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Enregistrement W2048012908 · doi:10.5539/elt.v2n3p213

How to Teach Aural English More Effectively

2009· article· en· W2048012908 sur OpenAlexvenueno aff
Huan Huang

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive listeningClass (philosophy)PsychologyComprehensionInformational listeningMathematics educationTeaching methodListening comprehensionAppreciative listeningForeign languagePedagogyLinguisticsCommunicationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a means of communication, listening plays an important role in people’s life. In foreign language classroom, listening comprehension has never drawn the same attention of educators as it now does. So it is a vital importance to teach aural English more effectively. In view of present situation of aural English teaching and wrong ideas about it, the problems in traditional aural English teaching have been discussed, including monotonous pattern of teaching, ineffectiveness of teachers’ roles, students’ passivity, orientation at exams instead of students’ abilities and so forth. Then suggestions are presented on how to teach aural English more effectively: first, diversifying patterns of teaching should throw the emphasis on teaching in authentic environments and interaction between listening and other teaching activities; secondly, teachers should design listening activities for the class, build good interaction in the class and cultivate more creative methods in their teaching to change their ineffective roles; thirdly, students’ passive roles in class should also be modified by harmonizing their extrinsic motivations and intrinsic motivations; finally, the relationship between exams and development of abilities should be coordinated by using different strategies in different cases. Yet, there still exist a lot of problems in aural English teaching. For example, how to use authentic recordings in aural English teaching? Is it necessary to have audio equipment in order to train listening skills? And how to build the listeners’ confidence in listeners? etc. Therefore, there is still a long way to go for EFL educators.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,006

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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