15、英语语料库在英语教学中的二次资源应用

英语语料库在英语教学中的二次资源应用

1. 引言

近年来,英语语言语料库(ELC)凭借其高代表性,成为不同英语水平学习者教学中极为可靠的资源。如今,脱离 ELC 进行英语教学已不再可行,因为从 ELC 中获取的数据、信息和示例,为英语教学的全过程赋予了真实性和可靠性。这促使学者们探索多种方式,利用 ELC 开展英语教学。

在大多数情况下,ELC 用于筛选英语中常见的语言用法,而非那些不太常见或使用频率较低的用法。同时,它也用于修订传统的英语教学文本材料,因为这些传统资源中的信息往往与 ELC 中实际的英语使用情况存在较大差异。

原则上,所有英语教学材料都应基于实证和实际用法,这正是学习者所需要学习的内容。而 ELC 恰好能提供丰富多样的语言元素实证用法模式,因此在设计英语教学大纲、教材和课程材料时,ELC 是不可或缺的资源。基于 ELC 的文本更倾向于使用常见且频繁的词汇,这有助于学习者了解英语词汇的使用结构和模式。

鉴于 ELC 在为英语学习者准备基础和额外教学材料方面具有诸多优势,接下来我们将探讨如何将 ELC 作为二次资源,为印度学习者开发英语教材、双语词典、习语词典、短语和谚语词典以及语法书。

2. 一次资源与二次资源的区别

ELC 以数字化和处理后的形式存在,既可以作为一次资源,也能作为二次资源,在英语教学中发挥高效且有效的作用。

2.1 ELC 作为一次资源

当将 ELC 视为一次资源时,学习者可以直接从 ELC 中提取相关的语言数据、示例和信息,并将其应用于课堂学习活动,以提升他们的英语语言知识和沟通技能。在这种模式下,教师和学习者可以在课堂教学中共同直接访问

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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