MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2900920841 · doi:10.5539/elt.v11n12p93

A Contrastive Study on the Application of Mind Maps in Argumentative Writing Instruction for EFL Learners

2018· article· en· W2900920841 sur OpenAlexvenueno aff
Ying Zhang

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWriting and Handwriting Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central Universities
Mots-clésArgumentativePsychologyMathematics educationCurriculumControl (management)Quality (philosophy)Teaching methodMind mapPedagogyLinguisticsComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study is aimed at exploring the relationship between explicit instruction of mind mapping at pre-writing stage and the quality of Chinese EFL learners’ argumentative writing. Thirty-nine first-year English majors from two convenient classes were randomly assigned into the experimental group and the control group respectively. For the control group, the traditional way of teaching writing was adopted, while for the experimental group, the application of mind mapping was integrated into the writing instruction. Five participants from the experimental group participated in the following interview. The comparison of mean scores of post-experimental argumentative writings between two groups indicated that the experimental group significantly performed better than the control group in content and organization of their writings. Through the analysis of interviews, it was found that participants regarded mind mapping as a useful tool for planning their writing and their personal attitudes toward English writing became more positive. The findings provide EFL teachers and curriculum designers with useful insights into improving the efficiency of writing instruction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnglish Language TeachingMême sujetWriting and Handwriting EducationTravaux en français237 207