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Enregistrement W4409414535 · doi:10.32038/ltrq.2024.46.06

A Sociocultural Perspective on Foreign Language Education in State Education Systems

2024· article· en· W4409414535 sur OpenAlexaff
David Hayes

Notice bibliographique

RevueLanguage Teaching Research Quarterly · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociocultural evolutionSociocultural perspectivePerspective (graphical)State (computer science)SociologyPedagogyLinguisticsPsychologyComputer scienceAnthropologyPhilosophyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article advocates for a sociocultural perspective on foreign language education policy and practice in state education systems. The article’s geographical focus is on selected countries in Asia, though the general arguments may also be applicable to other countries. It examines factors underlying the divergence between policy intentions and educational outcomes in contexts where English is the first, compulsory foreign language in schools and is typically seen as important to economic development in a globalized world. The article also explores inequality of achievement in the contexts under discussion, where the teaching of English can often be characterized as an impediment to educational success for children from economically disadvantaged backgrounds. A basic premise of sociocultural theory applied to foreign language education is that one cannot separate learners and teachers from the social worlds they inhabit. Hence, the article argues for educational policy and the consequences for practice to be viewed from an ‘ecological perspective’, one in which what happens between learners and teachers in classrooms can only be understood meaningfully when viewed as part of a social world which includes the school, the local environment, the wider society and the myriad of elements which comprise its social culture and cultural practices.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,029
Communication savante0,0120,006
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,355 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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