A Scoping Review of the Research on the Teaching Models of Online International Chinese Language Teaching
Notice bibliographique
Résumé
The realm of online international Chinese language teaching is undergoing significant transformations propelled by the internet and the pandemic. The digital teaching is the way forward for online international Chinese language teaching. There are significant differences between online international Chinese language teaching and traditional Chinese language teaching. To improve online teaching activities and guide future research, this growing field aims to analyze Chinese international online education research. Specifically, the goal is to develop a sustainable teaching model. By utilizing Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis Protocol (PRISMA-P), the authors analyzed 27 articles proposing a viable teaching model. The review identifies six models of online Chinese language teaching: flipped classroom, APP software, open online platform, online interaction, blended learning, and ChatGPT. The blended learning model is considered the most effective but still faces limitations such as technical issues, demanding teachers, lack of motivation, limited face-to-face interaction, and limited assessment options. Scholars suggest solutions including technical support, teacher training, motivation, improving face-to-face interaction, and using multiple assessment methods. Overall, the blended teaching model has the potential to advance online international Chinese language teaching in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».