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Enregistrement W4206717742 · doi:10.5430/jct.v11n1p25

English Intercultural Tutorial for University Students Majoring in Japanese

2022· article· en· W4206717742 sur OpenAlexvenueno aff
Олеся Любашенко, Nataliia Semian, Тетяна Дружченко

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociocultural evolutionMathematics educationCommunicative competenceFirst languageComputer scienceUkrainianPsychologyPedagogyLinguisticsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is the first attempt to present the implementation results of the language-learning tutorial based on intercultural and communicative approaches in a classical university in Ukraine. The authors present a new tutorial method for teaching English at Departments of the Far East Languages in Classical Universities of Ukraine. This method is aimed to facilitate the acquisition of essential aspects of knowledge about a country as a regional and cultural subject as well as to improve students’ English speaking and conversational skills. The experimental research involved 2nd and 3rd year university students majoring in the Japanese and English languages. The authors proposed the original design of the tutorial to be used both for English speaking practice and as a part of the course content. Considering the psycholinguistic peculiarities of Ukrainian students to percept and understand the English and East Asian languages, the tutorial under review stimulates students’ cognitive activity during the English learning process and when developing sociocultural competence with regard to the Far East. Compare and Contrast activities in the English language classroom can create a favourable learning environment resulting in students gaining knowledge and acquiring skills necessary for proficient English users. At the same time, they get the opportunity to pick up more information about Japan using the sources about the country available in the English language. The ability to categorise and compare things in terms of their differences and similarities corresponds to the main stages of cognitive development. Compare and contrast as teaching and learning strategies can be applied when teaching monologic and dialogic production, in particular when discussing similarities and differences of cultural, natural, geographical, historical, political and art objects of Ukraine and Japan. In this article, the interdependence between the use of the tutorial method and academic achievements in English speaking competence has been proved, since the students have significantly improved their speaking fluency in English about the Far East.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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