Students' Conceptions of Tutor and Automated Feedback in Professional Writing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
B ackground Professional writing is an essential outcome for engineering graduates and hence a vital part of engineering education. To provide a successful learning experience for students engaged in writing activities, timely feedback is necessary. Providing this feedback to increasing numbers of students poses a major challenge for instructors. New automated systems work towards providing both timely and appropriate writing feedback, but students' views on automated feedback, and feedback in general, are not well understood. P urpose (H ypothesis ) To contribute to a deeper understanding of students' conceptions of feedback from tutors and an automated system called Glosser, and how these conceptions are related to achievement. D esign /M ethod Students in an engineering course worked in pairs to write an engineering report on e‐business. The design of the study involves in‐depth interviews and the analysis employs an approach in which student conceptions of automated feedback are investigated in relation to related feedback from their tutor, perceptions of automated feedback in general, and their academic achievement. R esults Students' conceptions of feedback vary and can be grouped into cohesive and fragmented, which is consistent with other theoretical models. Close associations were found between more cohesive conceptions of feedback and better academic performance. C onclusions A student's conception of traditional and automated feedback is similar, being either cohesive or fragmented. Changing one may change the other. Deep learners see feedback as a way of learning about the topic whereas shallow learners see them as a way to improve the communication aspects of writing. Design considerations based on these results are discussed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle