Metadiscourse in Students’ Academic Writing: Case Study of Umaru Musa Yar’adua University and Al-Qalam University Katsina
Notice bibliographique
Résumé
Studies on writing, thus, become crucial because when students make the transition from Secondary School to a Tertiary Institution, they encounter many challenges. One of them is the writing of B.A projects. Most of these undergraduate students both in L1 (English as a first language) and L2 (English as a second language) still find it difficult to argue, discuss or evaluate competently as well as persuasively in English essay writing. The present study aimed at exploring metadiscoursal choice and its influence on the success of students’ academic writing. The study was conducted within the framework of Appraisal Theory. The data was randomly generated from the written essays by thirty selected Level 400 students both from Umaru Musa Yar’adua University and Al-Qalam University Katsina. Also, the data was descriptively alaysed and presented. It was discovered that six (6) of the essays do not contain the relevant elements for this study, thus excluded from the analysis. To achieve the main objective of this study, the first six categories of the most successful essays and the least successful ones were taken for in-depth analysis. They were analysed paragraph by paragraph and then each interactional metadiscourse element was separately discussed as a whole. The findings showed that many of the students were not exposed to these elements, thus, they write academic essay the way they speak. It is against these findings that the present study unravels that embedding the teaching of metadiscourse in cumulative learning practices could consequently empower students to develop both linguistically and intellectually.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».