Teaching Culture and Identifying Language Interference Errors through Films
Notice bibliographique
Résumé
This study reflects intermediate level learners’ opinion about employing films in the EFL classroom for teaching culture and avoiding negative language transfer. A total of 63 participants, aged 21-23, took part in the experiment in the Faculty of Philology at Suleyman Demirel University in Almaty, Kazakhstan. During the experiment the subjects were demonstrated six extracts with culture laden scenes in a time range of 1-3 minutes. Participants had to detect peculiarities of American and Japanese cultures and compare them with Kazakh traditions. In the second part of the experiment, the subjects had to dub the film clips from Russian into English and compare their work with the original sequence. The study showed that the participants enjoyed both activities, and were ready to do them on a regular basis. Students also claim that Japanese and Kazakh cultures have certain similarities, yet there are significant differences too. The learners also assert that Kazakhs have been affected by globalization. As a result, Kazakhs share beliefs and opinions of American culture in some aspects. The most frequent mistakes in dubbing among the learners were omitting articles, incorrect word order in direct and indirect questions, incorrect use of present perfect and past simple tenses, and word-for-word translation. This work adds to the field of culture, language transfer and using films in the EFL classroom.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».