Insight into Gender Effect on EFL Writing Strategies in the Narrative and Expository Genres: A Case Study of Multilingual College Students in Morocco
Notice bibliographique
Résumé
Research on gender and writing strategies in English as a foreign language (EFL) is scarce. This study investigates whether Moroccan male and female undergraduates use similar or different writing strategies when composing essays in the narrative and expository genres. Using think-aloud as a main research tool, a questionnaire, and retrospective interviews, the researcher collected data pertaining to male and female students’ strategy use and cognitive processes while writing in EFL. The analysis of 64 think-aloud protocols revealed Moroccan undergraduates’ use of a variety of writing strategies in terms of type and frequency. Both main types and subtypes of writing strategies emerged. Two-way Analysis of Variance (ANOVA) revealed that each gender group used some writing strategies more frequently than the other group; however, this difference in frequency of use was not statistically significant. In addition, the interaction of gender, writing strategy use, and discourse type yielded a significant difference in the use of the strategy of codeswitching only (i.e., language switch). On the other hand, the qualitative analysis of the protocols and interviews revealed a large variation between males and females in the use of the twelve strategies under investigation, together with overall writing behaviors. These strategies shall be presented together with recommendations for teaching composition in the EFL classroom.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».