Doing a group presentation: Negotiations and challenges experienced by five Chinese ESL students of Commerce at a Canadian university
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».