Russian as native, non-native, one of natives and foreign languages: Questions of terminology and measurement of levels of proficiency
Notice bibliographique
Résumé
© 2015, Canadian Center of Science and Education. All rights reserved. The 21st century has brought globalization of people’s lives and education. Dramatic economical, political and natural cataclysms has made our planet’s population mobile and that concerns not only highly developed countries but also so called the third world countries. While moving and changing their places of residence people bring with them their native language, their culture, knowledge and experience. They also bring to their new county of residence their own perception about communication, both an inner communication and an intercultural one. Bulat Okudzhava said in one of his poems, “To understand each other is a sacred science”, and today this approach to communication becomes a vital necessity in everyday life, in the sphere of science and education, in real space as well as in the virtual one. While people actively learn foreign languages with approved status, minor languages become suppressed in spite of the fact that the population - bearers of these minor languages are quite numerous and these bearers should be taken into consideration. But this problem is likely to be referred to politics. In the frames of practical educational activities we deal with various problems. One of them quite often causes obstacles not only in organizing of the methodically correct educational process but also in its monitoring process. Its impact on marking the final results, on achieving targeted competences - all these are the subjects of correct terminology. To be more precise – correlation of terminology that is accepted in Russian Federation and in the world (in the first place in Europe, the USA, Israel).
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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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».