Innovative Features of a Plurilingual Approach in Language Teaching: Implications from the LINCDIRE Project
Notice bibliographique
Résumé
Language teaching methodologies over the past decade have been gradually moving towards more plurilingual approaches to language teaching (Conteh & Meier, 2014; May, 2014; Taylor & Snoddon, 2013; Lau & Van Viegen, 2020). The call for a multi/plurilingual turn in language education marks the move from language separation to integration of languages in the classroom. In turn, this has been accompanied by the emergence of innovative action-oriented and task-based approaches (Author, 2019; Author, in press; van den Branden, et al., 2009). These important developments may raise ambivalent responses, especially in contexts embracing more traditional approaches to language teaching. To address this ambivalence, this article aims to present the successes of a plurilingual action-oriented approach and outline its innovative features. We present data from multiphase, mixed methods research study (Creswell & Plano Clark, 2011) involving 140 participants (25 teachers; 115 students) from a range of culturally and linguistically diverse classrooms represented by nine languages. The results of the data analysis suggest a number of successful and challenging areas within the project. Defining the innovative features of the adopted methodology and examining ways they were implemented by teachers and embraced by students, we outline the most effective aspects of the research project. Building on a broad view of mediation that encompasses the Vygotskian concept (Lantolf et al., 2015) expanded through an embodied and enactive view of cognition (Love, 2014 ) and the cyclical intersubjective process that characterizes human agency (Author, in press; Raimondi, 2014), while taking into account a set of recently developed mediation descriptors (Council of Europe, 2020), we provided both a conceptual and practical frame for the innovative action-oriented tasks, connection of language and culture, and integration of online and in-class learning via the digital platform LITE (Language Integration Through E-portfolio). Finally, we discuss implications from the LINCDIRE project for teachers, administrators, and policy-makers.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».