Thriving through Uncertainties: The Agency and Resourcefulness of First-Year Chinese English as an Additional Language Writers in a Canadian University
Notice bibliographique
Résumé
Amidst the increased enrolment of international Chinese English as an additional language (EAL) students in North American universities, scholars have reported on their academic and social experiences in navigating English-medium studies (e.g., Liu, 2016; Zhang & Zhou, 2010). Although informative, some studies focus on EAL learners’ perceived deficient language proficiencies, and how these deficits can negatively impact their academic success. In contrast to studies based on deficit models, this study argues that participants exhibit agency as evidenced in their responses to challenges encountered in and changes to their perceptions of and practices in academic writing. Employing an ecological perspective and (second) language socialization theories (Duff, 2010, 2019; van Lier, 2004, 2008), this qualitative case study examined how six first-year Chinese EAL learners enacted their agency and resourcefulness when navigating their academic writing trajectories. Ultimately, this study’s findings recommend that composition faculty, administrators, and EAL educators recognize EAL writers’ agency in accessing multiple resources while acknowledging their writing challenges, providing an optimal learning environment, and empowering them to thrive in their mainstream composition studies.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».