey & Loiselle, 2009 ) allowed us to refine the model: researchers in-depth analysis (functional field test), implementation of the model in Lx classrooms (empirical field test) and experts assessment (second functional field test). Participant perceptions and evaluations provide an overview of their appreciation of different aspects, which lead to the current version of the model.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0070,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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