Learning English L2 vocabulary with clickers
Notice bibliographique
Résumé
This study explored the use of clickers (i.e., a polling technology) as a tool to promote the acquisition of second language (L2) vocabulary. A growing body of literature on the pedagogical effectiveness of clickers in an L2 context has revealed that clickers can foster learning gains (e.g., Reynolds & Taylor, 2020). However, the extent to which clickers play a role in learning gains compared to other pedagogical approaches lacks consensus; in addition, most research has focused on adult learners and has taken place in large classrooms (Caldwell, 2007). \n \nTo address these limitations, the current research investigated the effects of clickers on L2 vocabulary acquisition in a K-12 educational setting. Two intact groups comprised of 61 Grade 8 students (age range: 13-14) learning English as a second language (ESL) in Montréal (Québec) were assigned to a vocabulary acquisition treatment: while the Clicker Group (CG: n = 31) received instruction via clickers, the Non-Clicker Group (NCG: n = 30) was treated via hand-raising without the target technology. The target vocabulary for the experiment constituted 30 low-frequency words extracted from James and the Giant Peach, a novel by Roald Dahl. \n \nThe pedagogical effectiveness of clickers on participants’ acquisition of the target vocabulary was measured via pretests, posttests and delayed posttests. Overall, the results indicate that the pedagogical use of clickers contributed to L2 vocabulary acquisition, but that the learning gains are comparable in both groups. The discussion of the findings highlights the role of individual differences among members (i.e., some participants improved significantly more than others) and the implications for L2 teaching/learning.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».