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Enregistrement W3008374752 · doi:10.18806/tesl.v36i3.1324

Performance, Interaction, and Satisfaction of Graduate EAP Students in a Face-to-Face and an Online Class: A Comparative Analysis

2019· article· en· W3008374752 sur OpenAlexvenueno aff
Dmitri Stanchevici, Megan M. Siczek

Notice bibliographique

RevueTESL Canada Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGeorge Washington University
Mots-clésPsychologyGraduate studentsLignePedagogyHumanitiesSecond language writingComputer-mediated communicationLibrary scienceLinguisticsComputer scienceSecond languageArtWorld Wide WebThe Internet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Before arriving in a host country, international students may be motivated to complete some institutional requirements online. Many studies address computer-assisted instruction for second-language students, but few focus on fully online English for Academic Purposes (EAP) writing courses. This comparative case study, grounded in action research, examined the extent to which a fully online version of a graduate-level EAP course offered to international students at a North American university achieved comparable outcomes to a face-to-face version. A quantitative and qualitative analysis of study participants’ performance and course evaluations indicated that the outcomes and student satisfaction of both cohorts were comparable. However, an examination of the participants’ final research papers and online interactions revealed differences and challenges. Based on these findings, it is recommended that future online courses provide more instruction on source integration, library research, and building an interactive learning community. Overall, the findings suggest that when carefully designed, assessed, and refined, fully online courses hold strong promise in EAP academic writing contexts. Les étudiantes et étudiants internationaux tiennent parfois à remplir certaines exigences institutionnelles en ligne avant de se rendre dans leur pays d’accueil. L’enseignement assisté par ordinateur pour les apprenantes et apprenants d’anglais langue seconde fait l’objet de nombreuses études, mais peu d’entre elles portent sur des cours d’écriture d’anglais académique (EAP) complètement dispensés en ligne. Entièrement basée sur la recherche-action, la présente étude de cas comparative fait état du degré de comparabilité des résultats d’un cours d’anglais académique de deuxième cycle complètement présenté en ligne à des étudiantes et étudiants internationaux inscrits à une université nord-américaine et des résultats obtenus lorsque le même cours était dispensé en personne. Une analyse quantitative et qualitative des rendements des participantes et participants et du cours lui-même a indiqué que les résultats et le degré de satisfaction des étudiantes et étudiants des deux cohortes se valaient. L’examen des rapports de recherche finaux des participantes et participants et celui des interactions en ligne ont toutefois révélé des écarts et des défis. Sur la base de ces constatations, il est recommandé que les futurs cours en ligne fournissent davantage d’instructions sur l’intégration des sources, sur les recherches en bibliothèque et sur la construction d’une communauté d’apprentissage interactif. Dans l’ensemble, les constatations de l’étude suggèrent que, s’ils sont soigneusement conçus, évalués et peaufinés, les cours complètement dispensés en ligne sont très prometteurs dans des contextes d’écriture en anglais académique.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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