The Effect of Pre-Task Planning Time on L2 Learners’ Narrative Writing Performance
Notice bibliographique
Résumé
Building on Baddeley’s cognitive psychology (2007) and Skehan’s Limited Attentional Capacity Model (2009), this article reports a study of the effects of pre-task planning time (strategic planning time) on Malaysian English learners’ written narratives elicited by means of a picture composition. 50 first-year undergraduate students studying at Universiti Sains Malaysia (USM) Penang were served as the participants of this study. All the participants achieved band four from Malaysian University English Test (MUET). They were randomly selected and divided into two equal groups of with pre-task planning time and without pre-task planning time. Each group was asked to narrate a story under the two different conditions. Participants in pre-task planning time group was required to plan for their performance for 10 minutes and take notes before they performed the tasks, whilst the participants in without pre-task planning time group began writing immediately. The learners’ writing performance was measured for complexity, accuracy, and fluency (CAF). Independent samples t-test was employed to analyze the collected data. Results indicated that pre-task planning time had no effect on the accuracy of the learners’ writing performances, but led to more fluency and complexity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».