“Thank you for the Excitement”: Pre-service Teachers’ Engagement in and Outcomes from Culture and Language Escape Room Experiences
Notice bibliographique
Résumé
This article reports a case study of eight undergraduate pre-service English-language-learner (ELL) teachers who participated in four educational escape room (EER) experiences to learn about their future students’ languages and cultures. Using task engagement facilitators as a theoretical framework, the researchers designed the experiences and explored the pre-service teachers’ perceptions and knowledge gains. Following a design-based research methodology, the study describes the escape rooms, presents both numeric and descriptive data from observations, surveys, and interviews, and provides EER design principles arising from the results. The study found that all the pre-service ELL teacher participants were engaged in the experiences, and they noted that the use of escapes is a compelling way to study their future students’ backgrounds during their teacher education program. Participants had different outcomes, but they all described the experiences as raising their awareness of culture. Implications include that task engagement facilitators can be integrated usefully into ELL teacher education experiences, and that following specific EER design principles, including task engagement facilitators, can make the experience effective and engaging. This paper contributes to the literature by employing frameworks and methods not yet common in the language teacher education literature and by providing explicit guidelines for EER use for language teacher education programs.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».