Correlations Between Expressing Feelings, Conveying Thoughts, and Gaining Confidence when Writing Personal Narratives in One’s First and Second Language
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article aims to identify if writing personal narratives in one’s first and second language help in expressing feelings, conveying thoughts, and gaining confidence in writing. This study reflects a meaningful literacy approach focused on the individual language learner at the center of the learning process to facilitate writing development. Data came from current and former English majors who have taken creative writing courses. Participants were from private and public universities and a professional group on Facebook (N = 34). Data were collected through an online survey. Research questions were tested with statistical measures of correlations. Data were analyzed using SPSS. Descriptive statistics were used to check whether the data were normally distributed. Then, the Spearman rho test was used to check for correlations and covariance because the data were not normally distributed. Results revealed a correlation between expressing feelings, conveying thoughts, and gaining confidence when writing personal narratives in one’s first and second language. The findings can be applied in writing classrooms by integrating writing personal narratives to help students express feelings, convey thoughts, and gain confidence in writing. It is important for educators to understand how personal narrative writing supports students’ learning process in writing classes and beyond.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle