Raising Awareness about Task Assessment Rubrics in Task Based Language Teaching
Notice bibliographique
Résumé
Researchers have examined the benefits of employing a complex set of assessment rubrics as a framework for course development, teaching, learning and assessments in language programs. However, no research has explored ways to mitigate challenges faced by adult international and immigrant second language learners new to learner-centered and rubric guided curriculum that requires critical thinking and self-regulation. To raise awareness about writing task assessment rubric criteria, this qualitative study through iterative cycles of practitioner action research used Community of Inquiry (CoI) as a framework and a writing task assessment rubric as a hook to facilitate asynchronous written peer feedback in task-based English as Additional Language (EAL) learning environment. During the seven-week long intensive language course at a post-secondary institute in Western Canada, 20 adult multi-lingual participants from didactic learning environments completed 28 tasks in the class and engaged in providing peer feedback using an institutionally mandated Canadian Language Benchmark (CLB) rubric in nine asynchronous forums. Sources of evidence from asynchronous feedback transcript, writing tasks completed by learners, and the instructor’s observation notes and journals was analyzed for themes using NVIVO regarding cognitive presence, teaching presence and social presence elements in CoI framework. Results showed: (1) learners had low level of rubric awareness at the beginning of the course (2) intervention facilitated scaffolding (3) learners re-conceptualized writing and the role of rubric, and (4) asynchronous peer feedback increased rubric awareness and competency in writing. Implications are discussed in relation to adult international and immigrant language learners, task-based language teaching, and the interface between automatized explicit and implicit knowledge of rubric criteria in rubric based second language curriculum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».