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Enregistrement W1985725881 · doi:10.5539/ies.v8n2p113

Teaching Culture in the Classroom to Arabic Language Students

2015· article· en· W1985725881 sur OpenAlexvenueno aff
Ahmad Abdel Tawwab Sharaf Eldin

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArabic Language Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsMerge (version control)Semitic languagesCompetence (human resources)Communicative competenceLanguage educationLinguistic competenceCommunicative language teachingArabicPsychologyComprehension approachSociology of languageLanguage assessmentPedagogyComputer scienceSocial psychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arabic language learning comprises of certain elements, including syntactic ability, oral capability, dialect proficiency, and a change in state of mind towards different culture or society. For teachers and laymen alike, cultural competence, i.e., the knowledge of the customs, beliefs, and systems of another country, is indisputably an integral part of Arabic language learning, and many teachers have seen it as their goal to merge the teaching of culture into the Arabic language teaching classes. It could be argued that the notion of communicative competence asserts the role of context and the circumstances under which language can be employed properly and appropriately. In other words, since the wider context of language, that is, society and culture, has been expanded, many teachers and students incessantly talk about it without knowing what its exact meaning is. In fact, what most teachers and students seem to lose is the fact that knowledge of the grammatical system of Arabic language [grammatical competence] has to be complemented by understanding of culture-specific meanings.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,425 · 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'étudeQualitatif
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

Citations18
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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