Audio Description in Language Learning: A Systematic Review and Integrated Theoretical Framework of Multimodal Mediation
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a systematic literature review of the pedagogical use of audio description (AD) in additional language (AL) teaching and learning, examining how this tool has been implemented and how its pedagogical value has been conceptualized in existing research. A systematic search was conducted across two databases (ERIC and CAPES Periodicals Portal), yielding 14 empirical studies published between 2015 and 2024 for selection and analysis. Data were analyzed through inductive thematic synthesis and interpreted through an integrated theoretical model that articulates principles of multimodal mediation, cyclical input-output integration, and ecological scaffolding. The findings indicate a consistent pattern of reported pedagogical benefits associated with AD in language learning across a heterogeneous body of studies. Implementations range from individual tasks that promote cognitive mediation to collaborative projects that foster social mediation, as well as sequenced activities of increasing complexity that function as methodological scaffolds. The study suggests that the pedagogical potential of AD is closely linked to the deliberate design of learning environments that integrate cognitive, social, and ecological dimensions of language development. The review also identifies key research gaps, including the need for longitudinal studies and investigations involving lower-proficiency learners, thereby situating AD as a theoretically grounded and promising area for future research in language education.
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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 | 0,015 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».