Implementation of task-based language teaching in a Spanish language program: Instructors’ and students’ perceptions
Notice bibliographique
Résumé
Most research on task-based language teaching (TBLT) has focused on specific factors that play a role in task-based performance and learning, whereas considerably fewer studies have paid attention to how TBLT curricula have been developed and delivered in second language (L2) teaching contexts. However, it has been argued that the latter type of evaluative inquiry is crucial in order to advance the educational significance of the approach. While more evaluation studies have been published in recent years, few of them adopt a multi-methodological, longitudinal and cyclical perspective. The current study examines the planning and implementation of task-based instruction in a university-level Spanish as a foreign language program over a five-year period, with a particular emphasis on instructors’ and students’ perceptions about the approach. Data sources consisted of notes from meetings with instructors, classroom observations, students’ perceptions collected through journals, focus groups and questionnaires, and instructors’ perceptions collected through a questionnaire. The qualitative and quantitative analysis of these data revealed critical aspects of the planning phase, positive and challenging components of the approach, modifications made in response to participants’ perceptions, as well as a gradual increase regarding the level of acceptance of task-based instruction throughout the implementation. Implications for the implementation and evaluation of TBLT in other second language educational contexts are discussed.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».