The Effects of Utilizing a Genre-based Method to Teach Translation Among English Majors in China
Notice bibliographique
Résumé
A genre-based method informed by Halliday’s Systemic Functional Linguistics (SFL) has been proven effective in enhancing translation quality between different language pairs, but there has been limited research on its effectiveness in enhancing translation quality from Chinese into English. This research aimed to investigate the effects of utilizing a genre-based method to teach translation of non-literary texts from Chinese into English among English majors in China. A quasi-experimental design was adopted in this study and the sample was chosen based on intact groups. The Experimental Group (37 students) was taught using the genre-based method while the Control Group (37 students) followed the conventional method over a span of 12 weeks. A translation pre-test and a post-test were administered to both Groups prior to and after the pedagogical treatment. ANCOVA Test was employed to detect whether there was significant difference between the Experimental Group and the Control Group in their overall mean scores, mean score for delivery of ideational meaning, interpersonal meaning, textual meaning, as well as grammar and mechanics. The findings showed that the Experimental Group scored significantly higher than its counterparts in the five areas in translation. Therefore, it is suggested that the genre-based method be employed as an effective pedagogical tool to improve students’ translation performance in future translation classes.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».