Corpus-informed Dynamic Assessment of Content and Language in a Business English Course
Notice bibliographique
Résumé
Assessing both language and content has long been recognized as a central challenge in the Content and Language Integrated Learning (CLIL). This study investigates how corpus-informed Dynamic Assessment (DA) can capture learners’ development of subject knowledge and disciplinary literacy in an undergraduate Business English course taught through CLIL. Grounded in Vygotskian sociocultural theory, DA integrates assessment with mediation, enabling assessment to reveal both actual performance and developmental potential. Thirty-two undergraduate Business English majors participated in a one-semester quasi-experimental study conducted in the course “Comprehensive Business English.” Corpus keyword analysis was applied to pre- and post-instruction writing tasks to trace changes in learners’ use of disciplinary vocabulary and collocations, while corpus-informed feedback served as mediation. After one semester of instruction, results show that learners’ increased use and greater variety of business keywords indicate deeper conceptual understanding and enhanced disciplinary literacy. Collocational and pattern analyses of the focal business keyword “price” further suggest a shift from descriptive to analytical expressions, evidencing movement within learners’ zone of proximal development (ZPD). These findings suggest that corpus-informed DA provides a useful means of assessing and fostering both content learning and language development in CLIL and English for Specific Purposes (ESP) pedagogy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».