Notice bibliographique
Résumé
This investigation intends to seek into investigating the effect of teaching the pronunciation through a fun activity of Rhythm on the learners' pronunciation improvement.This study is to find out whether students in this group will perform a significant improvement in pronunciation comparing to the other group.Rhythm of English is considered as one of the biggest difficulties for many foreign learners of English.It is more important for EFL learners who have a very different system in their L1 (e.g.Persian).These learners are not usually motivated for pronunciation practice.Therefore, this study will explore the effect of musical rhythm, on pronunciation improvement.120 Iranian EFL elementary learners in an English language institute aging from 7-9 years old will participate in this study.After the pretest they will be divided in two groups namely, control and experimental.In one group, teacher uses musical rhythm to teach as treatment of the study while in the other one, she does not.At the end of the term, a posttest will be given to both experimental groups to check any significant difference between their performances."Rhythm, actually, is timing patterns among syllables.However, the timing patterns are not the same in all languages.There are two opposite types of rhythm in languages: stress-timed and syllable-timed.According to Mackay (1985), stress-timed rhythm is determined by stressed syllables, which occur at regular intervals of time, with an uneven and changing number of unstressed syllables between them; syllable-timed rhythm is based on the total number of syllables since each syllable takes approximately the same amount of time.English, with an alternation of stressed and unstressed syllables, is obviously stress-timed" (Chen, C. et al., 1996).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,943 | 0,939 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».