Effectiveness of Korean Classical Novels’ Usage in an English as a Foreign Language Classroom
Notice bibliographique
Résumé
The current bilingual theories argue that the L2 language practices of bilingual students are derived from a single language repertoire and that enabling students to have access to their entire language repertoire can be an essential resource for further language development. Recent academic studies show that using students’ language repertoire, including L1 language in the target language classroom, increases their intrinsic motivation and improves fluency; however, many researchers still show skepticism regarding this teaching pedagogy. Therefore, this research validates that using L1 text improves students’ intrinsic motivation and fluency and increases curiosity about L2 culture while learning L2 language. In order to prove this, the study used three classical Korean novels written by Park Ji Won. The study included 98 students from intermediate and beginner speaking in an English as a Foreign Language (EFL) classes. A task-based assignment was given, and a questionnaire was used to ascertain the students’ opinions on the use of L1 text to improve motivation, fluency, and curiosity. This study reveals that EFL students can acquire a second language by learning about their traditions and culture, not just a practical and utilitarian text. In addition, this research proves that increasing curiosity and knowledge are integral components in language development, not only with the L1 text but also congruent with the L2 text, which is essential to acquiring the target language. The implication of this study emphasizes that not only L2 texts but also L1 texts are crucial for language development.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».