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Enregistrement W1839603870 · doi:10.3968/j.css.1923669720110704.108

The Effects of Learners’ Contribution to Tasks on Achievement of Pedagogic Objectives of Fluency, Complexity, and Accuracy

2011· article· en· W1839603870 sur OpenAlexvenueno aff
Masoud Saeedi, Saeed Ketabi, Hossein Vahid Dastjerdi

Notice bibliographique

RevueCanadian social science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluencyTask (project management)PsychologyHumanitiesPerceptionCognitionCognitive psychologyMathematics educationPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the impact of manipulating the cognitive complexity of tasks on language learners’ perception of task difficulty in terms of overall task difficulty, perceived ability to perform the task, stress, motivation, and interest. The present study also examines the effect of such affective variables on complexity, accuracy, and fluency of learners’ task performance. Some 65 Iranian students studying English as a foreign language at the intermediate level participated in this research. The obtained results revealed that task complexity does affect task performance. Furthermore, task designer’s interpretation of task complexity and learners’ perception of task difficulty converge. Additionally, task takers’ ratings of tasks are related to the complexity and fluency but not accuracy of the performance. Key words: Task complexity; Task difficulty; Structural complexity; Lexical complexity; Accuracy; Fluency Resume: Cette etude examine l'impact de la manipulation de la complexite des tâches cognitives sur la perception des apprenants de langues de difficulte de la tâche en termes de difficulte de la tâche globale, percue capacite 1 a accomplir la tâche, le stress, la motivation et l'interet. La presente etude examine egalement l'effet de ces variables affectives sur la complexite, la precision et la fluidite de l'execution de la tâche des apprenants. Quelque 65 etudiants iraniens etudient l'anglais comme langue etrangere au niveau intermediaire ont participe a cette recherche. Les resultats obtenus ont revele que la complexite des tâches ne touchent l'execution des tâches. Par ailleurs, l'interpretation creatrice des tâches de complexite de la tâche et la perception des apprenants de la difficulte de la tâche convergent. En outre, les notes des preneurs de tâche »des tâches liees a la precision de la complexite et la fluidite, mais pas de la performance. Mots cles: Complexite de la tâche; Difficulte d'une tâche; Complexite structurelle, Complexite lexicale; Precision; Maitrise

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,014
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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