Location Matters: Using Online Writing Tutorials to Enhance Knowledge Production
Notice bibliographique
Résumé
Students enrolled in asynchronous online courses explore much of the subject matter through computer-mediated discussion. In this context, students must often negotiate complex factors such as the course content, the assignment goals, their audience, disciplinary expectations, and the writing process. Writing Centres offer students support services to help them succeed in these text-heavy courses. Typically, students come to Writing Centres in person for help with their critical reading and writing assignments; however, increasingly, tutors are asked to participate in online settings to assist student learning. A question associated with online tutoring practices is whether students improve their writing skills when they are given the opportunity to get feedback from a tutor and from peers. How can a cooperative, collaborative pedagogical approach to computer-mediated tutoring support students and improve teaching? This paper examines a pedagogical exploration where one tutor interacted asynchronously with students by posting weekly writing activities. Students were asked to respond individually and collaboratively to each activity. I argue that when a tutor in an online course provides feedback, the collaboration creates a new online ecology of reflection and collaboration that may benefit students in their growth as writers. This exploration can be a useful writing pedagogy that can assist instructors by making stronger connections between students’ writing knowledge and writing practices.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».