The Effect of Argumentative Text Pattern Teaching on Success of Constituting Argumentative Text Elements
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to view how argumentative text pattern teaching influences constituting argumentative essayelements. The study was performed according to one-group pre-test post-test design. The study was carried out inspring term of 2017-2018 academic year and it lasted for five weeks. 33 prospective teachers who took the course ofText Producing Techniques participated in the study. The data of study were collected through 132 argumentativeessays which prospective teachers wrote and Argumentative Text Elements Rubric to evaluate these. The results ofthe research are as follows: Quite few students included argumentative essay elements before argumentative essaypattern teaching and none of the students wrote justification for counter argument. It was determined that 66,7% ofthe students didn’t write data, 81,8% of them didn’t write counter argument, 87,9% did not write justification forcounter argument, 84,8% did not write rebuttal of counter argument and 48,5% did not write conclusion. At the thirdstudy, number of successful students increased on the basis of all elements. However, the majority of students havereached a partially successful level. At the post test, most of the students achieved successful level on the basis of allelements except refuting counter argument. Significant differences on behalf of the post-test were determinedbetween pre-test and post-test scores at all of the argumentative essay elements.
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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 | 0,003 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».