Designing a Creative Problem-Solving-Based English Reading and Writing Curriculum for Chinese University Students
Notice bibliographique
Résumé
The cultivation of 21st-century competencies in higher education demands an integrated approach that simultaneously enhances language proficiency and problem-solving capability. In the Chinese English as a Foreign Language (EFL) context, however, traditional university English instruction remains predominately exam-oriented, offering few opportunities for students to engage in authentic problem-solving tasks. This study presents a design of a creative problem-solving (CPS)-based English reading and writing curriculum for Chinese university students. Grounded in a five-step CPS teaching approach, which includes identifying problems, defining problems, finding solutions, evaluating solutions, and implementing plans, the curriculum integrates thematic units addressing real-world topics such as unemployment, career choice, and career development. The development process drew on a literature review, expert evaluation, and iterative refinement based on feedback. The resulting curriculum features critical reading activities, collaborative brainstorming, structured debates, writing workshops, and reflective practices, supported by a combination of formative and summative assessments. Findings indicate the curriculum’s potential to foster higher-order thinking, creativity, and linguistic competences, aligning with current calls for innovative, learner-centered approaches in EFL education. This work provides practical insights for curriculum developers, language educators, and higher education policymakers seeking to integrate CPS pedagogy into language learning.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».