An Empirical Study on Business English Teaching and Development in China—A Needs Analysis Approach
Notice bibliographique
Résumé
<p>This paper first reviews the developmental history and status quo of Business English Program in China. Then based on the theory of needs analysis, it researches on 226 questionnaires from Business English Program students from Guangdong University of Foreign Studies to investigate the problems encountered and current situation of Business English Program in China. From the statistical analysis of the questionnaires, it finds: (1) employment and interest are the main reasons that students choose Business English as their major, but the current Business English teaching materials haven’t fully considered student’s demands for vocational requirements; (2) it should take into account both the learners’ and societies’ needs in Business English curriculum arrangement to increase the number of business-related courses appropriately; (3) students generally agreed that they lacks business knowledge and skills, so Business English courses should focus on cultivating the practical business skills; (4) Business English teaching materials should always be practicality oriented and targeted and communicative; (5) in order to improve teaching effectiveness, Business English teachers should consciously adopt different teaching methods targeted for different teaching content during the teaching process; (6) teachers’ morality, knowledge, teaching style and mutual relationship with students can be further enhanced to meet the needs of students.</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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».