Implementing Content-Based Instruction in Online ESP Course within the System of Professional Training of Future Officers
Notice bibliographique
Résumé
The article examines the capabilities of content-based instruction (CBI) within the system of professional training of future officers of the State Border Guard Service of Ukraine, specifically within the online English for Specific Purposes (ESP) course. The authors argue that nowadays, due to the quarantine restrictions and ongoing war initiated by Russia, it is crucial to enhance the border guards’ foreign language competence through a distance learning system. The study showed positive results in applying the CBI strategy to deliver an ESP course. This approach contributes immensely to developing context-appropriate language competence, boosts motivation-driven engagement, and increases retention and long-term academic success rates. The course content includes such topics as intercultural communication, illicit trafficking of radiological and nuclear materials, human trafficking, and fundamental rights. To deliver the content of the CBI course, the authors had to consider its online format and work out such learning activities as reading and listening to authentic job-related content, completing online interactive activities, and engaging in case-studying and problem-solving activities. The course results showed a considerable improvement in learners’ ability to effectively communicate in English within the professional border guard context, use the foreign language to build knowledge and skills around human values, recognise, analyse, and solve various border-related incidents involving topics covered in the course. The effectiveness of the online ESP course studied based on CBI has shown that implementing this approach in online education deserves recognition and acceptance.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».