A Study of Optimizing Non-English Majors’ English Writing Teaching Approach Through Micro-Writing
Notice bibliographique
Résumé
As an important output activity, English writing is a full show of EFL (English as a Foreign Language) learners’ English proficiency, for it is associated with vocabulary, grammar, sentences, culture and English thinking pattern. However, as for non-English majors, English writing is the part that they easily fail to gain marks, though they have been learning English for years. Four traditional writing teaching approaches which are product approach, process approach, genre approach and task-based approach don’t help students too much and students still hold negative attitudes towards their writing and have no passion for writing. Such writing problems as oversimplified vocabulary and sentences, unrelated contents, incoherent and illogical discourse and negative transfer of the mother tongue are easy to be found in students’ compositions. The more their writing problems are found, the more painful they feel when they write. As for teachers, although they spend a large amount of time teaching words and sentences and employing kinds of approaches in their teaching, the results are still rather disappointing. Therefore, this study analyzes four traditional English writing teaching approaches and proposes that micro-writing can be used to facilitate and optimize English writing learning and teaching. Different from traditional writing teaching approaches, micro-writing asks for concise and comprehensive writing. In addition, micro-writing is applicable for non- English majors’ psychological features and advocates the integration of reading and writing. Therefore, micro-writing can inspire Chinese English majors’ desire for English writing, thereby improving their writing proficiency.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».