What Can Students Tell Us about “Skill Building” in Canadian Writing Studies?
Notice bibliographique
Résumé
This paper comes from narrative research that I did with ten former students who reflected on their experiences with writing both in a first-year writing class and beyond. As the participants and I worked together, it became clear that there was the tension between the way they described process and skill building in writing pedagogy. They emphasized that process and scaffolding were integral to their learning, but they equally emphasized the one-off, skills-oriented components of our work. Many conversations in Canadian writing studies have focused on dismantling or resisting the skills narrative, but the tension in the participants’ responses prompted me to think about this differently. The paper explores the tension between skills and process to argue that perhaps skill building has its place in our contexts, and that we as writing teachers and scholars must think about it differently in order to articulate the value of the work that we do. If we can use the skills-oriented components of our courses to open spaces to discuss the less quantifiable elements of our work that often get overlooked (i.e., scaffolding), then we may put ourselves in a better position to advocate for increased resources and funding.
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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 | 0,009 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,039 | 0,031 |
| Communication savante | 0,023 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».