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留学语言培训项目案例:3个月提升托福成绩20分的解决方案
北京海天环球教育科技有限公司26-05-17【公司新闻】6人已围观
简介TOEFL考试"大变脸"TOEFL是"Test Of English as a Foreign Language"的缩写,即"英语非母语的英语水平考试".由于TOEFL成绩被全球180个国家的超过4500个大学和研究机构所认可,因此它是目前世界范围内使用最广的英语水平考试,全球每年考生数目超过80万.正因为TOEFL被...
TOEFL考试"大变脸"
TOEFL是"Test Of English as a Foreign Language"的缩写,即"英语非母语的英语水平考试".由于TOEFL成绩被全球180个国家的超过4500个大学和研究机构所认可,因此它是目前世界范围内使用最广的英语水平考试,全球每年考生数目超过80万.正因为TOEFL被广大中国学生用于北美和英联邦各国的留学申请,所以被谐称为"托福"--也就是"托"TOEFL的"福"才能够留学成功.AI赋能国际教育托福写作教师培训的
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新托福考试及朗思测试信度比较
目前国内学者对国外语言测试中口语部分的研究较少.本文拟依托Bachman和Palmer的语言测试有用性原则,探究新托福口语考试及朗思口语考试的信度,为提高语言口语测试质量提供参考.研究发现,就评估者信度而言,新托福口语考试比朗思口语考试的信度更高,因其培训制度更完善,同时有效避免了单一评分者偏见.两项测试在测试信度方面均有不可靠因素,但综合来讲,朗思考试的测试条件要更胜一筹.浅析雅思托福与DET分数的相关性
截至2020年,全球已经有800多所院校和机构认可多邻国英语考试(DET)成绩作为入学申请语言能力证明,甚至可以替代雅思和托福成绩.因此,许多原本计划参加托福或者雅思考试的考生也许会考虑转考DET.在此背景下,多邻国官方所发布的三种考试之间的相关性报告的效度和真实性便值得进一步研究论证.此外,考虑到最近的一次相关性研究,即Geoffrey T. LaFlair和Burr Settles在2019的实验,并未探索DET分数与托福雅思各项小分之间的相关关系,本实验补充了此方面的研究,从而为熟悉托福雅思但并不熟悉DET的考生和辅导机构教师提供一些建议和帮助.本研究采用量化研究方法,使用统计软件IBM SPSS来计算皮尔森和斯皮尔曼相关系数.本实验样本共包含了116份DET分数,其中86份同时拥有托福和DET成绩,另外30份则同时拥有雅思和DET成绩.研究结果如下:1) 托福,雅思和DET三者总分之间存在显著正相关关系,这与多邻国官方研究报告结果一致;2) 托福考生写作和口语分数与DET分数之间呈中等程度相关关系,可能意味着这两部分与DET考生拥有相似的评分标准和难度;3) 托福阅读和听力部分与DET分数没有显著相关关系,意味着熟悉托福的考生和教师在备考DET时需要谨慎借鉴托福的备考经验;4) 除写作以外,DET与雅思其他单项分数均成中等程度相关关系,说明雅思考生转考DET时迁移成本可能较低,但是仍然需要额外注意DET写作部分的备考.英语专业托福教学中的问题与对策探究
在全球性的英语综合水平测试考试中,具备权威性且非常热门之一的就是托福考试.在中国,众多留学生为了海外留学而进行托福考试,该考试的独特理念及做法引起了国内外语言界的关注.而在英语专业中的托福教学,对语言的交际应用能力十分的重视,这种实用型的原则体现在托福考试的题型及题材选择上,在实际的英语专业教学中具有明显的指导意义.托福考试对我国英语教学和考试改革的启示
托福考试的信度和效度世界认可。近年来,我国每年三四万考生参加托福考试,考生中有学生也有企业职工,托福考试还催生出众多的考试培训机构。为满足各利益相关者对英语学习的需要,借鉴托福考试的一些理念和做法,我国英语教学改革可从分类教学、创新管理,结合学术、注重应用等方面入手,而英语考试改革则可以从考试形式和考试内容两方面入手。热门文章
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With the rapid advancement of artificial intelligence (AI) technology, the role of adaptive learning in promoting students' personalized learning outcomes has become a pivotal issue in current educational reform and technology application. Based on this, this paper conducted a meta-analysis of 29 experimental and quasi-experimental research to explore the influence of AI-driven adaptive learning on students' personalized learning outcomes, and to examine potential moderating variables that may cause heterogeneity in the research findings. The results indicated that AI-driven adaptive learning had a significant positive effect on students' personalized learning outcomes, with particularly prominent performance in enhancing sustainable adaptive learning abilities. Furthermore, the effectiveness of AI-driven adaptive learning was regulated by the specific adaptive technologies and adaptive engines employed. Based on the above findings, in order to promote the efficiency of AI-driven adaptive learning in enhancing students' personalized learning and technical adaptability, provide support for promoting personalized cognitive outcomes and personalized non-cognitive development, and optimize the application of adaptive technologies and adaptive engines, so as to enhance the effectiveness of AI-driven adaptive learning in promoting students' personalized learning and improving their technological adaptability.
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