The Differential Diagnostic Affordances of Interventionist and Interactionist Dynamic Assessment for L2 Argumentative Writing
Notice bibliographique
Résumé
Taking a case study approach, this study investigated the differential potentials of interactionist and interventionist Dynamic Assessment (DA) as diagnostic tools for the investigation of the difficulties faced by five Farsi-speaking learners of English argumentative writing. The study was conducted as part of an EFL academic writing course which aimed to improve learners’ ability to present strong arguments based on a revised version of Toulmin’s model (Qin, 2009). The focus of the study was on the process rather than the product of learning, with the aim of gaining insights into the diagnostic nature of DA to address persistent problems these learners had been shown to have, as confirmed by their instructor. Data were collected via individualized sessions between the mediator and the learners, randomly assigned into interactionist (n=3) and interventionist (n=2) DA groups. Qualitative analysis of transcribed interactions evidenced that interactionist DA could provide more nuanced understandings of the learners’ ZPDs in relation to the components of Toulmin’s model. Suggestions for further research have been made.
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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 | 0,035 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».