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Enregistrement W4390109516 · doi:10.5430/wjel.v14n2p10

An Analysis of the Availability of L1 in English Teaching in Primary Schools in Mainland China

2023· article· en· W4390109516 sur OpenAlexvenueno aff
Yichun Zong

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDurham University
Mots-clésActive listeningMainland ChinaVocabularyChinaMathematics educationChinese as a foreign languageReading (process)GrammarComputer sciencePsychologyLinguisticsPedagogyPolitical scienceCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this paper is to explore the availability of L1 (Chinese) in Chinese primary English (L2) classrooms. The paper analyzes this issue at three levels: theory of pedagogy, the current situation of L1 use in Chinese primary English teaching, and the analysis of a specific textbook, concluding that L1 can be appropriately applied in Chinese primary English classrooms. In terms of pedagogy, the communicative language teaching method, audiolingual method and direct method do not support the use of L1, however in the practical application of the pedagogies, the use of L1 shows some advantages; L1 is commonly used in Chinese primary English classrooms as it is in line with the students’ learning backgrounds and characteristics, and there is also a positive transfer of the students’ L1 to L2 acquisition; in the analysis of practical teaching materials, it is found that, although the skills such as reading and listening can be learned in teacher-student L2 communication, some grammar, vocabulary and phonology explanations still require L1 intervention. It is therefore suggested that the appropriate use of L1 in the Chinese primary classroom can facilitate students’ L2 acquisition.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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