Error Correction in Oral Classroom English Teaching
Notice bibliographique
Résumé
<p>As is known to all, errors are inevitable in the process of language learning for Chinese students. Should we ignore students’ errors in learning English?</p><p>In common with other questions, different people hold different opinions. All teachers agree that errors students make in written English are not allowed. For the errors students make in oral English, opinions vary from person to person. Many teachers think we should mainly focus on fostering the students’ competence of using the languages fluently, and errors the students make can be ignored. As far as I am concerned, we shouldn’t teach students this way.</p><p>In theory, there is no doubt that students are allowed to make errors while learning English. As Li yang puts it, students should enjoy making mistakes. There is another saying that the more mistakes you make, the more you will learn. It shows that mistakes can unfold what students are poor in. The teacher can help them out in time. All students hope for teachers’ help. They are willing to follow teachers’ guidance when necessary. Only in this way can they improve their English little by little. On the other hand, if we ignore students’ errors in spoken English, they will never be able to communicate well with other in English or do well in exams. In fact, the language error usually occurs in classroom English teaching at junior high school.This thesis will talk about language error correction in classroom teaching at junior high shool through analyzing the types of errors and exploring the causes of errors. And it will put forward to some strategies to correct these errors.</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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».