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Enregistrement W1795252077 · doi:10.3968/j.ccc.1923670020070302.011

Cultivation of Students’ Self-Study Ability in Computer and Classroom Teaching Mode

2010· article· en· W1795252077 sur OpenAlexvenueno aff
Chun-mei Ren, Jian Zhou

Notice bibliographique

RevueCross-cultural communication · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueHigher Education and Teaching Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesConstructivism (international relations)PsychologyPedagogyMathematics educationPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the innovation of college English teaching, the cultivation of students’ self-study ability has become a target of the New Requirements for College English Teaching. As one of the country’s 180 experimental academies chosen by National Education Commission, our college adopts the teaching mode of combing classroom teaching and computer-based self-study system. Through the practice of students of grades 2004 and 2005, we can see that the comprehensive application ability of the students does not improve largely. Most students do not satisfy the oral English requirements of common standard. Their self-study ability is insufficient. In this paper, my opinion on how to cultivate students’ English self-study ability in the computer and classroom teaching mode will be given. Key words: computer and classroom teaching mode, self-study, metacognition, constructivism Resume: Depuis la reforme de l’enseignement de l’anglais universitaire, la formation de la capacite d’apprendre par soi-meme est deja devenue un des objectifs du Programme. En tant qu’une des 180 ecoles-pilotes elus par la Commission d’Etat de l’Education, notre ecole adopte le modele d’enseignement combinant l’enseignement en classe et le systeme d’auto-apprentissage assite par l’ordinateur. La realite des deux promotions 2004 et 2005 montre que l’elevation de la capacite d’application generale des eleves n’est pas sensible et que le niveau oral de la plupart des eleves ne repond pas a la demande generale. Les eleves sont peu aptes a apprendre par eux-memes. Dans l’article present, l’auteur va presenter ses points de vue personnels sur la formation de la capacite d’auto-apprentissage de l’anglais des eleves, avec l’aide de l’ordinateur et le modele d’enseignement en classe. Mots-cles: sur la base de l’ordinateur et l’enseignement en classe, auto-apprentissage, theorie de metacognition, theorie d’apprentissage constructiviste 摘 要:大學英語教學改革以來,自主學習能力的培養已成為《課程要求》的目標之一。我校作為全國 180 所國家教委選定的試點院校之一,教學過程中採用了課堂教學和基於電腦自主學習系統相結合的教學模式; 通過 2004級和 2005級兩屆學生的實踐教學來看,學生的綜合應用能力提高的幅度不大,多數學生口語表達 能力還沒有達到一般要求。自主學習能力較差。本文基於電腦和課堂教學,對如何培養學生的英語自主學習 能力談一下自己粗淺的看法。 關鍵詞: 基於電腦和課堂教學;自主學習;元認知理論;建構主義學習理論

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,388 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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