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sketch engine教學的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦廖柏森寫的 英文系最受歡迎的線上語料庫：用20個網站學習英文句型與詞彙搭配 可以從中找到所需的評價。
國立臺灣師範大學 華語文教學系 陳俊光所指導 張美玲的 多義詞「而」的篇章分析與教學建議 （2021），提出sketch engine教學關鍵因素是什麼，來自於連詞、對比、承接、遞進、整體連接、局部連接、語義連貫。
而第二篇論文國立臺灣師範大學 翻譯研究所 胡宗文所指導 李明蓉的 以語料庫分析譯者翻譯風格:以愛倫坡短篇小說譯本為例 （2021），提出因為有 愛倫坡、重譯本、譯者風格、語料庫分析、異化與歸化的重點而找出了 sketch engine教學的解答。
英文系最受歡迎的線上語料庫：用20個網站學習英文句型與詞彙搭配
為了解決sketch engine教學 的問題，作者廖柏森 這樣論述：
不知道怎麼寫，就問問語料庫大神！ 帶你走進英文系學生的寫作教室， 學會高手必備的語料庫英文寫作技巧。 全臺英文系老師一致推薦！ 用語料庫提升學習動力！ 語言的學習很難說是一件輕鬆的事，尤其面對的是有壓力的目標時（多益、托福等語言認證考試），要付出的心力更是相對的高。多背幾個單字、多看幾篇文章，一味地往腦袋裡塞進大量資料，學習的成效很容易因為枯燥與疲乏而打了折扣。 語料庫的大數據學習有別於傳統的英語學習方式，是國內英文相關系所相當推崇一種語言學習方式，使用者透過親自操作，可以更深入探索語言的變化，發現各種意想不到的詞彙組合變化，讓學習英文變成一場有趣的探險。另
外，語料庫所蒐集的語料為英語母語人士在真實情境中使用的自然語言，因此使用者從中學到的便是最道地的用法，可以改掉常見的中式英文搭配問題，最直接的幫助就是改善英文寫作時的文字搭配、語感與句型結構。 用語料庫的大數據為英文寫作加分！ 語料庫檢索很簡單，但一般學習者因為不熟悉，一開始容易產生排斥的心理，實在是相當可惜。以下列舉一些語料庫的實際功用與檢索方式，簡單說明學習語料庫的益處： 1. 查詢搭配詞 要表達「強調」，知道英文是emphasize，但不知道前後該放哪些字。從語料庫可以查到emphasize the importance of（強調…的重要性）、strongly em
phasize（大力強調）、repeatedly emphasize（反覆強調）等多種搭配用法。 2. 分辨相近字 要表達「我嚇壞了」，但英文scared 和scary 都是指「驚嚇的」，應該要說I am so scared. 還是I am so scary. 呢？將這兩個字放到方括號中，寫成I am so [scared scary]，輸入語料庫，就可得到正確答案。 3. 替換同義字 要表達「有力的證據」，永遠只會寫strong evidence嗎？將 =strong EVIDENCE輸入語料庫，便可得到clear, convincing, compelling, sol
id等形容詞，都可用來表達「有力的」，讓寫作的用字有更多變化。 4. 歸納正確句型 要表達「深刻的理解」，只知道「理解」是understanding，不確定該用哪個形容詞。輸入ADJ understanding檢索，除了得到deep, full, thorough, profound等形容詞，還可觀察出「A have a deep understanding of B」的句型，用以表達「A 對B 有深刻的理解」。 名人推薦 全臺英文系老師一致推薦！ 國立臺灣大學外國語文學系教授 張嘉倩 國立臺灣科技大學應用外語系教授 王世平 國立彰化
師範大學英語系教授 張善貿 國立中興大學外國語文學系副教授 施以明 真理大學英美語文學系副教授 陳雅齡 東吳大學英文學系助理教授 歐冠宇 中原大學應用外國語文學系助理教授 吳碩禹 世新大學英語學系助理教授 張綺容 專文推薦 國立清華大學資訊工程學系教授 張俊盛 很遺憾的是，大數據語言學習工具的福音，沒有普遍傳播。大家都知道可以用Google搜尋資訊，但只有少數人知道搜尋語言用法，有許多特別設計的免費工具可資利用，效果優於Google。很多教師、學子無緣享受
這些很好用的服務帶來的益處，相當可惜。 我很高興知道廖教授寫了這本新書，推薦20多個全世界頂尖的語言學習網站。我相信本書對於學生、老師、文職、工程師等形形色色的讀者，會有很大的幫助。藉著大數據工具的力量，在課堂之外，沒有老師從旁指導，憑藉工具，就能得「語言之道」，解「語言之惑」。 全球化腳步加快之際，所幸有廖教授介紹的這些工具可運用，隨時都可用以快速解決問題，改進英文寫作，以溝通全世界。廖教授的這本書，相信可有效地推廣「資料密集式語言學習」的觀念與實務。如果說本書可助一臂之力，幫國家提升全球競爭力，也不為過。因此，我很樂意推薦本書，是為序。 國立交通大學英語教學所所長暨語言教
學與研究中心主任 林律君 廖教授在本書中介紹了20個常見也容易操作的語料庫，提供想用英文寫作的讀者「善其事、利其器」的寫作工具。針對其中10個語料庫，提供詳盡的介紹與清楚的檢索步驟，每章節後還設計了綜合練習，並提供參考答案，幫助學習者可以透過實際操作與練習，「知其然，亦知其所以然」，達到自主學習的成效。 在大數據的時代，AI人工智慧浪潮下，所有的學習欲善其事，必先利其器；達到知其然（工具），並知其所以然（如何、為什麼使用）。用大數據語料庫及有效的檢索方法學英文，方可借力使力，事半功倍。廖教授的這本書正提供了英文寫作者所需要的知識與方法，本人很榮幸能撰文推薦。
多義詞「而」的篇章分析與教學建議
為了解決sketch engine教學 的問題，作者張美玲 這樣論述：
漢語「而」為一跨「並列」、「轉折」、「因果」語義關係類別的連詞，可見功能之複雜，而前人的研究偏重古漢語「而」的語義與語法功能。關於現代漢語「而」的研究多集中在學習者的偏誤，與篇章相關研究著實不多。為釐清多義詞「而」在現代漢語中的功能，本研究以Halliday（1985）的三大語言純理功能（metafunction）的概念（ideational）、篇章（textual）、人際（interpersonal）為分析架構，以真實語料為基礎，探討不同語義關係「而」在語義與篇章上的差異，並將研究結果應用於實際教學中。本研究之語料共2,115筆「而」的書面語料，996筆取自《中文詞彙特性速描系統》（Chi
nese Word Sketch Engine）、1,119筆取自《聯合知識庫》（UDN Data），兩語料庫的字數各約25萬字，以前人的研究為基礎，梳理語料，深入探討「而」不同語義關係的差異與篇章功能的異同。首先，先從歷時的角度來看，「而」原來以連接「並列」、有時間先後的語言成分，因此有「承接」功能，經過語境的推進而有「因果」、「轉折」等不同功能。「因果」為事理上的承接關係，轉折細化出對比功能，承接也延伸出遞進功能，形成複雜的語義關係。再從語料的分布來看，以「而2」（對比）最多，佔29.6%，其次為「而3」（遞進）佔27.5%、「而5」（因果）佔20.6%、「而4」（承接）佔13.2%，而以
「而1」（轉折）佔9.1%最低。整體看來，「而」仍以逆接義（「而1」＋「而2」）與順承義（「而3」＋「而4」）為主，其次為因果義（「而5」）。在篇章層面上，「而」連接短句或分句的「局部連接」為89.7%，遠高於「整體連接」的10.3%，後者連接語段或語篇，其中以「而3」的30.7%、「而4」的27.5%與「而2」的24.8%較高。其次，「而1」為15.6%，「而5」僅1.4%。而範距大小與信息焦點的分布有關，整體連接的「對比焦點」比例明顯較高，連接語段時常帶出「新話題」並加以說明，因而與前面語段形成對比。最後，研究者將探討現行華語教材中「而」內容的優缺點，並將本研究的結果應用於教學上。
以語料庫分析譯者翻譯風格:以愛倫坡短篇小說譯本為例
為了解決sketch engine教學 的問題，作者李明蓉 這樣論述：
愛倫坡（Edgar Allan Poe）能成為中文世界美國文學的代表性作家，翻譯於其中扮演關鍵角色。基於此點，愛倫坡作品的譯本具有翻譯研究價值。綜觀目前愛倫坡譯本相關的翻譯研究，文本分析仍為主要研究方法。本研究則嘗試加入語料庫分析，將梁永安、陳福成與謝瑤玲三位譯者的譯本轉換為語料庫，運用AntConc、Sketch Engine和CRIE3.0等語料庫工具，分析三個不同版本的譯文在量性數據呈現何種特色；再結合文本分析，歸納出三位譯者的翻譯風格，並參照譯者寫下的譯序或譯後記，試圖證明譯者背景會影響其翻譯風格。結果發現譯者風格確實與其背景有關聯：三人之中僅有謝瑤玲研究英美文學，受此影響，其翻譯風
格偏向異化，且透過謝瑤玲的譯序，可知其在翻譯過程追求形式對等與動態對等；梁永安與陳福成皆非英美文學學者，翻譯時不惜刪減、增譯或補充原文資訊，較偏向歸化。本研究所得結果支持翻譯學者勒菲弗爾（Lefevere）的觀點：「翻譯是一種重寫」；但也指出Bensimon和Antoine Berman重譯假說觀點過於片面，重譯本異化程度不僅取決於讀者熟悉異國文化與否，譯者的翻譯觀也決定譯本異化程度。