Assessing peer review pattern and the effect of face-to-face and mobile-mediated modes on students’ academic writing development
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.
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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 | 0,015 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».