The Analysis of the Problems in Business English Teaching Assessment System and Suggestions for Improvements
Notice bibliographique
Résumé
As an undergraduate program, Business English is still in the initial stage of development in China. It is a new inter-disciplinary and applied discipline, the teaching of which is practical and diverse. Teaching assessment is an important part of the curriculum teaching because it is beneficial for the teacher to obtain feedback, improve teaching quality and maintain the teaching foundation. It is an effective measure for students to find the most suitable learning methods, correct learning habits and enhance learning efficiency. Teaching assessment plays a macro-control role in the implementation of teaching activities and can ensure the realization of teaching effects. Most of the current assessments of Business English teaching is in line with the language test mode of college English. Their assessment of the students’ Business English ability is conducted from the perspectives of using vocabulary, syntax and text. They only detect one of the students’ comprehensive abilities, namely, language ability while ignoring the assessment of application ability and professional literacy as well as other capabilities. This paper conducts a questionnaire survey on sophomores, juniors, seniors, and students who have graduated majoring in Business English at Guangdong University of Foreign Studies and Hubei University, aiming at finding out problems in the current assessment system for Business English teaching. Based on the analysis of the problems, suggestions for establishing a new Business English teaching assessment system are proposed.
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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 | 0,044 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».