Analysis of Learning Strategy on the Improvement of the Listening Comprehension Ability of Non-English Majors in Engineering Colleges from the Perspective of CSE: A Case Study of NCEPU
Notice bibliographique
Résumé
In today’s world of increasingly frequent global cooperation and communication, English has become an indispensable communication tool. In the process of communication, listening comprehension skills are especially important to have an oral output. For a long time, the public English courses in engineering colleges and universities don’t have enough listening course settings for non-English majors, which cannot meet the needs of non-English learners since they also have to obtain cutting-edge scientific information, such as from relevant scientific lectures. In 2018, China’s Standards of English Language Ability (CSE) was officially released, which provides a comprehensive, clear and detailed description of the characteristics of each listening comprehension level(Guo Xiaoting, 2018). In December 2019, the scale was officially docked with TOEFL scores, highlighting the scale’s role as an ability assessment standard for English learners (Qiu Chenhui, 2019). In this paper, a questionnaire survey was conducted on the English listening comprehension ability of non-English majors of North China Electric Power University, using CSE as the assessment standard. It tries to draw out existing questions and proposes relevant strategies for practical research, and then test these strategies’ effectiveness through Eviews software.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».