How Teachers Adapt Nine Kinds of Literary Language for Second-Language Learners
Notice bibliographique
Résumé
English literature is taught around the world. Most teachers of English in China are non-native English users. Most adapt literary texts for their second-language classrooms. Little research explores their processes of modifying texts. This study analysed data from 202 in-service and intending teachers, over four years. Teachers were asked first to adapt Jebb’s translation of Antigone, and then to adapt a second play text, either a Shakespeare or a 20th century play. The time taken to adapt Antigone was assessed, yielding a time estimate for adapting a full-length play text, as well as per page of literary language. Likert-scale survey data was taken for 9 different kinds of difficult language found in literary texts. Results indicated that NNESTs require about 40 minutes per page when adapting modern literary language. The find retaining poetic qualities while reducing text length, that is, moving between lexicogrammatical and discourse levels of the text, the greatest challenge in adapting literary language. They find texts with contemporary lexis and grammar are easier, where classical and historical references, subplots and details are difficult to handle. They find the task satisfying, pleasurable and interesting.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».