The Research on the Differences Between Male and Female Middle School Students in English Learning: A Case Study in Xiangning No.2 Middle School
Notice bibliographique
Résumé
This article mainly focuses on the differences between male and female middle school students in English learning. In order to clarify whether there are gender differences in the middle school student’s English learning and seek out in what ways the concrete differences are showed, the author adopts two methods to investigate and analyze the differences: analysis of students’ exam results and questionnaire analysis. Taking Xiangning No.2 Middle School as an example, first, the author compares of students’ English Graduation Exam results and other subjects Graduation Exam results from 2015 to 2017; then the author investigates and analyzes the results of students’ English Entrance Exam and English Graduation Exam from 2015 to 2017. According to the test scores, the author confirms the fact that there are significant differences between male and female middle school students in English learning. What’s more, the author carries on a questionnaire survey among 180 students of Xiangning No.2 Middle School. From the analysis of questionnaire results, the author finds that the concrete differences are showed in five aspects: learning motivation, learning attitude, learning interest, the attitude towards exam and learning methods. Finally, the author puts forward some effective learning methods and strategies for male and female students to improve their English ability. Gender differences have a great effect on middle school students’ English learning, so English teachers should teach students in accordance with gender differences. Thus, male and female students will have a better development.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».