Peer collaborative writing in the <scp>EAP</scp> classroom: Insights from a Canadian postsecondary context
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Peer collaborative second language (L2) writing has recently gained a lot of traction (Hu & Lam, 2009; Swain & Lapkin, 2013) as both instructors and students recognize its advantages. Although research on peer feedback in L2 contexts has a long history, peer collaborative L2 writing research has been sparse. This article reports on a study that investigated student perceptions on collaboration in an extended, take‐home writing assignment in an English for academic purposes context at a Canadian university. Data were collected from questionnaire surveys, student writing, and semistructured interviews. Findings suggest that although there are some challenges in peer collaborative writing, it also has certain benefits. The main challenges identified were participants’ unfamiliarity with peer collaboration, lack of clear instructions regarding the steps to be followed, unequal proficiency levels within groups, and group members’ different backgrounds, causing difficulty in communication among partners. The benefits include students’ critical awareness about the use of language in academic writing, which led to an improved understanding of the meaning‐making processes in text production. Drawing on these findings, the authors discuss implications for teaching and learning.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,045 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».