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Enregistrement W4388830281 · doi:10.5430/wjel.v14n1p145

Teaching Grammar through Content-Based Instruction in a Second Language Classroom

2023· article· en· W4388830281 sur OpenAlexvenueno aff
V. J. Vinita, M. Ilankumaran

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSecond Language Acquisition and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrammarComputer scienceActive listeningReading (process)Language acquisitionLinguisticsContext (archaeology)GermanMathematics educationPsychologyCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Content-Based Instruction (CBI) is a novel approach that delivers a systematic preparation to acquire English language skills within a specific context. This paper demonstrates the basic postulates of how the elements of grammar are effectively taught by this approach. It brings a profound study of the essential characteristics of Content-Based Instruction that is well-suited to teaching language learners. In the case of both speaking and writing skills, the learner is expected to ascertain the nuances and the essentialities of the English language. A firm ground to the exposure of the grammatical regulations gives an edge to the learning language when it comes to practical usage. Grammar rules and regulates its stature as a sure foundation of language learning. Content-Based Instruction is an approach that aids young learners to imbibe listening, speaking, reading and writing skills and to utilize them in real-life activities. Content-Based Instruction is an amalgamation of content learning with its focus on English verbal communication. The major endeavour of the CBI is to provide learners with a grasp of the grammatical systems that functions in the language. One of the conditions that the CBI claims to fulfil is that it focuses on the use of the language in its form and function. Grammar is an unwavering referral point and maintains an undisputable position when it deals with the never-ending patterns of human utterances. Content-Based Instruction functions effectively with authentic content and continuously upgraded and trained tutors. This paper propounds that grammar has to be instructed by experienced teachers with inexplicit input from an expert who gives weightage to the practical and pragmatic application of the language, unlike the followers of the traditional grammarians and grammar-translation method who stop within the arena of teaching only by trying to figure out grammatical properties. By involving students in language study through interactions and various classroom activities, Content-Based Instruction has gained a position on its own in aiding learners to utilize the English language in their everyday application.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,283 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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