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Enregistrement W2132775121 · doi:10.1177/1362168809353872

Doing a group presentation: Negotiations and challenges experienced by five Chinese ESL students of Commerce at a Canadian university

2010· article· en· W2132775121 sur OpenAlexaboutno aff
Luxin Yang

Notice bibliographique

RevueLanguage Teaching Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresentation (obstetrics)ConversationPsychologyClass (philosophy)NegotiationEnglish for academic purposesGroup workTask (project management)PedagogyCitizen journalismPeer feedbackMathematics educationSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the negotiations and challenges experienced by five Chinese ESL (English as a second language) students of Commerce through their engagement in an academic presentation in a regular content course at a Canadian university. Multiple sources of data were collected, including interviews, class observations, group discussions, emails, field notes, assignment drafts, and course materials. Data analysis showed that, in their preparatory activities outside the classroom, students employed peer—peer dialogues (group discussions and email exchanges) to clarify the task requirements, generate ideas, seek peer comments, and coach rehearsals. However, the academic presentation — especially open discussion part — was a great challenge to them, related to their underdeveloped English conversation ability, their unfamiliarity with participatory communication modes in the Canadian classroom, and their limited experience with group work. To compensate for their limited sense of conversational abilities, they chose to present a thorough case analysis rather than engage the class in discussion through their presentation as expected by the instructor. The students eventually understood the norms of academic presentation in this content course through their observation of the instructor’s reaction to their presentation in class and subsequent presentations of their classmates, and they realized that they should approach assignments according to the requirements. Implications drawn from these findings are discussed.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0280,008
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeQualitatif
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

Citations64
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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