Creative Writing: Bringing the English-Speaking Countries’ Model to Russian Schools
Notice bibliographique
Résumé
Most people of the mid-20th century gave up on extensive writing after leaving school. Now, with the rise of Internet communications, writing skills have become one of the key factors facilitating successful social integration of an individual. Analyzing the fundamental principles of mass-scale writing skills teaching used in Great Britain, Canada and the US, the author suggests changing the writing skills development pattern that has been established in Russian schools. First, these changes should address the texts that serve the basis for student essays. The most impor tant features of such texts appear to be a conflict, an emotional state easily recognized by children, and a strong author’s presence. Second, it is necessary to revise the forms of writing students do in class or at home. In particular, Russian teachers are advised to learn from Graves’ method of teaching children to make contents that would be meaningful for themselves and not predetermined by their teachers. Sample compositions included in language development course books is another area that needs revision. The paper gives the grounds for providing the tools consistent with the author’s conception and not restricted to literary language, instead of merely teaching norms. A good source of exercise could be the Russian National Corpus, the electronic database reflecting all the current trends of contemporary writing. The author believes that implementing these ideas would promote, inter alia, association of different social groups based on acknowledging the importance of cultural raditions.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».