Measuring Chinese Undergraduate English Majors’ Motivation to Learn Translation in Higher Education Translation Courses
Notice bibliographique
Résumé
Many studies have suggested that Chinese English majors tend to have a lower level of motivation to learn translation due to the conventional teaching method still prevalent in many a translation classroom. In this regard, from the standpoint of instruction, a translation course design that employed motivation as a central concept of the design may have positive impacts on students’ motivation to learn. Systemic Functional Linguistics (SFL) is known for its efficacy in making meaning-oriented choice in language use in context. And since translation is about recontextualized meaning transfer, a teaching method integrated with SFL may be motivating for students to learn translation. Grounded on SFL and guided by Keller’s ARCS Motivational Design, a new genre-based method was proposed. This study aimed to explore effects of an SFL guided genre-based method and the conventional method on Chinese students’ motivation to learn translation. Two intact groups were selected as the Experimental Group and the Control Group, each consisting of 37 students. The Experimental Group was instructed using the genre-based method while the Control Group using the conventional method. A motivation questionnaire adapted from Keller’s Course Interest Survey was administered to both groups’ students before and after the pedagogical intervention. Data collected from the survey were analyzed using ANCOVA test in SPSS (Version 25). The results show that students in the Experimental Group scored significantly higher mean in overall motivation and four constructs of the ARCS Model, namely, Attention, Relevance, Confidence, and Satisfaction after they were taught using the genre-based method in comparison with their counterparts in the Control Group. The findings indicate that in general, the genre-based method is effective in enhancing students’ motivation in learning translation. Therefore, future translation instructors may consider adopting the SFL-informed genre-based method as an alternative pedagogical tool to motivate students to learn translation.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».