Exploring the Role of English Literature in Developing Cultural Competence among ESL Students
Notice bibliographique
Résumé
The study of English literature is a fascinating and effective technique for teaching English. It combines language instruction with literary analysis, contextualizing language, raising cultural awareness, honing critical thinking skills, expanding vocabulary and knowledge, boosting interpersonal skills, and enhancing writing ability. Teachers can enhance students' learning experience in English as a second language by employing these strategies: selecting appropriate texts, integrating reading practices, designing literacy exercises, assessing aesthetic aspects, and creating writing projects. The use of English literature in language studies fosters students' language development in relevant and real-world contexts, leading to a greater understanding of the language and its cultural nuances. Furthermore, culture affects values, beliefs, rituals, and behaviors and is reflected in language, dress, food, materials, and social institutions of a group (“Purnell, 2002”) qtd in (Sharifi et al., 2019). This understanding underscores the importance of integrating cultural elements into language instruction to provide students with a holistic view of language and its sociocultural context. Additionally, this approach allows us to examine how literature and language resources portray people of various origins, identities, demographics, and competences, seamlessly integrating diverse perspectives into the educational framework. This research involves investigating how a more varied educational environment affects student motivation, self-esteem, and the ability to communicate across cultures.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».