Comparing Individual and Collaborative Translation in Google Docs: An Investigation of Thai EFL Undergraduates Translation Skills
Notice bibliographique
Résumé
Existing research has indicated the benefits of synchronous collaboration through Google Docs in enhancing language skills and productivity among learners. However, there remains a lack of knowledge concerning synchronous collaborative translation within the context of English as in Foreign Language (EFL) classrooms, particularly concerning its impact on the quality of students’ translations. This study aims to investigate the English translation skills of 20 English majors, aged between 18 and 23 years old, enrolled in the Faculty of Arts and Humanities at a private university in Thailand. The investigation compares individual translation with synchronous collaborative translation in small-groups, conducted under time constraints, utilizing three distinct tests. Additionally, the study examines the prevalent language errors made by individuals and small-groups during the translation process. The findings of the study reveal significant disparities between individual translation and collaborative translation in small- groups across all three test variations employed. Notably, the results suggest that engaging in collaborative work within small-groups leads to higher translation accuracy when compared to individual efforts. Regarding the identified errors, this study highlights word choice, mechanics, articles, prepositions, and ellipses as the most frequently occurring mistakes in both individual and small-group translations. This research briefly discussed the implications of the identified errors of collaborative translation in EFL classrooms.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».