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Enregistrement W3189412242 · doi:10.5539/jel.v10n5p63

The Effects of a Cognitive Apprenticeship Model on the Argumentative Texts of EFL Learners

2021· article· en· W3189412242 sur OpenAlexaffvenue
Ioanna K. Tsiriotakis, Valia Spiliotopoulos, Matthias Grünke, Costas Kokolakis

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWriting and Handwriting Education
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArgumentativeSpellingGrammarPsychologyMathematics educationVocabularyControl (management)Test (biology)CognitionCorrective feedbackCurriculumLinguisticsPedagogyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present study, a quasi-experimental pre-post test design was used to assess the effects of an argumentative writing strategy (POW+TREE) on the performance of grade five and six students of Greek origin who were learning English as a foreign language (EFL) in a Greek setting. The Self-Regulated Strategy Development (SRSD) cognitive apprenticeship model was utilized to improve the text composition skills of the students. In the experimental group (N=77), participants received instruction on general and genre-specific strategy use for planning and writing argumentative essays, on procedures to apply self-regulation (goal setting, self-monitoring, self- reinforcement, and self-instructions), and on establishing additional skills (vocabulary, grammar-drill instruction, good word choice, interesting openings etc.). The control group (N=100) was supported through a traditional curriculum in writing (focusing on spelling and grammar). Findings of the study showed that strategy instructed students wrote argumentative essays that were schematically stronger, qualitatively better, and longer than those produced by their counterparts in the control group.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,882

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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