A Preliminary Study on the Teaching Model of College English Reading: Fragmented Reading
Notice bibliographique
Résumé
English reading is of vital significance in English learning. In proficiency tests such as CET-4, CET-6, IELTS and TOFEL, extensive reading accounts for a large proportion in scores. Those who do well in reading tend to get higher scores. However, the current English teaching situation doesn’t show its significance: the in-class time is limited with only two classes each week, and it’s difficult to decide appropriate textbooks for teachers. As a result, students can’t figure out the significance of extensive reading course and think little of it. Since the Internet appears in every aspect of our daily life, we can combine extensive reading course with the Internet. By using our spare time to reading fragmented information in English from the Internet selected and instructed by the teacher in any place, we bring fragmented reading into extensive reading teaching. In this paper, the author aims to assume a new teaching model concerning fragmented reading in details. Through this new teaching model, students can not only read English materials in classroom, but also after class in any place with their spare time. With much more input of English both in and out of class, their reading ability will be improved and they are more ready to deal with proficiency tests of all kinds. Meanwhile, students’ interests will be aroused and their horizons will be broadened, which are also helpful for students to pass all kinds of proficiency tests.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».