The Relationships Among Writing Skills, Writing Anxiety and Metacognitive Awareness
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to investigate the relationships among students’ argumentative text writing skills, writing anxiety, and metacognitive awareness. The participants were composed of 375 8th graders in six middle schools in Sivas. Metacognitive Awareness Inventory (B Form) which was adapted in to Turkish by Karakelle & Saraç (2007) and Writing Anxiety Scale which was developed by Yaman (2010) were used to collect data. The argumentative texts that were gathered from the students were evaluated using the Argumentative Essay Rubric, which was developed within the scope of this study. Descriptive statistics were calculated, Spearman Correlation Analysis, and Kruskal-Wallis Test were applied for analyzing the data. The analyses revealed that the students’ argumentative text writing skills were inadequate. It was also determined that students with low writing anxiety were more successful in writing argumentative texts when compared with their counterparts with middle and high anxiety levels. Moreover, slight and positive relationship between argumentative text writing skills and metacognitive awareness, and a significant relationship between writing anxiety and metacognitive awareness were determined. As a result of the study, it can be stated that decreasing students’ writing anxiety and increasing their metacognitive awareness will have a positive effect on their argumentative text writing skills.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».