Reusing Comprehensive Charts of Tense Forms to Teach EFL Students in a University of Science and Technology.
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated 228 English as foreign language freshmen at a university of science and technology in southern Taiwan to explore the participants’ knowledge of English tense forms by recognizing 12 tense forms and translating Chinese sentences into English with specific tense forms. The results showed that the participants who were taught with the Comprehensive Charts of 24 Tense Forms outperformed their counterparts in the control group in recognizing the tense patterns and translating the present perfect continuous tense (at a significant level, p＜.05). However, the translation of the other two tense sentences did not reach the statistically significant level. The results of this study supported the researcher’s speculation in the previous study, Using Comprehensive Charts of Tense Forms to Teach EFL College Students, that the mastery of tense forms was closely related to the subjects’ English proficiency level and the non-written context. The instruction with the Comprehensive Charts particularly worked for students of the advanced level. A questionnaire designed to explore the participants’ preference of tense form teaching with the Comprehensive Charts indicated that 65.1 percent of the subjects preferred the focus on formS teaching (Doughty & Williams, 1998) and 64.7 percent of them deemed it was the most effective. This present study suggested storing the grammatical knowledge of tense forms in learners’ memory for future retrieval based on the “Instance Theory.” An Instructional Mode: Using the Comprehensive Charts for Teaching the Tense Forms was also appended.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».