MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2971003348 · doi:10.5539/ijel.v9n5p138

“Instructing” the Cruxes of Language Errors: Diagnosing the EFL Students’ Significant Translation Errors

2019· article· en· W2971003348 sur OpenAlexvenueno aff
Yohannes Telaumbanua

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEnglish Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonprobability samplingSample (material)PsychologyClass (philosophy)Mathematics educationPopulationComputer scienceSociologyArtificial intelligenceChemistryDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study follows growing the author’s concern over the EFL students’ significant translation errors although a number of researches in the field of Error Analysis showed the equivalent/unchanged results, namely, MT and TL interferences were the major causes of the EFL students’ Writing and Translation errors. EFL students keep making errors. On the basis of the facts, the study aims at specifically instructing the cruxes of the errors, diagnosing the students’ errors and observing whether or not significant improvements were found after instructing the errors. This study entailed the use of a qualitative method design. The purposive sampling and typical sample technique were ways of selecting the population and sample. Observation and unstructured interviews were techniques of collecting the data while the 1973 Corder’s clinical elicitation; and Miles and Huberman’s flow model were techniques of analysing the data. The results of the study showed that the significant translation errors made by the 2nd-year ED class II-A students before instructing the cruxes of errors were heavily centred on MT causes, TL interferences, and Communication Strategy of Holistic strategy of Approximation and Analytical strategy of Circumlocution-based errors. The total number of these errors was 1,948. In contrast, after instructing them, it significantly decreased to 636. The decrease in the number of errors in the students’ translation positively signified that the instruction of the cruxes of the errors could deduct students’ critical English language issues from making errors. The instruction in the cruxes of the errors effectively mitigates the significant effects of the MT and TL interferences, and Communication strategy-based errors; significantly improves the students’ knowledge of the cruxes of the LLU errors in Translation, as well as qualifies the outputs of their Indonesian-English translation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of English LinguisticsMême sujetEnglish Language Learning and TeachingTravaux en français237 207