Reflecting on task-based language teaching from an Instructed SLA perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Task-based language teaching (TBLT) and instructed second language acquisition (ISLA) have much in common in terms of theory, research, and educational relevance. The distinguishing characteristic between the two is that TBLT adopts communicative tasks as the central unit for instruction and assessment, whereas ISLA comprises a broader range of instructional activities and assessment practices. In this presentation, I focus on two of the conference themes: Instruction and Outcomes. With respect to Instruction, I draw attention to the pedagogical timing of form-focused instruction (FFI) and corrective feedback. I discuss relevant studies within ISLA and TBLT and argue that TBLT is particularly well-suited to investigating questions about the timing of FFI. In discussing Outcomes, I consider differences in how outcomes are measured in TBLT (i.e., performance) and ISLA (i.e., development) and the different aspects of language examined within each, for example, accuracy, implicit/explicit knowledge in ISLA and complexity, accuracy, and fluency in TBLT. I discuss underlying similarities between fluency and implicit knowledge, how they are measured, and propose research to investigate the pedagogical timing of FFI in relation to fluency development. I conclude with a brief discussion of the need for a balance between theoretically and pedagogically motivated research within ISLA and TBLT.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».