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Enregistrement W1660205459 · doi:10.21432/t28g6k

Screen capture technology: A digital window into students' writing processes / Technologie de capture d’écran: une fenêtre numérique sur le processus d’écriture des étudiants

2013· article· en· W1660205459 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Learning and Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital literacyHumanitiesDigital humanitiesLiteracyComputer scienceRhetoricArtSociologyLinguisticsPhilosophyWorld Wide WebPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technological innovations and the prevalence of the computer as a means of producing and engaging with texts have dramatically transformed the ways in which literacy is defined and developed in modern society. Concurrently, this rise in digital writing practices has led to a growing number of tools and methods that can be used to explore second language (L2) writers’ writing development. This paper provides an overview of one such technique: the contributions of screen capture technology as a means of analyzing writers' composition processes. This paper emphasizes the unique advantages of being able to unobtrusively gather, store and replay what have traditionally remained hidden sequences of events at the heart of L2 writers' text production. Drawing on research data from case studies of university L2 writers, findings underscore the contribution screen capture technology can make to writing theory's understanding of the complex series of behaviours and strategies at the heart of L2 writers' interactions. Les innovations technologiques et la prévalence de l'ordinateur comme moyen de produire et d’interagir avec les textes ont radicalement transformé la façon dont la littératie est définie et développée dans la société moderne. Cette augmentation des pratiques d'écriture numérique a généré un nombre croissant d'outils et de méthodes disponibles pour explorer le développement de l'écriture dans une langue seconde (L2). Cet article donne un aperçu de l’une de ces techniques: les contributions offertes par la technologie de capture d'écran en tant que moyen d’analyse des processus d’écriture. L’article met l'accent sur les avantages incomparables qu’offre la possibilité de recueillir discrètement, de conserver et de revoir ce qui normalement reste une suite d'événements cachés au cœur du processus d’écriture dans une langue seconde. S'appuyant sur des données de recherche issues d’études de cas d’étudiants en L2 de niveau universitaire, les résultats mettent en lumière la contribution de la technologie de capture d'écran à la compréhension théorique de séries complexes de comportements et de stratégies situées au cœur des interactions des étudiants de L2 en contexte d’écriture.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · 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