Research on the Application of “Tree Analysis Diagram” to the Teaching of English Argumentative Writing of the Chinese EFL Learners
Notice bibliographique
Résumé
Writing as one of essential skills in English learning is attached more and more importance. English writing involves not only the application of lexicon and grammar, but also the construction of the text and the expression of the thought. For Chinese EFL learners, the common problem in English writing is that they tend to apply the Chinese thinking pattern and organizational pattern to wording, phrasing and even the text construction. In other words, Chinese EFL learners lack English thought pattern. Based on that, the researcher puts forward the “tree analysis diagram” to help Chinese EFL learners acquire the English thinking pattern. The current research compares the differences between the Chinese thinking pattern and the English thinking pattern; analyzes the effect of these differences on English writing and verifies the effectiveness of the “tree analysis diagram” in helping Chinese EFL learners developing the English thinking pattern and improving the quality of English writing by an experiment. The results of the research showed that the Chinese thinking pattern influences students’ English writing and the main problem is that the organizational pattern and the logic of the writing are not clear. After the application of the “tree analysis diagram”, the results showed that “tree analysis diagram” to some extent can help Chinese EFL learners avoid the influence of the Chinese thinking pattern; improve the ability of composing English writings with the English thinking pattern; develop the habit of conceiving and writing in English; arouse the interest for English writing and eventually improve the quality of English writing.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».