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Enregistrement W2068317987 · doi:10.5539/hes.v2n1p79

Studies and Suggestions on Prewriting Activities

2012· article· en· W2068317987 sur OpenAlexvenueno aff
Shigao Zheng

Notice bibliographique

RevueHigher Education Studies · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Systems and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrewritingArgumentation theoryTask (project management)Professional writingSchema (genetic algorithms)Mathematics educationWriting processProcess (computing)Teaching methodCollaborative writingPsychologyCreativityTechnical writingTask analysisComputer sciencePedagogyHigher educationLinguisticsCooperative learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies and suggests the need for writing instruction by which students can experience writing as a creative process in exploring and communicating meaning. The prewriting activities generate ideas which can encourage a free flow of thoughts and help students discover both what they want to say and how to say it on paper. Through the activation of the formal schema, students can understand how to organize the material according to the requirements of the writing task and the general structure of the English composition. The authors choose a writing task in College English as an example to show the teaching procedure in the prewriting process. Through the instruction of the writing task on an argumentation, the authors summarize the essential steps of the teaching of English prewriting activities.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0040,010
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeSans objet
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

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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