ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

استراتيجيات نحو تنمية مهارة المحادثة لدى متعلمي اللغة الإنكليزية

Strategies for Raising Student Motivation in Conversational English

785   0   4   0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2018
والبحث باللغة العربية
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

يسعى هذا البحث إلى تقديم بعض الاستراتيجيات التي يمكن اتباعها في دورات و مقرر ات المحادثة لمساعدة الطلاب على تخطي هذه العقبات من أجل الوصول إلى مُبتغاهم في التحدث باللغة الإنكليزية بطلاقة. فبالإضافة إلى التركيز على الدور المُناط بكل من المُدرس و المُتعلم نفسه و المادة العلمية و العملية التعليمية و سياقها في تعزيز الدافعية لدى المُتعلم.

المراجع المستخدمة
Alderman, M. K. (1999) Motivation for achievement: possibilities for teaching and learning , Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, Inc. Publishers
Brown, D. H. (2000) Principles of language learning and teaching , New York: Longman
Carrell, L. and Menzel, K. (1997) The impact of preparation and motivation on learning performance in: Communication education , Vol. 46, No. 4, pp. 262-272
قيم البحث

اقرأ أيضاً

This dissertation tackles the ability of Syrian Learners of English to use English discourse Particles. It addresses the use of five discourse Particles by Syrian learners, and these are oh, well, you know , now, and sort of.
يتناول هذا البحث قدرة متعلمي اللغة الإنكليزية السوريين على استخدام لفظة "الآن" كواحد من الفواصل الكلامية في اللغة الإنكليزية، إذ يرتكز إلى تحديد مدى معرفة المتعلمين السوريين باستخدامات "الآن" المختلفة.
هدف هذا البحث إلى زيادة معارفنا في مجال تعلم اللغة الانجليزية عن بعد، و ذلك عن طريق تقصي أنواع استراتيجيات التعلم المستخدمة من قبل متعلمي اللغة في هذا النمط الجديد من التعلم في الجامعة الافتراضية السورية.
في هذه الورقة، نقدم مجموعة بيانات توصية ثنائية اللغة بالتوازي ثنائية اللغة (Dreecdial 2.0) لتمكين الباحثين من استكشاف مهمة صعبة في توصية محادثة متعددة اللغات ومتعددة اللغات. الفرق بين Dreecdial 2.0 ومجموعات بيانات توصية المحادثة الحالية هو أن عنصر ال بيانات (الملف الشخصي والهدف والمعرفة والسياق، والاستجابة) في Dreecdial 2.0 يتم تفاحيا بلغتين، الإنجليزية والصينية، في حين أن مجموعات البيانات الأخرى بنيت مع إعداد لغة واحدة. نقوم بجمع مربعات الحوار 8.2k محاذاة على اللغات الإنجليزية والصينية (16.5 ألف مربع حوار وأحدث 255 ألفا في المجموع) المشروح من قبل عمال التعيد الجماعي مع إجراء مراقبة الجودة الصارم. ثم نقوم ببناء خطوط خطوط خطوط محادثة محادثة مونولجة متعددة اللغات متعددة اللغات على Dreecdial 2.0. تشير نتائج التجربة إلى أن استخدام بيانات اللغة الإنجليزية الإضافية يمكن أن يحقق تحسين الأداء لتوصية التحدث الصينية، مما يشير إلى فوائد Dreecdial 2.0. أخيرا، توفر هذه البيانات هذه البيانات اختبارا صعبة للدراسات المستقبلية لتوصية محادثة مونولينغ متعددة اللغات والتعددية اللغوية.
تثبت نماذج اللغة القائمة على المحولات (LMS) على مجموعات نصية كبيرة تخزين ثروة من المعرفة الدلالية. ومع ذلك، 1) أنها ليست فعالة كوسميز الجملة عند استخدامها خارج الرف، و 2) وبالتالي لا تتأخر عادة وراء إعادة احتجازها بشكل تقريبي (E.G.، عبر اختيار الاستج ابة) حول مهام المحادثة مثل الكشف عن النوايا (ID). في هذا العمل، نقترح نقايد، وهو إجراء بسيط وفعالين من مرحلتين يقومون بتحويل أي ما قبل الاحتراق إلى تشفير محادثة عالمية (بعد المرحلة الأولى - Convfit-Conffit-ING) وتشمير الجملة التخصصية للمهام (بعد المرحلة 2). نوضح أن 1) محاكاة محادثة بالكامل غير مطلوبة، وأن LMS يمكن تحويل LMS بسرعة إلى ترميزات محادثة فعالة بكميات أصغر بكثير من البيانات غير المخلفات؛ 2) يمكن أن تكون LMS محددة ضبطها بشكل جيد في تشفير الجملة المتخصصة في المهام، وتحسينها للحصول على الدلالات الفاخرة من مهمة معينة. وبالتالي، تسمح تشفير الجملة المتخصصة بمعرف المعرف باعتباره مهمة تشابه دلالية بسيطة تقوم على استرجاع الجيران القابل للتفسير. نحن نقوم بالتحقق من صحة متانة وإمدادات الإطار النقدي مع مثل هذا الاستدلال القائم على التشابه على مجموعات تقييم الهوية القياسية: يحقق LMS Convfit-ed أداء معرف أحدث في المجال، مع مكاسب معينة في الأكثر تحديا، قليلة STUPS -SHOT.
التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا