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Enregistrement W1131087024

The Effect of Dynamic and Non-Dynamic Assessment on Acquisition of Apology Speech Act among Iranian EFL Learners

2014· article· en· W1131087024 sur OpenAlexvenueno aff
Arezou Razavi, Omid Tabatabaei

Notice bibliographique

RevueJournal of academic and applied studies · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational and Psychological Assessments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDynamic assessmentPragmaticsSpeech actMediationPsychologyTest (biology)LinguisticsComputer scienceMathematics educationDevelopmental psychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study has aimed to explore the effect of dynamic and non-dynamic assessment on acquisition of apology speech act among Iranian EFL learners. One-hundred forty-three male and female intermediate Iranian learners, who were selected randomly, were assigned to high and low groups based on their score in OPT. Then, each group was divided into two DA and NDA groups randomly. Both groups participated in pretest and posttest, six treatment tests during fifteen sessions, also an instruction part about different apology strategies based on Olshatain and Cohen (1983). DA groups, the experimental ones, received different types of mediation in tests based on Lantolf and Poehner's (2011) scale and their ZPDs. NDA groups, the control ones, were assessed in traditional method. T-test was used to analyze the data, which revealed that DA group significantly outperformed NDA group. The main result of this study showed that dynamic assessment helps learners to improve their apology speech act acquisition. The findings of this study provide insights to assessment of pragmatics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,379 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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