High School Students’ Topic Preferences and Oral Development in an English-only Short-term Intensive Language Program
Notice bibliographique
Résumé
Developing the ability to speak English is a daunting task that has long been omitted in a test-driven pedagogy context (Chang, 2011; Li, 2012a, 2012b; Chen & Tsai, 2012; Katchen, 1989, 1995). Since speaking is not tested for school admissions, most students are not motivated to learn it (Chang, 2011; Chen & Tsai, 2012). Now, globalization makes English Lingua Franca; speaking English is definitely bound to be one key capability to connect oneself with the world (Graddol, 2007). Thus, teachers strive to help learenrs learn English by selecting appropriate and interesting topics to motivate them to learn more effectively (Dörnyei & Csizér, 1998; Spratt, Pulverness & Williams, 2011), especially in speaking. However, with only one internationally published research on Taiwanese college students’ topics preference (Chen, 2012) and none on high school students, selecting appropriate topics seems challenging. Consequently, this study intended to investigate the potential topics that motivated learners to practice speaking and their oral performance. The results show that learners preferred topics related to their daily life and their speaking improved in terms of speech unit, clause unit, and words uttered.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».