Orientations to English academic language learning among Chinese high school students in a technology-supported learning environment in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study identifies the orientation to English academic language learning among ESL students in a technology-supported learning environment, by investigating Chinese students' intuitive negotiation of the components of their ESL instruction that they considered most effective in the Canadian educational setting. Twenty-four Chinese ESL students and five ESL teachers in a high school in Toronto participated in the study. A mixed factorial design, with one between-subject variable (student groups) and three within-subject variables (time, conditions, test versions), investigated the impact of technology-supported scaffolding on vocabulary acquisition. Repeated-measures ANOVAs assessed the students' vocabulary learning in two reading conditions across two English proficiency groups. Descriptive and qualitative analysis of questionnaires, interviews with teachers and students, and classroom observations established students' strategy profiles. Students subconsciously adopted a resource-orientated functional approach in search of strategies to optimize vocabulary learning by taking advantage of available resources. They predominately used bilingual resources to compensate for the mismatch between their preferred learning strategies and those promoted within their classroom ESL instruction. The students acquired more vocabulary with technology-supported scaffolds that were congruent with their preferred learning strategies than they did under non-technology-supported learning conditions. The rate of students' vocabulary acquisition related to their L2 proficiency. Significant variations were found between students' understanding of word meanings in English and Chinese across conditions and groups. Further research is recommended to examine the distinction between generic learning strategy frameworks (such as that proposed by Oxford, 1990) and the specific culture-based strategies that students actually utilize. Such generic frameworks did not adequately capture important aspects of students' learning strategies in the present study. Also, it may be useful to explore the potential benefits of providing a structured set of obligatory scaffolds within a technology-supported environment as opposed to letting students choose from a variety of available scaffolds. The latter approach may work well for more advanced learners; for beginners a more structured tutorial route may be advantageous.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».