Teaching English Stress: A Case Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article addresses the issue of teaching pronunciation in English as a second language ( ESL ) classes by specifically looking at the impact of teaching lexical stress rules and tendencies on learners' stress placement performance. Sixteen rules in the form of interactive worksheets were taught in three ESL classes at pre‐intermediate, intermediate, and upper intermediate levels ( N = 38). The rules were taught and reviewed during 9 weeks, each taking approximately 25 minutes of class time. They dealt with four areas: word categories, compound nouns, verb‐noun pairs, and suffixes. The participants recorded a list of carefully chosen 100 words two times, once before and once after the teaching of the rules. The results show a statistically significant reduction of mean error percentage from 33.8% to 18.3%, with an effect size (Cohen's d ) of 1.67. The implications of this research are twofold. On the one hand, it is evidence for the successful teaching of suprasegmentals and in particular lexical stress rules in ESL classes, and on the other, it contains a methodology and a sample lesson plan for teaching such rules (see Appendix A ). The article thus argues for the inclusion of English lexical stress prediction rules in the ESL pronunciation curriculum to enhance learners' overall intelligibility.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle