The Role of Information Management in the Assessment of Grammar in L2 Academic Writing
Notice bibliographique
Résumé
Information management of discourse – the ability of a writer to use linguistic forms to organize and present information in a written text – is a key component of second language (L2) ability models in the language assessment literature (e.g., Canale & Swain, 1980; Weigle, 2002), but Purpura’s (2004) language ability model developed specifically for assessment purposes is the only one that considers it to be part of the ability to use grammar accurately and meaningfully when producing a text in an L2. The current study investigated whether L2 academic writing teachers consider information management of discourse as an assessment criterion when assessing grammar in L2 academic texts. Fourteen students in an academic English as a second language writing course at an English-medium university in Canada and their teacher participated in this case study. Students’ essay exam scripts were collected, and the Theme-Rheme progression (TRP) patterns and links (Daneš, 1974) as well as the distribution of new and given information (Halliday & Matthiessen, 2004) in these essays were analyzed. Pearson correlation coefficients between the teacher-assigned grammar grade and the results from the TRP and information distribution analyses were calculated. The findings indicate that information management of discourse indeed forms part of the assessment criteria for grammar in academic writing for the teacher in this study. The implications of this finding for L2 writing pedagogy 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 | 0,011 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».