The Influence of Curriculum of English Major on Oral Communicative Competence: A Case Study of Zhejiang University of Science and Technology
Notice bibliographique
Résumé
With China’s integration into the global economy, there is a growing demand of college English major students qualified for oral communicative proficiency. Speaking is the most direct and efficient way of communication. Therefore, oral communicative competence is the top priority for cultivating English major students. However, at present, most of the English major students are facing a hard dilemma that their overall English oral communicative ability is weak, their output ability is incompetent and their accuracy is not acceptable. Moreover, the oral English teaching in large-scale classes for English major is far from satisfactory. Utilizing curriculum settings in an effective way to help English major students increase the fluency of the language output. Oral English classroom plays an important role in guiding students. The survey found that the majority of students believe that current oral curriculum settings has some problems and does not work well. What pedagogical goals should be achieved and what kinds of lessons should be presented in the English major oral classrooms also provoked our thinking. To alleviate students’ oral anxiety, refining the curriculum with an emphasis on oral instruction, clarifying the goals of such teaching, and enhancing assessment techniques might be effective measures to improve students’ oral competence.
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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 | 0,003 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| 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) | 0,000 | 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 ».