The Project-Based Flipped Learning Model in Business English Translation Course: Learning, Teaching and Assessment
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».