Contrast of Schema Model and Discourse Analysis Model in the Teaching of English Reading
Notice bibliographique
Résumé
The traditional teaching practice of English reading in China put emphasis only on word-by-word explanation, syntax analysis and translation exercises. Nowadays, the two theories, the schema theory and the discourse analysis, have been introduced to our teaching practice of English reading. First, this paper gives a brief introduction to the two theories and their applications in the teaching practice of English reading. Then, it makes a contrast between the two theories and between their applications in the teaching practice of English reading. In conclusion, it points out the contribution of both theories made to the teaching practice of English reading and the advantages of discourse analysis over schema theory. Key words: schema theory, discourse analysis, the teaching practice of English reading Resume: Par rapport a la pratique traditionnel qui n’attache de l’importance qu’a la l’interpretation litterale, l’analyse syntaxique et l’exercice de traduction, deux nouvelles theories sont introduites aujourd’hui dans l’enseignement de la lecture en anglais de notre pays, a savoir la theorie graphique et la theorie de l’analyse du discours. L’article presente d’abord ces deux theories et leur application a l’enseignement de l’anglais, compare et analyse ensuite les differences des deux modeles et enfin evalue sommairement les avantages et desavantages de leur application a l’enseignement de l’anglais. Mots-cles: theorie graphique, analyse du discours, enseignement de la lecture en anglais 摘要：相對于傳統英語閱讀教學只重視逐字釋義、句法分析和翻譯練習的做法，如今我國英語閱讀教學新引進了兩個理論，即圖式理論和語篇分析理論。本文首先分別介紹了圖式理論和語篇分析理論及其在英語教學中的運用，然後從各方面對比分析了兩個模式的不同，最後簡要地評價了兩者在英語教學運用中的優劣。 關鍵詞：圖式理論；語篇分析；英語閱讀教學
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».