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  • 简介:基于模态符号学,依托视觉语法和知识可视化表征,通过实验研究和问卷调查发现模态文本的阅读效果要好于纯文字语篇,更有助于学生阅读水平的提高.图像、色彩、印刷版式及可视化表征等模态与文字交互的模态文本不仅能有效激发阅读兴趣、强化模态识读意识,而且在预测文本内容、辨析重点信息、理解及推断细节信息和词义、训练逻辑思维等方面有明显优势.今后应尝试使用模态教材进行大学英语阅读教学并强化学生的模态识读意识.

  • 标签: 模态 英语阅读 文字 图像 知识可视化
  • 简介:本文属于翻译研究与插图技术文本认知理解研究的界面研究,为插图技术文本的翻译提供了一个基于认知视角的理论框架,认为插图技术文本的译者既需处理语言信息又需处理非语言的视觉信息,因此译者的翻译方法建立在两种不同模态共同提供的信息基础之上。文章通过考查翻译的认知特性并将其与插图文本的两种认知模型(CTML和ITPC)进行对比,从而证明了提出的假设,并为这方面的研究构建了一个理论框架。另外,文章还指出了本研究对未来插图文本翻译研究的启示及意义,强调了本研究的重要性。

  • 标签: 多模态 科技翻译 插图 认知翻译研究 多媒体学习的认知模型
  • 简介:标题中的“小品”指一种模态的幻灯片文本,一般网络文化研究者称之为“超文本”。但“小品”只是模态文本中的一种,在网络上很常见,很受欢迎。本文试图用语言符号学分析这种“小品”的特点,并在Halliday的社会符号学框架内予以进一步的探究。

  • 标签: 多模态 主题模态 小品 韩礼德 社会符号学
  • 简介:信息时代的来临,尤其是新媒体、新技术的诞生,使人们的阅读方式悄然发生变化。这对英语阅读教学来说既是机遇,又是挑战。受互联网的影响,中小学生的阅读习惯已经发生变化。生于信息时代的中小学生,从小就以基于新媒体的“读图”方式来理解信息,“看”是信息输入的方式之一。信息技术的快速发展和语言文化的多元融合,使得以语言为中心的传统识读教学法不再适应多种语言、多元文化、模态的社会[1]。

  • 标签: 英语阅读教学 新媒体时代 多模态 语篇 文本 信息时代
  • 简介:摘要:小学是学生步入英语学习的开端,必须为学生打下一个良好的英语基础,因此,小学的英语教学十分重要。随着科技的发展,教学的模式也逐渐发生变化,从之前的文本阅读已经开始向模态阅读转变,英语读写教学逐渐开启了教学的新模式。

  • 标签: 读写教学 多模态文本 阅读与写作 教学策略
  • 简介:模态即人们通过行为、视觉、听觉以及嗅觉、触觉体会到的不同的感观模态模态语境也被普遍的运用到了各大中小学校的教学活动当中,为学生能通过各种模态进行学习并有效提升学习成果带来了极为有利的帮助。模态教学相较于以往单一的模态教学,在给广大师生带来便益的同时,对教师教学能力以及学生的解码能力都提出了较高要求。笔者结合自身教学经验,就模态语境下的教学模态的有效选择与运用展开以下讨论。

  • 标签: 多模态语境 教学模态 选择 运用
  • 简介:

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  • 简介:世界上有多少个民族就有多少种不同的文化,不同的文化模态产生出不同的话语模态.了解文化的差异并寻找跨文化交际中话语模态的相通之处是做好旅游文本汉英转换必不可少的要件.旅游文本作为公共宣传品,最主要的目的就是尽最大可能吸引游客,诱导他们思考,唤起他们行动,但旅游文本在不同文化的话语模态视角下存在着一些不可译性的因素,因此,话语模态转换策略更有助于实现这样的翻译目的,更有助于指导进行汉英旅游资料翻译时进行正确的取舍.

  • 标签: 旅游文本 跨文化交际 话语模态
  • 简介:传统诗歌通过文字表达诗人的思想感情,视觉诗不拘泥于文字一种表达方式,它是通过文字、符号等一系列的排列组合给人带来特殊视觉效果的诗篇。汉语视觉诗从西方发展而来,但又有自身的特点,分析诗歌离不开其自身的文化背景,同时,基于系统功能语言学的模态话语分析又为欣赏视觉诗提供了新的方法,可以更全面地从形、音、义角度理解视觉诗歌。

  • 标签: 诗歌 视觉诗 多模态话语分析
  • 简介:摘要:本文旨在探索模态内容检索的技术实现及其未来发展的方向,首先介绍了模态内容检索的基本概念和应用现状。接着介绍了当前模态内容检索的研究方法和相关技术,包括特征提取和融合方法、跨媒体语义理解和知识表示、检索模型和算法等。并在此基础上,探讨了当前面临的挑战,如数据异构性、特征提取与融合、检索模型设计和语义理解与知识表示等。通过本文的研究和探索,我们可以挖掘跨内容数据的多维度潜力,提供更准确、全面的检索体验。

  • 标签: 多模态内容 检索,数据 模型 语义理解
  • 简介:本研究在模态理论框架内,设计了模态听力训练模式。以在前测中具有相当听力水平的两个班为实验班和控制班。两个班在授课教师、教学内容、教学时间和教学进度保持一致,不同的是实验班接受了为期三个月的模态听力训练模式。实验结束后的听力测试和调查表明,实验班学生的成绩明显高于控制班学生的成绩。在此基础上,本研究探讨了模态对传统听力理解观的挑战和模态教学与多媒体教学的差异,构建了听力学习行为模型。

  • 标签: 模态 多模态 听力训练模式 多模态教学 听力学习行为模型
  • 简介:随着人类社会的不断进步和信息技术的发展,对智能化设备和技术需求越来越高,为了让计算机更好的理解世界,诞生了计算机视觉这门科学。目前计算机视觉已经遍及生活各个方面,并且在日常生活、医学应用、工业检测等领域中发挥重要的作用。图像纹理是人类观察物体获取的重要信息之一,也是最有感知意义的主要特征。在计算机视觉技术的应用中,图像分析、物体识别等应用都和匹配密切相关。此研究从图像的纹理特征为切入点,研究模态图像检索技术,讨论纹理特征抽象与图像查询的匹配方法,对跨媒体图像检索技术具有借鉴和指导意义。

  • 标签: 多模态 检索 图像特征
  • 简介:随着隐喻研究的不断深入,人们发现隐喻的外化手段不仅仅局限于语码模态自身。本研究以广告叙述中的隐喻为关注对象,分析了广告叙述中的模态隐喻类型和意义构建,指出模态隐喻打破了传统隐喻显现手段的束缚,创造性地构建理解模型和语篇意义,使得广告诉求更直观更生动。

  • 标签: 广告 叙述 多模态隐喻 语篇构建
  • 简介:本文首先对模态进行了简要的阐释,接着指出模态研究的常用方法:社会符号学研究方法、系统功能语法的模态话语分析方法(SF-MDA)以及模态互动分析方法。而SF-MDA研究方法中,元功能思想的影响非常深远。文章随后对模态研究的主要领域进行了梳理:和声音相关的研究、和动作相关的研究、图文关系的研究以及模态识读的研究等。综上所述,对模态研究方法和研究领域的阐明有利于模态研究的进一步发展。

  • 标签: 多模态 研究方法 研究领域 元功能
  • 简介:摘要:伴随着社会的不断发展和提升,小学英语的课堂教学模式也取得了迅速的发展和开拓创新。过去的课堂教学模式很明显不能充分满足现阶段的课程目标,目前小学英语的教学向着模态的课堂教学模式的方向迅速前进。本文就对小学英语模态的课堂教学模式展开了讨论。

  • 标签: 小学英语 多模态教学 教学研究
  • 简介:摘 要: 随着信息传递方式的多元化发展,公共交流的表达形式也呈现出模态的发展态势。在大学英语写作教学中,英语写作面临着极大的挑战。构建模态的教学模式,对激发学生的学习兴趣,提高学生的写作能力有着极为积极的现实意义。本文基于模态教学理论,我们尝试通过多模态输入的教学方法给学生丰富的信息输入来源,获得更好的教学效果。

  • 标签: 多模态 英语写作 教学模式
  • 简介:【摘要】高考制度一直在不断地变革,其中的阅读题目也在进行大规模变革。其中变革的目的是为了通过考试分数这一手段强制改变过去的那种阅读习惯,而不是仅仅为了读一篇文章,写一道题。文本阅读能够提高学生的阅读能力,同时促进提高学生的综合素质全面发展。本文旨在探究文本阅读的选文策略来明晰文本阅读在素质教育中的重要地位,从而广范围改变过去的阅读习惯。

  • 标签: 多文本阅读 文本选择 阅读能力
  • 简介:摘要:文本阅读,即文本阅读教学的简称,它是近年来在我国新兴起的阅读教学实践。方法主要是让老师和学生通过围绕一个或者是多个议题选择一组文章,然后由教师引导进行自主阅读。课内外阅读结合是保证文本阅读顺利进行的关键,本文就针对文本阅读中的课内外阅读结合进行了一些分析,并提出了相应策略。

  • 标签: 多文本阅读阅读能力
  • 简介:摘要:课程思政理念已然成为素质教育改革实践的重要途径,将其融入到高中英语教学中,在提高高中生英语文本解读能力的同时,以课程思政理念为思想指导,有效对学生进行思想政治教育,充分发挥出英语文本的思想政治教育功能。这种方式不仅可以降低学生理解与应用文本知识难度,同时也进一步培养学生英语学习兴趣,提高学生综合素质。对此,本文立足课程思政内涵,提出了模态视角下提升高中生英语文本解读能力的课程思政路径,仅供参考。

  • 标签: 高中英语 文本解读能力 多模态 课程思政 实践路径
  • 简介:摘要:现代社会中,信息量越来越庞大,不同媒介形成了各自的信息平台。如何从这些平台中有效地提取出有用的信息,已经成为一个重要的话题。在信息提取领域,模态信息提取是一个备受关注的领域。模态信息提取技术旨在将多种类型的信息,如文本、图像、音频和视频等,结合起来,形成有关于问题的全方位理解,并将这些信息转化为结构化的数据形式,使得人工智能可以通过这些信息来执行任务。在过去的几十年中,模态信息提取技术已经成为人工智能研究中的一个重要领域,并在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱等多个领域的应用中得到了广泛的应用。本文将从多个方面对模态信息提取的发展进行研究和分析。

  • 标签: 多模态信息抽取 大模型 深度学习 自然语言处理