Translation Learning Needs and Motivations Within Blended Teaching at a Chinese Application-Oriented University
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid development and popularization of information technology and online learning platforms, university teaching no longer needs to rely solely on traditional face-to-face instruction. This is particularly relevant for translation courses, which are both theoretically demanding and practically challenging. Blended teaching models can be established by integrating appropriate online learning platforms with varying learning materials. This enables students to learn anytime, anywhere, at a pace suited to their individual needs. Prior to designing such instruction and intervention, it is essential to gain a comprehensive understanding of students’ specific translation learning needs, including their bilingual competence in English and Chinese, as well as their academic and career aspirations. The present study, designed and conducted by the researcher, involved 96 junior English-major undergraduates from Guangdong University of Science and Technology (GUST) in China. As an empirical investigation, it sought to identify the translation learning needs of students at application-oriented universities and to explore how blended teaching, informed by social constructivism approaches, influences learners’ L2 Motivational Self System (L2MSS), particularly its three core dimensions. The findings aim to provide both empirical evidence and theoretical insights for the enhancement of translation pedagogy in Chinese application-oriented universities, offering implications for improving translation curriculum design, aligning blended teaching with students’ professional development, and strengthening sustained translation learning motivation.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».