The Kinetic-Vectorial Design of Internet-Mediated L2 Teaching Practices: The Case of BBC Learning English Website
Notice bibliographique
Résumé
This study offers new insights into the educational-linguistic visual semiotics of online teaching as a digital practice with kinetic-vectorial design. Towards this end, a twofold social semiotic approach is utilized as a synthetic methodology. First, Van Leeuwen’s (2016) kinetic design model is employed with a view to revealing the movement types of Internet-mediated L2 teaching practices. Second, Kress and Van Leeuwen’s (2021) model of ideational vector analysis is used in a way that uncovers the subtle pedagogical practices of the same type of teaching as directional and transactional acts addressed to educational-website networked L2 learners worldwide. The data sets targeted for analysis comprise screenshot-styled images from the BBC Learning English Website available for public purposes of L2 teaching. A total number of functionally related five images have been selected with an eye to the BBC’s pedagogic content online on the techno-semiotic levels of design kinetics and vectoriality. The current study has reached three findings (with emerging relevant implications). First, the synthetic kinetic-vectorial method of analysis has proved to be empirically effective in investigating the visual semiotics of design mediated by educational websites such as the BBC Website. Second, there emerged kinetically motivated ‘pedagogic’ and ‘digital’ vectors, respectively controlled by the BBC instructors and the design features of the website itself. Third, and last, the kinetic-vectorial analysis of the BBC Website revealed a sort of spatiotemporal compression of pedagogic content; further, the visual aspects of spatial and temporal movements (mobility and movability) appeared to have occurred across different semiotic modes, verbal and visual.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».