Writing Techniques of Top-Performing High School Students Using Online Information Sources
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the regional and local writing techniques students employ while accessing online sources for their essays. The following two methods for global writing were discovered through the analysis of screenshots, think-aloud exercises, and interviews: 1) The students created papers for mediating planning; they divided their time between conducting online research and developing planning papers for mediating; they then had to write and modify a text. 2) The pupils alternated between conducting research, writing, and editing their papers utilizing just the sources that were made available to them. They either did not write any intermediate pieces or only a very few. Each global strategy was divided into several additional supporting strategies (e.g., search using a combination of content and rhetorical keywords; take hard copy notes; draft a text out of the sequence in which it appears in the final text; use automatic spelling and grammar checkers to guide review). A few of these methods are utilized in writing based on printed materials in a way that is fairly comparable to how other techniques are used. On the other hand, having access to the Internet encouraged the creation of novel techniques for both writing and research. We contend that authors created task settings and used techniques that minimized Internet limitations, electronic writing mediums, and their internal cognition. This is achieved by utilizing the potential offered by the Internet, electronic writing platforms, and their internal intellect. The more conventional ways of writing cognitive research as well as the more contemporary forms of writing cognitive research from sources are both expanded by this study.
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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 | 0,011 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».