Learners’ Perception About and Development of Inter/multi-cultural Awareness Through Content and Language Integrated Learning (CLIL) of English Fiction in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
To teach literature in a second or foreign language classroom, different models are used worldwide—such as the Cultural Model, Language Model, and Personal Growth Model. Among these, the Cultural Model is commonly used in Bangladesh. However, it is usually taught through lecture-based methods, leaving little room for students to respond or show their cultural awareness. The Cultural Model connects with the "culture" aspect of the 4Cs framework (content, cognition, communication, and culture) in the Content and Language Integrated Learning (CLIL) approach. Applying CLIL in fiction teaching can create opportunities for active communication, cultural awareness, and appreciation of cultural diversity. This study used the 4Cs framework of CLIL and applied a mixed-method approach, collecting both quantitative data accrued through a questionnaire survey responded by 40 learners and qualitative data collected through interviews with 10 participants from undergraduate fiction classes, and secondary sources. The findings show that using CLIL in teaching fiction improved cultural awareness and communication among students. A task-based approach helped learners engage in classroom activities, which allowed them to practice awareness, tolerance, and acceptance of cultural diversity. Results indicate a clear improvement in students’ intercultural knowledge and their ability to respond empathetically and positively to cultural differences.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».