Task-based Language Learning and Teaching With Technology pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Continuum

作者:Thomas, Michael; Reinders, Hayo;

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2010-10-09

价格:USD 140.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781441101532

丛书系列:

图书标签:

Task-based Language Learning
Technology in Education
Second Language Acquisition
Language Teaching
Educational Technology
TBLT
Curriculum Development
Pedagogy
CALL
Online Learning

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具体描述

This title examines widespread interest in new technology-enhanced learning environments and how they are being used to promote task-based learning. This edited collection considers the relationship between task-based language teaching (TBLT) and technology-enhanced learning. TBLT is concerned with a number of macro-tasks such as information gathering and problem-solving as well as evaluative tasks, all of which are increasingly available via online and Web-based technologies. "Technology Enhanced Learning" refers to a broad conception of technology use in the language classroom and incorporates a range of interactive learning technologies such as Interactive Whiteboards and mobile learning devices. The popularity of Web 2.0 technologies (blogs, wikis, social networking sites, podcasting, and virtual worlds), as well as practical applications of mobile learning, place a fresh emphasis on creating project-orientated language learning tasks with a clear real-world significance for learners of foreign languages. This book examines the widespread interest in these new technology-enhanced learning environments and looks at how they are being used to promote task-based learning. This book will appeal to practitioners and researchers in applied linguistics, second language acquisition and education studies.

英语教学法前沿探索：深度融合技术的高效语言习得路径作者： [此处请自行填入作者姓名，例如：张教授, 李博士等] 出版社： [此处请自行填入出版社名称，例如：环球教育出版社, 学术前沿出版集团等] 出版年份： [此处请自行填入出版年份] --- 内容概述本书《英语教学法前沿探索：深度融合技术的高效语言习得路径》旨在为当代英语教育工作者、课程设计者以及语言习得研究者提供一个全面、深入且极具操作性的理论框架与实践指南，重点探讨如何在不依赖特定“任务型”教学模式的约束下，构建以学习者为中心、充分利用现代教育技术优势的、实现高效语言能力的综合性教学体系。本书的核心论点在于，语言教学的有效性并不完全依赖于结构化的“任务完成”流程，而更多地植根于意义建构的深度、学习材料的真实性、反馈的即时性与个性化，以及技术在优化认知负荷和促进深度参与方面的潜力。全书分为五大部分，共计十五章，系统地剖析了从理论基础到具体实施的各个环节，力求在广阔的语言教学图景中开辟出一条融合认知科学、人机交互设计与跨文化交际的新路径。 --- 第一部分：语言习得的认知基础与非任务导向理论重构 (约300字) 本部分首先对既有的几大主流语言习得理论（如交际法、内容与语言整合学习 CLIL 的基础理论、基于语料库的教学法等）进行了批判性回顾，强调了学习者内在动机、自动化处理能力（Automaticity）和长期记忆编码在语言掌握中的核心地位。我们深入探讨了基于输出的假设（Output Hypothesis）在不同情境下的适用性，并着重分析了“可理解输入”（Comprehensible Input）在非结构化、开放式学习环境中的最大化策略。本书提出了一种“深度处理模型”（Deep Processing Model），该模型认为，只有当学习者被迫对信息进行高阶的认知加工（如分析、评价、创造）而非仅仅完成预设任务时，语言知识才能真正内化。此外，本部分还对“任务”概念进行了拓宽，指出许多有效的学习活动，如辩论、角色扮演、深度文本分析或批判性阅读，虽然具有目标性，但不必然遵循严格的“目标-执行-报告”的任务结构。我们倡导教学设计应回归语言本身的功能性和语用价值，而非形式化的活动序列。 --- 第二部分：技术赋能的语言输入优化与真实性环境构建 (约400字) 本部分聚焦于教育技术如何克服传统课堂中输入真实性不足的难题。我们详细阐述了大型语料库、开放教育资源（OER）和沉浸式模拟环境在提供海量、高保真语言材料方面的作用。重点章节包括： 1. 语料驱动的词汇与语法教学：介绍如何利用专业语料库分析工具（如AntConc, Sketch Engine）来识别高频搭配、语域特征和语用标记，并设计出基于真实语境对比的教学活动，避免孤立的词汇列表和规则灌输。 2. 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）在情境创设中的应用：探讨如何利用这些技术构建高度仿真的跨文化交流场景（如商务谈判、学术研讨会），让学习者在无风险的环境中练习高风险的语言行为，实现“经验式学习”。 3. 自适应学习系统（Adaptive Learning Systems）对输入的个性化调整：强调技术如何根据学习者的实时表现，动态调整输入材料的复杂度和主题相关性，确保输入始终处于“最近发展区”附近，最大化理解和吸收效率。这部分内容旨在替代传统教学中依赖教师手动筛选材料的局限性。 --- 第三部分：反馈机制的革新：即时性、精确性与元认知培养 (约450字) 本书认为，有效反馈是学习加速的关键，而传统教学中反馈的滞后性和模糊性是效率低下的主要原因。本部分系统地介绍了信息技术如何彻底变革反馈的质量和时机。我们深入剖析了以下几个关键领域： 1. 自动化纠错与即时反馈（Instantaneous Feedback）：分析了自然语言处理（NLP）技术在语法、拼写、句法一致性检查中的最新进展。重点讨论了如何设计反馈的“粒度”——何时提供直接纠正，何时提供提示（Hint），以及如何引导学习者自我修正（Self-Correction），从而培养强大的元认知监控能力。 2. 口语产出分析与语音学反馈：介绍了基于人工智能的语音识别和分析工具（如发音评估软件）如何提供针对性的音位、重音、语调和流利度（Fluency）的量化反馈，帮助学习者超越人工听觉辨识的极限。 3. 同伴互评（Peer Review）的数字化协作：探讨了使用在线协作平台（如Hypothesis, Perusall）来组织结构化、匿名的同伴互评流程，强调设置明确的评价标准（Rubrics）和提供建设性意见的培训，使学习者从“接收者”转变为“知识的共同建构者”。 --- 第四部分：学习管理与学习者自主性的深度促进 (约350字) 本部分超越了单纯的技术工具介绍，着眼于如何利用学习管理系统（LMS）和数据分析来培养学生的自主学习能力和学习责任感。我们探讨了： 1. 学习过程的可视化与数据驱动的决策：如何利用LMS收集的学习轨迹数据（如完成时间、错误模式、参与度指标），帮助教师和学生识别学习瓶颈，并据此调整学习策略，而非仅仅依赖期末考试成绩。 2. 混合式与翻转课堂的非任务化设计：阐述了如何在预习阶段利用视频、播客等数字资源实现知识的初步习得，从而将宝贵的课堂时间解放出来，专注于高阶的、互动性的、以语言运用为核心的深度讨论和复杂问题解决，而不是完成既定的任务清单。 3. 数字档案袋（E-Portfolios）在能力展现中的作用：倡导使用数字档案袋来记录学习者在不同媒介、不同项目中的语言产出（写作、演讲、多媒体制作），形成一个持续累积、展示个人学习历程和独特学习风格的综合性评估工具，强调过程评估而非单一结果评估。 --- 结论：面向未来的语言教育愿景 (约100字) 本书最后总结道，高效的语言学习是深度认知参与、真实性输入与即时、个性化反馈三者合力的结果。未来的教学不再是被单一方法（无论是任务还是其他方法）所束缚，而是成为一个灵活、数据驱动、技术支持的学习生态系统，其最终目标是培养出能够在任何真实语境中自信、流畅、恰当地运用目标语言的终身学习者。 --- 本书特色：理论与实践的无缝对接：每一技术应用都建立在坚实的认知科学或语言习得理论之上。极强的操作性：提供了大量基于前沿软件和平台的具体设计案例与操作流程。批判性视角：对当前流行的教学模式进行了审视，提出了替代性的、更具灵活性的教学设计思路。