A synthesis of research on L2 vocabulary learning through audiovisual input and on-screen text
Notice bibliographique
Résumé
Given the cognitive and pedagogical affordances of audiovisual materials and ongoing technological advancements, there is an increasing need to explore how they can be optimized for effective second language (L2) learning (Montero Perez, 2022). The multimodal nature of audiovisual input, particularly when enhanced with on-screen text, offers significant potential for developing multifaceted vocabulary knowledge. This narrative review synthesizes key theoretical frameworks, including Mayer’s Cognitive Theory of Multimedia Learning (Mayer, 2021), Krashen’s Input Hypothesis (Krashen, 1982), Vygotsky’s Zone of Proximal Development (ZPD) (Vygotsky, 1978), and Bjork’s Desirable Difficulties (Bjork, 1994), alongside recent empirical findings. We examine the pedagogical potential of various types of on-screen text (e.g., L1 captions, L2 captions, and bilingual subtitles), identify gaps in the existing literature, discuss methodological challenges and highlight promising directions for future research. By doing so, this review seeks to deepen our understanding of how audiovisual input enhanced with on-screen text can support the development of complex L2 vocabulary knowledge in an increasingly digital learning landscape.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».