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Enregistrement W4405495525 · doi:10.1075/jicb.24003.nyq

Immersion teachers’ perspective on grammar instruction in language immersion in Finland

2024· article· en· W4405495525 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Immersion and Content-Based Language Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSvenska Kulturfonden
Mots-clésGrammarImmersion (mathematics)PsychologyFrench immersionMathematics educationLinguisticsComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Previous studies have shown that grammar is a central source of difficulty for immersion students and that their teachers often lack knowledge of how to integrate linguistic aims with content teaching. This descriptive, enquiry-based study reports on Finnish immersion teachers’ ( n = 54) perspectives on grammar instruction in language immersion in Finland — a theme under-researched in Finland thus far. Our online questionnaire consists of 18 questions comprising three sections: the informants’ professional background, their views on the role of grammar in immersion and their views on correcting grammatical inaccuracies. We analyse our data using quantitative and statistical methods (Pearson’s χ² as a statistical test). Our findings show that most of our informants are experienced immersion teachers teaching languages to 13–15-year-old immersion students. They do not prioritise grammatical accuracy when planning their instruction, although they consider it an important aspect of second language proficiency. They also discuss grammatical accuracy to a greater extent with their students than with their colleagues and are more tolerant of inaccuracies in spoken output. Implications are discussed regarding the necessity of improving grammar instruction in immersion and immersion students’ grammatical accuracy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,744
Score d'incertitude au seuil0,551

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle