Sociocultural Competence Formation in Students of Linguistic Universities When Working with a Poetic Text in French as a Part of Analytical Reading Teaching (by the Example of Émile Nelligan’s Poem “Winter Evening”)
Notice bibliographique
Résumé
The study aims to present a scientifically grounded set of techniques and exercises for sociocultural competence formation in philology students when teaching analytical reading of a foreign-language poetic text from the perspective of a competence approach, which contributes to the expansion of students’ vocabulary, mastery of the basics of foreign-language poetic text analysis, involves dictionary work, including independent work. The set of techniques and exercises presented in the paper was developed by its author on the basis of “Winter Evening” (“Soir d’hiver”), an authentic text by the Canadian poet of the XX century Émile Nelligan, and can be successfully used to teach analytical reading to university students as a part of familiarisation with the culture of a target-language country and the mentality of native speakers of the target language. It is important to note that sociocultural competence is an obligatory component of communicative competence and is directed at avoiding misunderstandings in interpersonal communication. Currently, the term “sociocultural competence” still requires clarification of the essence of the concept. Scientific novelty of the study lies in identifying a list of skills, techniques, exercises aimed at sociocultural competence formation in philology students. As a result, it has been proved that the use of the set of techniques and exercises contributes to acquisition of linguistic and sociocultural knowledge about target-language countries by students of a linguistic university, as well as practical mastery of the French language in the process of teaching analytical reading to students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».