Language Learning, Technology, Reading and Narrative Imagination, and Teaching Strategies
Notice bibliographique
Résumé
In this issue, we focus on language learning, technology, reading and narrative imagination, teaching strategies, and several additional topics. We begin with two articles related to language learning. The articles explore the perceptions of language-teacher candidates regarding their own English-language learning experiences during primary school, as well as another that discusses how language teachers intend to enhance their instructional practices by using flashcards. Additionally, the effectiveness of a flashcard-based intervention in enhancing French vocabulary and acquisition among Sri Lankan undergraduate learners is examined. Then, we present two articles on technology, including one that discusses an interpretive approach to better understand how digital competency is integrated into teacher-education programs in the Canadian province of Quebec and another that explores how AI can facilitate the integration of technology into educational settings. We then share three articles on reading and narrative imagination, including one that argues that stories equip children with the appropriate dispositions to make meaningful contributions to the societies in which they live, while offering teachers a viable method for making classrooms culturally responsive. Another surveys the recent history and current status of reading reforms in Canada. The third discusses the role of engaged scholarly relationships in enhancing the pedagogy of reading proficiency. Then, we share four articles on teaching strategies, including examination of how the integration of research on teaching and learning can serve as a strategic axis for higher education institutions to respond to these challenges, identification of the views of prospective biology students on the field-trip experience as an outdoor learning activity in both educational and social contexts, discussion of the integration of Indigenous knowledge into science learning programs, and investigation of how cooperative learning fosters the development of abilities essential for collaboration, creativity, interest, engagement, and self-regulation. One additional article is presented on teacher stress, burnout, and turnover. This issue concludes with six book reviews.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».