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Enregistrement W1817526601 · doi:10.3968/j.ccc.1923670020100604.017

Conversation Analysis as Discourse Approaches to Teaching EFL Speaking

2011· article· en· W1817526601 sur OpenAlexvenueno aff
Qi Shen, Xia Tian

Notice bibliographique

RevueCross-cultural communication · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLanguage, Discourse, Communication Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConversationConversation analysisLinguisticsSociologyDiscourse analysisHumanitiesPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conversation has been of primary interest to language researchers; since natural, unplanned, everyday conversation is the most commonly occurring and universal language “genre”, in that conversation is a speech activity in which all which all members of a community routinely participate Among approaches to discourse analysis in speaking, conversation analysis is one of the practical devices in teaching spoken English in EFL classroom. This paper tries to look at the theoretical basis for conversational analysis and explore the feasibility of applying a discourse approach to speaking in teaching a group of learners. Key words: Conversation Analysis; Discourse Approach; EFL; Spoken English Resume: La conversation a ete d'un interet primordial pour les chercheurs de langue, parce qu'une conversation naturelle, non planifiee et quotidienne est le genre de langue le plus frequent et universel. La conversation est une activite de discours dans lequelle tous les membres d'une communaute participent regulierement. Parmi les approches d'analyse du discours dans l'oral, l'analyse de conversation est l'un des dispositifs pratiques dans l'enseignement de l'anglais en oral pour les etudiants qui apprennent l'anglais comme une langue etrangere. Cet article tente d'examiner les fondements theoriques de l'analyse de conversation et d'explorer la possibilite d'appliquer une approche discursive a l'oral dans l'enseignement d'un groupe d'apprenants.Mots-cles: analyse de conversation; approche discursive; anglais en tant qu'une langue etrangere; anglais parle

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,205
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,158 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations2
Publié2011
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Résumé présentoui

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