Social Media in English Learning and Teaching: A Duoethnography
Notice bibliographique
Résumé
This article examines how social media affects English learning and teaching from the perspectives of two English teachers. By employing duoethnography, we engaged in collaborative conversations exploring each other’s biographies and life experiences in order to shed light on broader cultural, social, and educational issues (Sawyer & Norris, 2013). Through dialogues, we shared our personal stories on the impact of social media on learning and teaching English in two different first-language (L1) settings to enhance our understanding of the topic and connect our experiences to research. Based on these insights, we also proposed practical implications for second-language (L2) teaching. Data were collected from the recordings of face-to-face discussions, digital reflection notes, and recollections shared by the two authors. Three main themes emerged: (1) hesitancy on using social media, (2) Facebook as a prominent social media platform, and (3) learners’ attitudes and perceptions toward using social media in class. Based on these findings, practical implications for L2 teaching are discussed and we hope this duoethnography resonates with readers and generate further discussion for practitioners and researchers alike.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,020 |
| Communication savante | 0,016 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| 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 ».