Syllabus Development on Writing English News Stories for Kasetsart University Students, Thailand
Notice bibliographique
Résumé
An English syllabus was developed on writing English news stories for the English for Journalism course in the second semester of the 2014 academic year at Kasetsart University, Kamphaeng Saen campus, Thailand. The study focused on the development of material for writing hard-news and feature stories. The sample consisted of 154 students who had majored in English. The development and analysis of the syllabus for the course used a book titled English News: Reading and Writing developed by Peking University Press (2008). The analysis implemented current news stories in the course for their social and cultural contexts. The findings indicated that the designed curriculum worked well to some degree but that it was limited by the students’ lack of familiarity with writing news stories. We suggest various actions: 1) to further develop students’ writing ability, the lecturer should integrate more comprehensible inputs and material apart from those in the book; and 2) the news input material could be sourced from current news stories around the world with particular attention to Appraisal Framework (Martin & White, 2005) and the learning cycle proposed by the Sydney genre-based school (Martin & Rose, 1994), which are the main approaches under systemic functional linguistics, focusing on metafunctions (field, mode, tenor), the context of situation and the context of culture.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».