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Enregistrement W6997272437

Turning the tide on disaffection with French? Analyzing pupil motivation to learn French L2: a comparison of CLIL and ‘traditional’ L2 pedagogies in lower secondary

2023· other· en· W6997272437 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueResearch Portal (Queen's University Belfast) · 2023
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)SituatedContent and language integrated learningPupilFrenchLanguage educationBilingual educationLanguage acquisitionAP French LanguageSituated learning
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a comparative study of Content and Language Integrated Learning (CLIL) and ‘traditional’ L2 pedagogies involving 13–14-year-old learners of French in three post-primary schools in Northern Ireland. French is the most widely taught L2 in Northern Ireland, where the study of a modern language is compulsory in the first 3 years of lower secondary. Participants in this study sought to improve pupil motivation and increase the uptake of languages at qualification level. Disaffection with language learning in lower secondary and a decline in the uptake of language qualifications are matters of UK-wide concern (British Academy 2019). In Northern Ireland, the proportion of 16-years-olds taking a qualification in French has fallen year-on-year from 45.5% in 2005 to 21.6% in 2018 (Henderson and Carruthers 2022). This pre-/post intervention study explores if there is a relationship between: i) pupil motivation to learn French and type of pedagogic approach (CLIL/non-CLIL); ii) pupil intention to take a qualification in French and type of pedagogic approach. The term CLIL was coined in the mid-90s to denote a European approach to immersive language education which aimed to replicate the successes of immersion bilingual education in Canada (Marsh 2002). UK studies suggest an association between CLIL programmes and positive attitudes towards language learning in lower secondary (Bower 2019; Coyle 2013); however, CLIL provision in the UK is patchy (Dobson 2020) and success is understood to be context dependent (Dobson 2020; Goris et al. 2019, Sylvén 2013). There have therefore been calls for situated CLIL research accounting for context-specific realities (Dobson 2020; Pérez-Cañado et al. 2021). This study introduced CLIL to three participating schools. In each school, an intervention class engaged with a CLIL ecotourism module through French, whilst a comparator class continued to learn French using the school’s regular scheme of work. Pre/post-intervention pupil questionnaires, teacher interviews and post-intervention pupil focus groups gathered data on teacher and pupil perspectives of CLIL as compared to ‘traditional’ L2 pedagogies and explored the relationship between motivation, uptake and the type of pedagogic approach. The findings identify challenges and opportunities presented by CLIL, exposing tensions between how teachers ‘want to’ and ‘have to’ teach, and highlighting issues regarding level of cognitive challenge and relevance of lesson content, particularly for disadvantaged pupils. The conclusion proposes that CLIL pedagogy can facilitate the co-creation of language curricula with learners integrating linguistic concepts with content that is relevant, engaging and learner-centred.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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