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Enregistrement W3157226959 · doi:10.1558/lst.19037

Application of a SCOBA in Educational Praxis of L2 Written Argumentative Discourse

2021· article· en· W3157226959 sur OpenAlexaff
Ali Hadidi

Notice bibliographique

RevueLanguage and Sociocultural Theory · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWriting and Handwriting Education
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArgumentativeSchema (genetic algorithms)AppropriationCognitionPraxisLinguisticsPsychologyArgumentation theoryComputer scienceEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine if and the way in which a central argumentative discourse schema, as a cognitive tool, was appropriated by an English language learner. There has been little research on the development of L2 written argumentative discourse after a period of instruction and no study, to my knowledge, examining and detailing a systematic pedagogy for L2 learners. Grounded in both C-BLI (concept-based language instruction) and cognitive-process theory of writing (Bereiter and Scardamlaia, 1987), the present study details the appropriation of a central Toulmin (1958/2003) SCOBA, ‘schema for complete orientating basis of an action,’ (Gal’perin, 1989: 70) to mediate the cognitive processes leading to the production of texts that feature argumentative discourse features. The central Toulmin SCOBA and the text generation artifacts that were (co-) constructed during C-BLI will be examined and evidence will be provided for the effectiveness of the SCOBA. There will be a theoretical and empirical discussion of how the SCOBA and its related artifacts made the-rule-of thumb (Negueruela, 2003) and amorphous idea (Vygotsky, 1986) of thesis-support scientific and discrete. In order to guide the teaching-learning of written argumentative discourse, the cognitive processes of writing were conceptualized as mental actions (Gal’perin, 1989). The findings indicate that the learner’s cognitive processes of composing and the quality of his texts improved during and after instruction.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,339 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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