Affective factors in Foreign Language Teaching: Enlightenment From Dead Poets Society
Notice bibliographique
Résumé
The focus of foreign language teaching has been changed from the teacher-centered model to the student-centered model. The traditional duck-feeding model of teaching cannot meet the requirements of the new era for it fails to activate students’ affect in learning. Since students’ affective factors exert a great impact on foreign language teaching, how to effectively motivate students becomes our primary focus. This study aims to comprehensively investigate how affective factors may influence foreign language learning by taking American film Dead Poets Society as an example. Besides, it intends to provide some pedagogical implications for educators by analyzing Keating’s teaching mode in Dead Poets Society . In the film, Keating is dedicated to the cultivation of the students’ independent thinking and innovative ability over the teaching process. Through affective interaction with students, Keating finds a suitable way to achieve their self-actualization. According to Maslow’s hierarchy of needs, Krashen’s affective filter hypothesis, and non-intelligence theory, Keating’s teaching mode can effectively help students build up self-confidence and seek their self -actualization. As is generally recognized that affective factors like motivation, self-confidence, anxiety and inhibition play important roles in language learning. Keating’s success can have some enlightenment for foreign language teaching as well. We hold that foreign language teachers should motivate students to seek self-actualization, relieve their anxiety and build up their self-confidence, love and respect them, which can contribute to enhancing of teaching effects ultimately.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».