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Enregistrement W7071949264

UDL International Symposium:Learning Together

2023· other· en· W7071949264 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueTrinity's Access to Research Output (TARA) (Trinity College Dublin) · 2023
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMandarin ChineseForeign languageCurriculumContext (archaeology)CertificateNorm (philosophy)PerceptionFirst language
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the implementation of Languages Connect, Ireland’s Strategy for Foreign Languages in Education, four new foreign languages have been introduced into the Leaving Certificate curriculum, namely Polish, Lithuanian, Portuguese and Mandarin Chinese. The pitches of the curriculum specifications vary from pre-A1/A1 to A2/B1 as in the Common European Framework of Reference for Languages, while the courses are open to any student regardless of language background and proficiency. It is a norm for the new language classrooms to have both heritage and non-heritage students learning together. Therefore, Universal Design for Learning (UDL) was identified by teachers of the new curricular languages to be one of the main and consistent challenges for teaching and learning as well as for curriculum implementation. On the other hand, the provision of new languages has also shed light on the understanding of Additional Educational Needs (AEN). It is reported particularly by teachers of Mandarin Chinese that students with diagnosed dyslexia do not necessarily perform inadequately in Mandarin courses. On the contrary, in a number of cases, these students outperform other students in the perception and production of Mandarin scripts. It is time to review the understanding of AEN and the perception of its impact on language learning with a broader view of the language landscape and in the context of UDL.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0010,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,011

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 Opus0,199
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,211 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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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