Teaching Multiword Expressions in a Second-Language Context
Notice bibliographique
Résumé
The discussion on multiword expressions is an unavoidable aspect of any target language. Idioms, which are part of multiword expressions in the English Language, are viewed as one of the neglected areas in the second-language classroom. This study explored how teachers from the three main levels of education in two municipalities in the Bono Region of Ghana approached the teaching of idioms. This descriptive qualitative case study examined the resources available to teachers, assessing their preferences and awareness of approaches. The findings revealed that these instructors relied primarily on the core teaching materials and sometimes on other online resources for additional support. Due to changes in the curriculum, what emerged from the study is that idioms were not part of the content that was taught at the teacher-training colleges. These results also demonstrate a strong preference for traditional techniques because of familiarity and curriculum constraints. Teachers' awareness and usage of other methods, which are cognitively motivated, are limited. The implications could be linked to pedagogy, training, and resource constraints that teachers may face. It also highlights the necessity for curriculum adjustments to cater to the inadequacies. Addressing the identified concerns will improve the teaching and learning experience, to meet the approved standards, the expectations of teachers, and the needs of students. A focus on professional development programs tailored toward innovative teaching practices could address the training needs of educators and create more dynamic learning opportunities for learners.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».