A Study on EFL Vocabulary Teaching for Non-English Major College Students in China Based on Multimodal Theory
Notice bibliographique
Résumé
In the era of global diversification and technological advancement, the vocabulary teaching of teaching English as a Foreign Language (EFL) faces new challenges and opportunities. Multimodal theory-based teaching has gained significant attention in academic research. This study addresses the challenges in EFL vocabulary acquisition among non-English major students by employing the Explanatory Sequential Design (ESD). Initially, this study conducted a quantitative semi-structured questionnaire involving 78 non-English major college students in China. It identified key vocabulary learning issues, including monotonous vocabulary presentation content, limited vocabulary teaching methods and tedious vocabulary tasks. To address these challenges, this research implemented a research practice at Wenzhou Business College (WZBC) for one semester with 20 non-English major students, focusing on pre-class, in-class, and post-class stages. This study collected data to evaluate the effectiveness of the intervention and conducted a follow-up interview with 5 students to gain deeper insights. This study shows that applying multimodal theory in EFL vocabulary teaching enhances vocabulary acquisition by engaging students with varied content, interactive methods, and customised tasks that build confidence, thereby boosting interest and participation in vocabulary learning. These findings offer valuable insights for advancing EFL educational practices.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».