From Corpus to Classroom: Teaching Semi-technical Business English Vocabulary
Notice bibliographique
Résumé
Semi-technical vocabulary has been considered a challenging and neglected area of English for Specific Purposes (ESP) instruction. This paper employs AntConc to extract a keyword list of a self-compiled business English textbook corpus (BETC). Through manual identification from corpus keywords, we focus on semi-technical vocabulary, addressing the fundamental question of “how to identify”. We also draw upon pedagogical materials from the academic sub-corpora within the Corpus of Contemporary American English (COCA) to design a corpus-based language pedagogy (CBLP) lesson. This lesson serves as a model for instructing the multifaceted meanings and diverse patterns of the semi-technical word “default” across various disciplines and contexts, addressing the question of “how to teach”. Our research leverages the rich resources provided by pedagogical corpora, offering in-depth analysis, including collocation, colligation, semantic preference, and semantic prosody, as effective teaching aids. In doing so, it promotes interdisciplinary, comparative, and exploratory teaching and learning of semi-technical business English vocabulary. By bridging the gap between corpus analysis and classroom instruction, it provides innovative strategies for educators in the field of business English, and by implication, in various ESP disciplines.
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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 | 0,112 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».