Assessing peer review pattern and the effect of face-to-face and mobile-mediated modes on students’ academic writing development
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study examines the distribution of peer review in face-to-face and mobile-mediated peer review groups and their effects on students’ revision skills and academic writing development. Seventy-two first-year English for academic purposes (EAP) students participated in an 18-session IELTS academic writing course in a Canadian university the mobile-mediated peer review group (MMPR) used Telegram to exchange peer comments synchronously, while the face-to-face peer review group (FFPR) did peer review in the classroom. An adapted analytic scheme ( Journal of English for Academic Purposes , 2, 193–227, 2003) and the IELTS academic writing assessment criteria were used to conceptualize the peer comments in terms of frequency, area, type, nature, and IELTS assessment categories. Results indicated that the total number of comments, the percentage of revision-oriented comments and actual revisions made by the MMPR group were statistically more significant than those by the FFPR group. Furthermore, the MMPR group made more local revision-oriented comments than that of FFPR. However, the revision-oriented suggestion in local areas was the most distributed type of comment made by both groups. Regarding the IELTS assessment criteria, the FFPR group made more comments on task achievement and coherence and cohesion, whereas the comments made by the MMPR group targeted more lexical resources, and grammatical range and accuracy. In addition, the results showed that both MMPR and FFPR groups developed their IELTS academic writing skills while the MMPR mode of collaboration outperformed the FFPR.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle