A Study of Sydney School's Genre-Based Pedagogy in Chinese College English Education
Notice bibliographique
Résumé
To solve the dilemma faced by current college English education in China, as well as to reform and adapt to the call of the time in college English education, its future development is studied by drawing on Sydney School’s genre-based pedagogy. The research finds that, in listening, guided by genre-based pedagogy students become familiar with a variety of language genres and their variants, and as a consequence they can successfully predict related information included in the language. In speaking, students led by the theory of potential genre structure could comprehend the changing principles of the three language variables, namely field, tenor, and mode. This helps students understand the overall structure of such genres in the discourse, so that they will be able to follow the general structure to open up their topics in sub-structures and sub-lines. In reading, employing genre analysis methods students master text characteristics in the general, and understand its structure and semantics in details, so as to effectively enhance their reading speed and reading quality. In writing, genre-based scaffolding pedagogy helps students achieve the purpose of “reading to learn”. A systemic and effective guide is then realized through its scaffolding philosophy and carefully designed teaching steps. Ultimately, current issues concerning Chinese college English education can be comprehensively and systemically resolved by genre-based pedagogy, detailing in the four abilities, i.e. listening, speaking, reading and writing
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».