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Enregistrement W2564470712 · doi:10.18806/tesl.v33i2.1236

Honing EAP Learners’ Public Speaking Skills by Analyzing TED Talks

2016· article· en· W2564470712 sur OpenAlexvenueno aff
Lisa Leopold

Notice bibliographique

RevueTESL Canada Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPedagogyEnglish for academic purposesPsychologyPublic speakingSociologyLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the importance of public speaking skills for English for Academic Purposes (EAP) students’ academic and professional success, few EAP textbooks in- corporate authentic, professional speech models. Thus, many EAP instructors have turned to TED talks for dynamic speech models. Yet a single TED talk may be too long for viewing in class and may limit students’ exposure to various speech styles. In the classroom activity described in this article, students listen to short clips from several TED speeches to learn techniques for making supporting points memorable; they then apply these techniques to their own extemporaneous speeches. This article highlights the critical need for authentic speech models in EAP courses; ful lls the need for authenticity by describing a lesson that utilizes several short, dynamic clips from TED talks to teach students how to use compel- ling support in presentations; and highlights positive student learning outcomes from student presentations and re ections over six semesters of instruction. Malgré l’important rôle que jouent les aptitudes à s’exprimer en public dans la réussite académique et professionnelle des étudiants d’anglais académique (EAP, English for Academic Purposes), peu de manuels d’EAP intègrent des modèles de discours authentiques et professionnels. Plusieurs instructeurs puisent donc dans les présentations TED pour trouver des modèles de parole dynamiques. Toutefois, une seule présentation TED peut durer trop longtemps pour montrer pen- dant un cours d’une part, et elle risque de limiter l’exposition des étudiants aux divers styles de discours d’autre part. Lors de l’activité en classe décrite dans cet article, les étudiants écoutent de courts extraits de plusieurs discours TED pour apprendre les techniques qui rendent mémorables les points de repère d’une présentation; par la suite, ils les appliquent dans leurs propres discours improvisés. Cet article souligne le besoin critique pour de modèles de parole authentiques dans les cours d’EAP; répond au besoin d’authenticité en décrivant une leçon basée sur plusieurs courts extraits dynamiques tirés de présentations TED et employés pour apprendre aux étudiants à développer des idées convaincantes qui appuient leurs présentations; et souligne les résultats d’apprentissage positifs découlant de présentations et de ré exions de la part d’étudiants au long de six semestres d’enseignement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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