Analysing the Listening Texts in the Textbooks Used in Teaching Turkish to Foreigners in Terms of Word Types: New Istanbul Turkish for International Students Course Book A1
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to examine the vocabulary included in listening texts in the textbooks used in teaching Turkish to foreigners according to their types. The study was limited to New Istanbul Turkish For International Students Course Book—A1 level. Accordingly, a total of eighteen listening texts in six units were analyzed. The document analysis method was used in the study. For this purpose, the words in the listening texts were analyzed as nouns, verbs, and phrases according to the distinction in the word list in the source of the study. In the analysis of the texts, the word types in the listening texts were compared with the word list shared with the reader at the end of each unit, and this ratio was reflected in the word types of tables with numerical values. Accordingly, a total of 592 words were included in eighteen listening texts. Of these, 429 are nouns, 129 are verbs and 34 are phrases. While a total of 957-word types are included in the word lists given in the book, 754 of them are nouns, 179 of them are verbs and 24 of them are phrases. When the word types within the listening texts in the book were analyzed, it was found that 149 out of 592-word types were used again. Another comparison is related to common uses. The word types in the listening texts were compared with the word lists in the textbook and 137 common word types were found. When at the distribution of word type preferences in the listening texts from the first unit to the last unit, it is observed that nouns, verbs, and phrases are partially distributed in a balanced way.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».