An Instructional Approach Through Situated-Based and Interdisciplinary Learning to Enhance Literary Knowledge and Attitude Towards Literary Learning for University Students
Notice bibliographique
Résumé
For college students, opening Chinese courses is the inheritance and continuation of Chinese culture, which can improve students' literary quality. However, because the content of college Chinese course selection has higher requirements for students' literary foundation and loses the pressure of examination, traditional teaching methods can not stimulate students' interest in learning in class, students gain little, and teachers' teaching is more like completing tasks. Therefore, this study explores the methods of college Chinese learning situated-based learning and interdisciplinary learning. situated-based learning can create immersive situations that stimulate students' interest and increase their emotional engagement, while interdisciplinary learning can connect literature with other content such as history, sociology, and philosophy to help students interpret literary works from a diverse perspective. This study adopted a quasi-experimental design and selected 50 primary school students from Lijiang Normal University as the research objects and divided them into three groups: the control group using traditional teaching methods, the experimental group using comprehensive teaching methods and the verification group without intervention. Literary knowledge test and literary learning attitude scale were used to assess the cognitive and emotional changes of students. It can be seen from the research results that the experimental group is significantly better than the other groups in literature knowledge and attitude, and has a more profound interpretation of texts. Therefore, the combination of situational learning and interdisciplinary learning is an effective strategy to strengthen college literature education.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».