Technology-enhanced language learning (TeLL): An update and a principled framework for English for Academic Purposes (EAP) courses / L'apprentissage des langues assisté par la technologie (TeLL): mise à jour et énoncé de principes pour les cours
Bibliographic record
Abstract
The range and number of technologies currently available have yielded both opportunities and challenges for language educators. This study aims to review recent technology-enhanced language learning (TeLL) research, and to examine their potential relevance to EAP pedagogy, curricula, assessment and instruction. The results of this study show TeLL research with rising interest in vocabulary, grammar and writing, but less so in speaking, listening, and reading. The results also reveal a shift from a tool-centric view of technology use to one that emphasises the technology-pedagogy-human alliance in the last decade, noting three emerging trends in recent TeLL studies, namely, those that are multi-purpose, multi-genre, and multi-role/skill in design and evaluation. The lack of a holistic approach to TeLL for EAP courses to date, however, has made it necessary and desirable to develop a framework for EAP-specific TeLL, to identify a principle for a generic TeLL programme, and to propound ways of operationalizing such a framework. L'apprentissage des langues assisté par la technologie (TeLL): mise à jour et énoncé de principes pour les cours d’anglais à des fins universitaires La variété et la profusion de technologies actuellement disponibles ont engendré des possibilités nouvelles et des défis pour les enseignants en langue. Cette étude passe en revue la recherche récente consacrée à l'apprentissage des langues assisté par la technologie (TeLL) et examine sa pertinence éventuelle pour la pédagogie, les programmes, l'évaluation et l'enseignement de l’anglais à des fins universitaires. Les résultats de cette étude révèlent un intérêt croissant de la recherche sur l'apprentissage des langues assisté par la technologie pour le vocabulaire, la grammaire et l'écriture, mais un intérêt moindre pour la langue parlée, la langue écoutée et pour la lecture. Les résultats révèlent aussi que, dans la dernière décennie, on est passé d’une utilisation des technologies centrée sur les outils à une utilisation privilégiant l’alliance technologie-pédagogie-humain. Trois tendances émergent dans les études récentes, à savoir celles qui sont multiusages, multigenres, et multirôles/habilités dans la conception et l'évaluation. L'absence actuelle d'une approche holistique de l'apprentissage des langues assisté par la technologie pour les cours d’anglais à des fins universitaires a cependant rendu nécessaires et souhaitables l’élaboration d’un cadre TeLL propre à l’anglais à des fins universitaires, l’identification du fondement pour un programme générique TeLL, ainsi que la proposition des moyens pour opérationnaliser un tel cadre.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.022 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.031 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.011 |
| Open science | 0.004 | 0.011 |
| Research integrity | 0.007 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".