The effectiveness of note taking through exposure to L2 input: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There has been increasing interest in the effects of note taking in second language (L2) research. However, no meta-analysis has been conducted to examine the relationship between note taking and learning through exposure to L2 input. We retrieved 28 effect sizes from 21 studies (N = 1992) to explore the overall effects of note taking as well as to examine the extent to which the effectiveness of note taking is likely to vary as a function of a set of potential moderators (i.e., learner variables, treatment variables, note-taking features, learning target, and measurement type). Results revealed that note taking had a small to medium positive overall effect on learning through exposure to L2 input (g = 0.56, 95% CI: 0.24–0.88). Subsequent moderator analyses revealed that variability in the size of note-taking effects across studies was explained by learner variables (context, region, orthographic scripts, institutional level), treatment variables (mode of input, material type), note-taking features (note-taking behavior, number of note-taking sessions, provision and type of note-taking strategy instruction, total length of instruction, opportunity to review notes), learning target, and measurement type. Based on the obtained findings, teachers are recommended to incorporate note taking in L2 classrooms. Pedagogical suggestions and directions for future research are also provided.
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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 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».