Contextualizing Teachers and Learners’ Perception of Translanguaging Practices in ESP Classroom
Notice bibliographique
Résumé
The use of the monolingual method in the teaching and learning process has drawn a lot of criticism from education professionals as well as language learners, in line with the growing use of translanguaging in language learning. Translanguaging allows users to use their linguistic resources as a new paradigm for utilising more than one language when learning a foreign language. The current study examined how English for Specific Purpose (ESP) teachers and students utilised and interpreted translanguaging in healthcare learning contexts. This study used a mixed research method using the instruments of observation, semi-structured interviews, and questionnaires, involving 150 nursing students and 5 ESP lecturers as the study participants. The study revealed that nursing students generally have a positive attitude towards translanguaging practice in ESP classes. The five ESP teachers are aware of the efficacy of translanguaging for content instruction to improve comprehension, foster solidarity in the classroom, and produce better learning outcomes, especially for those with lower ESP language proficiency. Most teachers also call for the continuation of the translanguaging philosophy and practice by supporting language policies that relate to its use in ESP learning. This paper also confers the insinuations of the study's findings concerning the requirement for contextualised translanguaging implementation and system construction. It is advised that the use of translanguaging by multilingual learners in ESP learning should be seen by instructors and students from a wider viewpoint.
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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 | 0,010 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».