An Error Analysis of Coordinating Conjunction Misuse in Chinese ESL Learners’ Writings: A Corpus-based Approach
Notice bibliographique
Résumé
Coordinating conjunctions, which are more recurrently used words than the other words in English, are not as easily well-acquired by Chinese students as they are intuitively used by native speakers. Yet, insufficient attention has been drawn to the study of coordinating conjunctions, which often leads to great difficulties in the acquisition of coordinating conjunctions for Chinese English as a second language learners. The present thesis has selected the three coordinating conjunctions of higher frequency, and, but and or as the target words in the research to analyze the misuse of these words in Chinese ESL learners’ writings of English under the theory of Error Analysis.The thesis established two corpora: Learner Corpus with 21 theses of Chinese graduate students of English major, downloaded from China National Knowledge Infrastructure (CNKI); Control Corpus with 22 theses from Proquest-PQDT. All the dissertations were essay writings about linguistics and were randomly selected. It was shown that there existed a minor gap in the frequency usage of coordinating conjunctions and, but and or between Chinese students of English major and native English speakers. However, the usages of SIA (Sentence-initial And) and SIB (Sentence-initial But) were strongly different between Chinese ESL learners and native English speakers. The conclusions above could serve as pedagogical references for English teachers in China so that Chinese ESL learners could come close to native speakers in terms of the usages of the three coordinating conjunctions and, but and or.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».