#25 בונה משפטים זמין עכשיו
סדר מחדש מילים ליצירת משפטים תקינים. מילים מעורבבות מחכות לסדר. הלומד גורר אותן למקום ליצירת משפטים תקינים דקדוקית. ה-AI מציע הסברים לטעויות.
בסיס מחקרי: סידור מחדש מחזק ידע תחבירי ואינטגרציה (VanPatten, 2004).
קטגוריית משחקים
שליטה במבני האנגלית דרך התבוננות, טרנספורמציה וניתוח שגיאות במקום שינון כללים.
סדר מחדש מילים ליצירת משפטים תקינים. מילים מעורבבות מחכות לסדר. הלומד גורר אותן למקום ליצירת משפטים תקינים דקדוקית. ה-AI מציע הסברים לטעויות.
בסיס מחקרי: סידור מחדש מחזק ידע תחבירי ואינטגרציה (VanPatten, 2004).
מיין פריטים לקטגוריות הנכונות. מילים, ביטויים או דוגמאות צריכים להתמיין לסלים דקדוקיים - זמן עבר לעומת הווה, ספיר לעומת לא ספיר. ה-AI מסביר את הכללים.
בסיס מחקרי: קטגוריזציה מחזקת יצירת מושגים דקדוקיים (Robinson, 1996).
הפוך משפט לצורה חדשה. משפט נתון צריך להפוך - שלילה, שאלה, זמן אחר. הלומד מיישם כללים ובודק עם משוב מיידי.
בסיס מחקרי: תרגילי טרנספורמציה מפתחים גמישות דקדוקית (Rutherford, 1987).
שלוט בכל 12 זמני האנגלית. תרחישים בזמן אמת דורשים בחירת זמן נכון. ה-AI מדגיש את הלוגיקה הזמנית - למה present perfect כאן ולא simple past.
בסיס מחקרי: הבדלי זמנים דורשים הבנה סמנטית של זמן ואספקט (Comrie, 1976).
אם... אז... בנה משפטי תנאי. הלומד בונה משפטי תנאי בסוגים 0-3. ה-AI מציג תרחישים ובודק מבנה תנאי נכון.
בסיס מחקרי: תנאיים מחברים צורה דקדוקית עם משמעות היפותטית (Celce-Murcia & Larsen-Freeman, 1999).
החלף בין אקטיב לפסיב. משפטים צריכים לעבור מקול פעיל לסביל ולהפך. הלומד מבין מתי ולמה להשתמש בכל קול.
בסיס מחקרי: קול סביל מהווה אתגר ללומדים בשל סדר מילים ומיקוד (Master, 1991).
הפוך הצהרות לשאלות נכונות. משפט הצהרתי צריך להפוך לשאלה - yes/no או wh-. הלומד מתרגל היפוך ומיקום מילות שאלה.
בסיס מחקרי: יצירת שאלות מחייבת שליטה בהיפוך ובתנועת עזר (Pienemann, 1998).
A, an, the או כלום? החלט. טקסט עם רווחים לתוארי ידיעה. הלומד בוחר a/an/the/- ולומד למה כל בחירה נכונה או שגויה.
בסיס מחקרי: תוארי ידיעה מהווים אתגר מתמשך ללומדי EFL (Master, 1990).
הוסף פיסוק במקום הנכון. משפטים ללא פיסוק. הלומד מוסיף נקודות, פסיקים וסימני שאלה ולומד כללי פיסוק באנגלית.
בסיס מחקרי: פיסוק נכון משפר בהירות ומשמעות בכתיבה (Truss, 2003).
מצא ותקן שגיאות דקדוקיות. משפטים עם שגיאה אחת או יותר. הלומד מזהה ומתקן. ה-AI מסביר את הכלל שנשבר.
בסיס מחקרי: ניתוח שגיאות מפתח מודעות מטא-לשונית (James, 1998).
זהה את השגיאה הבודדת בדיוק מושלם. משפט עם שגיאה אחת בדיוק. הלומד מסמן את המילה השגויה בלבד - דורש קריאה מדויקת.
בסיס מחקרי: זיהוי שגיאה ממוקד מעמיק עיבוד ותשומת לב (Schmidt, 1990).
השלם את המשפט בצורה הגיונית ונכונה. תחילת משפט ניתנת - הלומד משלים עם סיום נכון דקדוקית והגיוני. ה-AI מעריך מבנה ומשמעות.
בסיס מחקרי: השלמת משפטים בודקת שליטה דקדוקית בהקשר (Read, 2000).
שנה צורת מילה להתאמה למשפט. מילת בסיס נתונה - הלומד משנה אותה (פועל לשם עצם, תואר לתואר פועל) להשתלבות במשפט.
בסיס מחקרי: גמישות בגיבוש מילים חיונית להרחבת אוצר מילים (Bauer & Nation, 1993).
הוסף תחילית או סיומת ליצירת מילה חדשה. מילת שורש מוצגת. הלומד מוסיף un-, re-, -tion, -ly ליצירת צורה חדשה עם משמעות שונה.
בסיס מחקרי: מודעות לאפיקסציה מאיצה פירוק והרכבת מילים (Carlisle, 2010).
גלה את הכלל הדקדוקי מהדוגמאות. ה-AI מציג דוגמאות - הלומד מסיק את הכלל. גילוי מונחה בונה הבנה עמוקה יותר משינון.
בסיס מחקרי: למידת כללים אינדוקטיבית מקדמת הכללה עמידה (Ellis, 2002).
גלה את דפוס השגיאות האישי שלך. ה-AI מנתח היסטוריית שגיאות ומזהה דפוסים חוזרים. הלומד מקבל תרגול ממוקד על נקודות חולשה.
בסיס מחקרי: משוב מותאם אישית מבוסס על פרופיל שגיאות (Ferris, 2011).
כמה תרגילי דקדוק תפתור בדקה? מרוץ נגד השעון עם תרגילי דקדוק מהירים. מבחן אוטומטיות דקדוקית תחת לחץ.
בסיס מחקרי: תרגול מהיר מפתח אוטומטיות (DeKeyser, 2007).
השלם רווחים בטקסט עם המילים הנכונות. טקסט עם רווחים מרובים. הלומד משלים עם מילים מתאימות מבחינה דקדוקית ומשמעותית.
בסיס מחקרי: מבחני Cloze מודדים יכולת אינטגרטיבית (Oller, 1979).
נתח משפטים לפי רמות מורכבות. משפטים מוצגים ברמות מורכבות שונות. הלומד מזהה מבנים ומנתח יחסים דקדוקיים.
בסיס מחקרי: מודעות למורכבות תחבירית תומכת בהתפתחות (Norris & Ortega, 2009).
רשימה לא יכולה להראות יצירה בזמן אמת. ציינו נושא בהדגמה וצפו בפורמטים האלה מתמלאים בתוכן חדש לנגד עיניכם.