Effects of Computer-Mediated Communication (CMC) Peer Review in an EFL Writing Course
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to investigate the effects of the two-step blended computer mediated communication (CMC) peer review process (Word commenting followed by Zoom discussion) in an English writing course for 29 Chinese EFL learners, and their perceptions of this mode. Compared with previous studies, the findings of this study are encouraging: 1) the proportions of revision-oriented comments students gave reached at a high level of above 85% of the total comments; 2) students gave more local comments, but the ratio of revision-oriented comments in global areas to revision-oriented comments in local areas was more balanced (approximately 40% vs 60%); 3) the adoption rates of revision-oriented comments in text revision were also at a high level (63%-73%). What’s more, most students held positive attitudes toward this mode, perceiving it useful in their text revision and development of writing ability. 65% of them expressed their willingness to attend this mode of review activities in the future. This study reveals that the two-step CMC peer review process with Word commenting followed by discussion via online video conferencing system can be used as a useful tool in EFL writing class. This study contributes to the current research on CMC peer review since most previous studies investigated effects of peer review using text-based CMC tools and little research has been done on speech-based tools.
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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 | 0,005 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».