Improving English Comprehension in Primary School by Picture-books Story-telling and Reading
Notice bibliographique
Résumé
So many Chinese students graduated from university after having learned English for 12 years, but they can’t use English well, especially in English listening and speaking. However, all these college students passed Band 4 test of CET (College English Test). There are many reasons for this strange phenomenon but the most important one is Chinese teaching system which is badly influenced by testing system. This year (2013), Chinese education department are under discuss whether the English test will be taken out of National Examinations of College Entrance or the total score should cut down from 150 to 100. It has reflected that our country is in a dilemma whether we should take English into NCEE (National College Entrance Examinations) or not. However, the problem is not exams but how to test and how to teach English in schools. As a primary school teacher for 16 years, the writer has found out that all teachers have to use a textbook to teach and have to finish the textbook and take exams according to the book. If students do better in exams, teachers’ value will improve. Otherwise, they will not be welcomed by school headmaster. These really hold back our English teaching. All our teachers are thinking about how to help students achieve high score not language function, that, understanding and communication. After many years teaching, the writer has found out that English learning goes well with exams. In order to prove this, the writer began an experiment which lasted for 10 weeks during which the writer read picture-books to students at every class for ten minutes. The students really enjoyed the stories. This method really enhances students’ interests and abilities in listening, speaking and understanding. This article focuses on the picture-books reading to improve the comprehension of English reading in primary school. Reading picture-books improve students’ comprehension and teachers’ teaching approaches. It will benefit all the students if this teaching method applies to all students who are learning English. As no one in China has done this research before, the writer thinks this article can apply to many primary schools in China.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 0,002 |
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.
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 ».