Notice bibliographique
Résumé
This volume presents the second edition of the Communicative Orientation of Language Teaching (COLT) Observation Scheme. Since the book’s original publication, COLT has become well established as a research instrument in L2 teaching and learning. This new edition brings COLT into the 21st century by introducing digital versions of the scheme and describing how advances in technology have made the collection, coding, analysis, and synthesis of classroom data faster and more efficient. Enhancements include the availability of web-based platforms for the coding, sharing and storage of data, the application of artificial intelligence in the coding of classroom observation data, numeric coding systems, and ongoing work in the use of automatic speech recognition for faster transcription. The volume has a similar organizational structure to the original COLT book with the addition of a new chapter on Digital COLT (Part A), a new section on Numeric COLT (Part B), and an expanded final chapter that includes updated summaries reporting on the use of COLT for a wide range of research purposes in diverse L2 contexts. As with the first edition, the material is presented in a user-friendly manner with examples, illustrations and hands-on activities throughout. It is intended for both novice and experienced researchers investigating teaching and learning in L2 classrooms and in teacher education/reflective practice research. The companion web site with interviews and a video tour can be found at: https://benjamins.com/sites/lllt.60
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,084 | 0,027 |
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 ».