Widening the Circle: Teaching English for Specific Purposes in the Light of Content-Based Instruction
Notice bibliographique
Résumé
Language instruction based on content is not a new idea; it originated in English-speaking countries such as the USA, Canada, and many European countries that study content subjects in English. Accordingly, it has become a widely adopted pedagogical approach to English for Academic Purposes. The teaching of English to speakers of other languages, including Algeria, however, abounds with multiple acronyms, causing teachers to become confused, and even disoriented when considering English for Specific Purposes, English for Academic Purposes, and Content-Based Instruction. The rationale of this purely theoretical-based article is to understand the current pedagogical practices in language across the curriculum and strive to unearth and uncover how English for Specific Purpose courses can be taught by implementing Content-based Instruction as a syllabus, by reviewing some linguistic, and pedagogical rationales as well as principles for the application of this framework for foreign language learners in higher education, more precisely in the ESP context. Besides, the study suggests some teaching models that are meant to help English language instructors to be content teachers in some circumstances and language-competent teachers in other contexts. Keywords: Content-Based Instruction; teacher; Teaching English to Speakers of Other Languages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».