Notice bibliographique
Résumé
ESP textbook plays an important role in facilitating students to develop their profession-related language skills. However, ESP textbooks published in China are less developed and often criticized as ignoring the training of language skills. This research aims to reveal the specific problems of China’s ESP textbooks by conducting a multiple-case study. Three ESP textbooks used by ESP courses participants from G University in China were selected: “Computer Professional English Course” “Advertising English” and “Logistics English”. The research investigated their performance focusing on six aspects: coverage of language skills, text features, coverage of discourse functions, recycling, organization and difficulty. The content was analyzed by three different corpus tools. It is found that the three textbooks place too much emphasis on reading and vocabulary, lacking the training of listening skill, speaking skill, as well as the delivery of certain learning strategies. All three textbooks involve a wide range of discourse functions. The texts are informative academic texts, but organized by subject matter only, rather than a synthesis of subject matter, language points and language skills. There is scarce recycling of language points in two of the books and texts through all of them do not indicate a rising difficulty. It is concluded that the drawbacks of the three ESP textbooks far outweigh their merits. By uncovering problems of three ESP textbooks in China the research provides useful reference for future ESP textbook compilation.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 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 ».