A Study on Implementing Sydney School Genre Pedagogy in Teaching Translation of Instructional Texts
Notice bibliographique
Résumé
Translation, a key vehicle in spreading a country’s traditional culture, is an important skill for foreign language majors. For Chinese English majors, this means they should have the competence to translate traditional Chinese culture well in English. At present, there has been limited research on teaching translation of typical traditional Chinese culture, especially translating its food culture to the world. And recipe, a typical instructional text epitomizing features of its representative cuisine, plays an important role in this field. Given the situation, it is imperative to explore pedagogical possibilities in teaching translation of Chinese recipes to English. This paper details the implementation of Sydney School Genre Pedagogy (SSGP) in tandem with parallel texts. One translation lecturer implemented the pedagogy with one class consisting of 37 third-year English majors for 3 weeks. Translation pre-test and post-test were administered to the students before and after the intervention. Paired samples t-tests were applied to analyze the data generated from both tests. Comparison of students’ English translations of Chinese recipes before and after the intervention shows that students significantly improved their genre competence and produced better translations in terms of macro-structural and micro-lexical adjustments. These findings indicate the potential scaffolding effects of SSGP integrated with parallel texts in teaching translation, especially texts with distinctive generic conventions. The pedagogical efficacy observed may prove conducive to international communication of Chinese cuisine, and Chinese traditional culture at large.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».