MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4252502079 · doi:10.22215/etd/2015-11101

The Content, Contextualization, and Effectiveness of Writing-Assignment Instruction Documents

2015· dissertation· en· W4252502079 sur OpenAlexaff
Craig St Jean

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContextualizationRhetorical questionSet (abstract data type)Class (philosophy)Context (archaeology)Mathematics educationPerceptionComputer scienceAction (physics)Action researchPedagogyQuality (philosophy)PsychologyLinguisticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study of writing-assignment instruction documents (WAIDs) uses concepts from Rhetorical Genre Studies to examine WAIDs as a rhetorical genre by exploring the information that WAIDs contain, their contextualization within the university classroom, and how they situate users within that context. Further, it compares instructor and student perceptions to infer how WAIDs can most effectively communicate instructors' expectations for assignments and foster quality writing. My analysis of (a) WAIDs from 11 sophomore courses, (b) interviews with students and instructors from two sophomore courses, (c) WAIDs from those two courses, and (d) students' assignments written with those WAIDs suggests the following: WAIDs contain up to twelve categories of information, reinforce classroom roles, and set boundaries for student action, and yet students may see WAIDs as supplementary to in-class discussion of instructors' expectations for assignments. Also discussed are differences between the two sophomore classes in students' recognition of expectations for writing assignments.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,887
Score d'incertitude au seuil0,473

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetDiscourse Analysis in Language StudiesTravaux en français237 207