An Action Research on Improving Non-English Majors’ English Writing by Basic Sentence Pattern Translation Drills
Notice bibliographique
Résumé
<p>English writing plays an indispensible part in EFL (English as a Foreign Language) learning for Chinese students, which accounts for a high score in an English test in China. And it is also a comprehensive reflection of students’ abilities in L2 application. However, most non-English majors in vocational and technical colleges have great trouble in English writing and writing incorrect and inappropriate sentences ranks number one among all the English writing problems. English writing teaching is always a weak part in English teaching. The researcher conducted an eleven-week action research on basic sentence pattern translation drills among 50 non-English majors from 4 classes who didn’t pass CET-3 in a Vocational and Technical College. Before the action research, students’ writing problems were identified via questionnaire, sentence test and writing pretest. Then an eleven-week action plan was carried out and one adjustment was made to the plan in the light of results of interviews. Writing posttest was taken and another interview was made afterwards. It was found from data collection and analysis as well as analysis of students’ writing samples that students could write correct sentences in English and their English writing scores and abilities improved a lot after the action research.</p>
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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 | 0,007 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».