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Enregistrement W2988241459 · doi:10.19002/an00257966.53.171

「ハリー・ポッター」を英作文教科書として使用する試み

2003· article· ja· W2988241459 sur OpenAlexaboutno aff
Leonard Lundmark

Notice bibliographique

RevueInstitutional Repositories DataBase (IRDB) · 2003
Typearticle
Langueja
DomaineEngineering
ThématiqueMilitary Technology and Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper will basically describe my experiences over the last three years using the first three of J. K. Rowling's Harry Potter novels as English Composition course texts with third and fourth year university students. The students in question are mostly English Department majors as the course is required as part of the program for certification as junior high school and senior high school English teachers. The paper will describe the basic reasons for choosing Rowling's novels as texts, general class procedure, and course requirements, setting it all very briefly in the context of Japanese education and society. The basic finding is that although Japanese university students have little experience in extensive reading, especially in English, they are willing and able to read a full length book as well as read and write weekly page-long comments on the various chapters of the book. They are also able to write page-lon weekly diaries on matters of personal interest as well as two-page movie reviews on an average of four movies per school year (the movies in question deal with themes related to the Harry Potter novels). In general, however, the students seem to have little knowledge of what one would call the basic classics of Western civilization and literature as well as topic-related books such as Lewis Carroll's Alice in Wonderland. Another finding over the past several years has been that Japanese university students have very little knowledge of any works in the field of children's or juvenile or young adult literature. Most university English Departments likewise do not have courses or specialists in this area, whereas they are commonly included in English Departments in universities in at least the United States, Canada, the UK, Australia, and New Zealand.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0100,004
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 GPT0,229
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeSans objet
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
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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