Improving EFL Learners’ Critical Thinking Skills in Argumentative Writing
Notice bibliographique
Résumé
In the 21st century where information has become easily available and accessible, education has shifted its attention to teaching students how to process and think critically about the information they receive. Welcoming the changes that education constantly witnesses, the field of English Language Teaching (ELT) has embraced the integration of critical thinking. Accordingly, the present paper aims to explore the effect, if any, of integrating critical thinking on learners’ use of critical thinking skills in argumentative writing. To this end, an experimental study was conducted; 36 Moroccan EFL learners from the department of English were divided evenly into an experimental group and a control group. While the participants in the experimental group were taught writing with critical thinking skills, the others were taught writing with no reference to these skills. The participants in both groups took a pre-test and posttest to evaluate the development of their use of critical thinking skills in argumentative writing. The data which has been quantitatively analyzed indicates that the experimental group significantly outperformed the control group. The students’ ability to use more credible evidence, address alternative arguments, support conclusions, and maintain the logical flow of ideas in their essays did not reach a mastery level in the posttest, yet the average level they reached is reassuring in view of the short time of the training they had. An integration of CT for longer periods may bring forth encouraging outcomes.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».