Human-Centered Approaches to Promoting Democratic Values in EFL Classrooms
Notice bibliographique
Résumé
The recent advancement of classroom practices after COVID-19 with digital communication, including AI chatbots, has sparked a renewed interest in exploring humanistic elements within classrooms. While the topic of AI generative chat is relatively new (launched in Nov 2022), seminal literature needs to be established. However, concerns have emerged about these technologies' potential consequences on authentic human communication. This review emphasizes the importance of maintaining human connections in educational settings, highlighting core democratic values guiding our classroom practices. An in-depth systematic mapping of literature defined by Creswell (2014) exploratory literature review guidelines was employed here to find available literature on major recurring themes and their interconnectedness through systematic mapping. It identifies the educational democratic philosophy founded by John Dewey, arguing for prioritizing creating and preserving the human-to-human interaction in the EFL classroom. Findings urged the need for classroom interventions to accommodate technological advances framed with democratic precepts and humanistic upbringing so that EFL classrooms remain exciting spaces for language learning, democratic engagement, and active participation.
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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 | 0,029 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,039 |
| Communication savante | 0,016 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».