The Most Preferred and Effective Reviewer of L2 Writing among Automated Grading System, Peer Reviewer and Teacher
Notice bibliographique
Résumé
Who is the most preferred and deemed the most helpful reviewer in improving student writing? This study exerciseda blended teaching method which consists of three currently prevailing reviewers: the automated grading system(AGS, a web-based method), the peer review (a process-oriented approach), and the teacher grading technique (theproduct-oriented approach) in a Writing (IV) class involving 22 technological sophomore students of ModernLanguages Department. The questionnaire results indicated the participants preferred the teacher as the reviewer totheir peers followed by the automated grading system and considered the teacher the most effective in helping theirwriting. Three L2 teachers including one native speaker of English reviewed an essay which was the only and themost inconsistent case between a human rater and a machine rater in the study (2.3 vs. 3.6). This case surfaced anessential problem that the automated grading system couldn’t detect and correct expressions transferred from L1.Data also revealed that teachers without training, their grammatical error identification rates are respectively 82.9%,31.4% and 74.3%. After training, student reviewers could detect and correct from 70.2 to 79.3 percent of grammarerrors on average.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».