Notice bibliographique
Résumé
As we know college English writing for the non-English majors is difficult to teach and it’s also hard to improve the study level of the students. The paper summarizes the achievements in teaching college English writing by the college English teachers in China and expounds the various teaching methods used in the classroom, including their advantages and disadvantages. The final aim of the paper is to discuss and work out a suitable teaching method for the Chinese students to improve their writing ability. Keywords: college English writing, the teaching of writing, teaching method of writing Resume Actuellement, il est difficile d’enseigner la composition en anglais dans les universites et les etudiants ont du mal a ameliorer leur niveau de composition. Vu cette situation, en synthetisant les fruits de recherche dans l’enseignement de composition des professeurs universitaires depuis ces dix dernieres annees, cet essai expose en detail les differentes methodes d’enseignement de la composition en anglais dans les universites chinoises et analyse leurs avantages et inconvenients dans le but de trouver un modele d’enseignement de la composition en anglais qui pourrait bel et bien elever le niveau de composition de nos etudiants et qui s’adapte a la situation nationale de notre pays. Mots-cles : composition en anglais universitaire, enseignement de la composition, methodologie de la composition 摘 要 針對中國大學生英語寫作難教、大學生寫作水準難提高的現狀，本文綜合整理中國近十年來高校教師的寫作教學研究成果，詳細闡述了在中國大學英語課堂所採用的各種不同的寫作教學法，分析了他們的長處和不足之處，旨在探討真正能夠提高我國大學生的寫作水準、適合中國國情的大學英語寫作教學模式。 關鍵詞：大學英語寫作，寫作教學，寫作教學法
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».