The Project-Based Flipped Learning Model in Business English Translation Course: Learning, Teaching and Assessment
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 study designs a project-based flipped learning model for Business English Translation course and tests its efficacy by an empirical study on 65 third-year English major students divided into the experimental class and control class. This study incorporates the learning, teaching and assessment activities of both the students and teachers into a project-based flipped learning model by setting translation projects and dividing the students of the experimental class into a client group and three translator groups in each business translation unit. After one 16-week semester of experiment, this study conducts a post-test, questionnaires and interviews on both the experimental class and control class to test the efficacy of this new flipped learning model. The statistics and facts collected from the above-mentioned research methods suggest that the project-based flipped learning model can significantly enhance the students’ motivation to learn out of class, stimulate their participation in class and raise their self-evaluation on translation competence. Additionally, this study finds that the traditional product-oriented summative assessment model is ineffective for Business English Translation course in a flipped-learning context. Therefore, this study tentatively proposes a process-oriented assessment model that is compatible to the flipped learning methodology so as to build integrated flipped classroom pedagogy with teaching, learning and assessment in a virtuous circle of mutual reinforcing.
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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 | 0,025 | 0,016 |
| 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 | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 découle