Bottom-up Processing (BUP) for Decoding in Teaching Listening Skills: Analysis, Issues and Suggested Activities
Notice bibliographique
Résumé
This conceptual study focuses on the importance of bottom-up processing (BUP) for enhancing EFL / ESL learners’ decoding ability in listening skills. As observed by the researcher and reviewed in the literature, bottom-up processing for decoding is found to be an often-neglected area in the teaching of listening skills in the field of ELT. As a result of this, the foreign or second language learners of English are at risk in their competency in comprehending proficient speakers of English especially when they are exposed to ungraded realife spoken English outside their regular lessons. To address this issue effectively, learners and teachers of English should be made aware of the significance of BUP in terms of different listening issues faced by learners. Moreover, the stake holders (planners, teachers, and students) should have a clear plan of action to address these issues to the benefit of learners. Sufficient awareness of the concept of bottom-up processing for decoding in listening skills, issues faced by learners due to lack of it, and a well thought out action to deal with the issues, therefore, can help learners of English to improve their listening skills and comprehension contributing to their enhanced language proficiency. The paper, therefore, incorporates the methodology of reviewing relevant literarature based on the researcher’s belief on the significance of bottom-up processing for teaching listening skills. Besides the analysis of the concept of BUP, the paper includes some learner issues, and it suggests some listening activities to remedy the issues.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».