A Survey of the Mixed Use of He/She for Chinese Freshmen in English Majors
Notice bibliographique
Résumé
The mixed use of he/she in oral English is a hot topic in the field of second language acquisition in the past decades and the related study is numerous. However, there are few studies on the misuse of the two pronouns in oral English for English majors in Chinese universities. This study aims to explore the current situation and characteristics of he/she misuse in oral English of Chinese freshmen majoring in English and analyze the factors that cause the misuse, so as to arouse the learners’ awareness of the error. This study focuses on two research questions: (1) What are the characteristics of he/she misuse in spoken English of Chinese freshmen majoring in English? (2) What are the reasons for the misuse? Based on the selected spoken language materials, this study explores the mixing types and error rate of he/she and analyzes the characteristics of the misuse through data. Through the questionnaire, this thesis study investigates the causes of the misuse. It is found that the mixed use of pronoun he/she is serious in the spoken language of English major freshmen, especially the misuse of “she” into “he”. The factors that cause the misuse are complex, involving mother tongue, attention distribution and working memory, pronunciation relationship, transfer of training, and social environment and personal factors, among which the analysis from articulatory phonetics deserves more attention.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».