Virtual Reality and Learning English as a Second Language with Young Learners: Impact of Classroom Culture
Notice bibliographique
Résumé
This exploratory study investigated the impact of classroom culture on the use of high-immersive virtual reality (HVR) (Kaplan-Rakowski and Grubber, 2019) with young learners of English as a second language (ESL). Classroom culture was defined as the teacher’s views of her role in the classroom, group work and learner autonomy, the students’ use of the target language and learning strategies, and the use of technologies (Gagné and Parks, 2013). Participants consisted of 24 Grade 6 ESL students enrolled in an intensive program in the province of Quebec, Canada. Students worked in teams of four with two Meta Quest 2 head-mounted displays (HMD) as they carried out four communicative tasks in the software application Rec Room. Following a qualitative case study approach (Merriam and Tisdell, 2016), interviews were conducted with the teacher. Recordings of the students’ interactions and the researcher’s observations were also used to analyse the impact of classroom culture on how students engaged with the tasks. The analysis highlights the significance of classroom culture, revealing its connection to students' attitudes, behaviors, and strategies for managing the HMDs and communicative tasks. Pedagogical implications and suggestions for future research are also presented.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».