A Bibliometric Study of Mobile-Assisted Language Learning from 2013 to 2023: Research Themes and Trends
Notice bibliographique
Résumé
The widespread use of mobile-assisted language learning (MALL) in learning and teaching foreign languages has attracted significant interest. Following the substantial impact of COVID-19 on language education, the focus on MALL among researchers has increased to a new level. This paper reviewed the MALL-related Social Science Citation Index (SSCI) articles from 2013 to 2023, sourced from the Web of Science (WOS). Out of 535 identified articles, 241 were analyzed systematically to generate knowledge maps using CiteSpace. Based on the bibliometric study, this research identified and discussed the popular themes and research trends in MALL. Three major themes emerged through keyword co-occurrence analysis: 1) a primary focus on the English language; 2) technology integration in language learning; and 3) a learner-centered focus. The results also revealed four research trends: 1) development and application of mobile learning technologies; 2) in-depth study of language acquisition and skills development; 3) innovative research on learner characteristics and teaching methods; and 4) a shift in research methods. This research contributes to the existing literature by consolidating current knowledge and offering guidance for future investigations or developments in MALL.
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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 | 0,005 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,126 | 0,248 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».