Exploring the Use of Discourse Markers in EFL Students’ Writing through Google Docs
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate the discourse markers (DMs) used in EFL undergraduates’ writing through Google Docs. It tends to find out whether there are any significant differences in DMs used in the narrative, descriptive, and process essays, and the significant issues arising from the EFL undergraduates’ use of DMs in essay writing. It adopted a qualitative case study to obtain data from 36 narrative, descriptive, and process essays written by 12 pairs of EFL undergraduates. The DMs in written essays are investigated, categorized, and analyzed according to Fraser’s (1988) model of message relationship markers. The findings indicate that (1) there is no relationship between the number of words within the essays and the number of message relationship markers, (2) the EFL undergraduates use the highest number of parallel DMs in the three essays: narrative, descriptive, and process essays, followed by contrastive, inferential, and elaborative DMs, respectively. The thematic analysis of the EFL undergraduates’ written essays (3) showed a range of significant issues such as the overuse of DMs, EFL undergraduates’ misuse and ignorance of DMs, and the multiple uses of DMs. Finally, the study presents pedagogical implications for writing instructors in increasing awareness of EFL undergraduates of DMs, including their varied types, functions, and proper uses in writing courses
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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 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».