Hey Siri: Should #language, đ, and follow me be taught?: A historical review of evolving communication conventions across digital media environments and uncomfortable questions for language teachers
Notice bibliographique
Résumé
This article presents a study on novel language forms and uses across evolving digital environments, and questions whether emerging digital communication conventions should have a place in language education. The study was motivated by the deepening gap between the content of and approaches to language instruction evident in popular mobile-(assisted) language learning (MALL) apps and the sophisticated evolutions in digital communication over the past 30 years. A team of researchers conducted an environmental scan to locate academic journals publishing on digitally-mediated language and language teaching/learning applications, and to determine topical themes and discussions. This scan was followed by a collaborative in-depth focused literature review to document technological advances and evolutionary changes in social communication across the lifespan of the WWW. The authors posit that language teaching theory and practice must attend to digital convergence and posthumanism, and pose uncomfortable questions for the language teaching profession, such as: What is the place of conversational digital agents in language teaching? Should new media grammar forms be specifically taught? Who is the arbiter of appropriate language use in digital communication?
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complÚte
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modÚle 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 distillĂ© par catĂ©gorie (deux tĂȘtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| MĂ©tarecherche | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Ătudes des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modÚle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux tĂȘtes enseignantes du modĂšle Ă©tudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catĂ©gorie, et le statut de validation accompagne chaque rangĂ©e tel quel.
Scores de référence d'un modÚle non mature (critÚres 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 validĂ©ePrĂ©diction automatique; un appel candidat dâune seule source (Gemma direct ou Codex distillĂ©), pas un consensus.
Le détail, modÚle par modÚle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».