Instructional Scaffolding Strategies to Support the L2 Writing of EFL College Students in Kuwait
Notice bibliographique
Résumé
This classroom-based study investigated the most frequently employed instructional scaffolding strategies to support second language (L2) writing by three English as foreign language (EFL) college teachers in Kuwait. Thus, this study had two aims: (1) to investigate the most frequently-used scaffolding strategies for teaching writing that were employed by the participating EFL teachers, and (2) to survey the students’ perceptions of their teachers’ scaffolding strategies. Data collection methods included classroom observations, a survey, and six group interviews with the three teachers. Microsoft Excel software was used to analyze the numerical data from the survey. The observations and interviews produced the most frequently used strategies for instructional scaffolding in the EFL writing classroom. The grounded survey items were gleaned from the data of the observations and group interviews. The survey was distributed among the students to gain their perceptions of their teachers’ instructional scaffolding strategies. The findings revealed that the three EFL teachers frequently employed the two scaffolding strategies of rhetorical scaffolding and prior knowledge scaffolding. However, they utilized contextual scaffolding and language development scaffolding to a lesser extent in the writing classroom. Implications included the need to orient EFL teachers through training courses on scaffolding strategies and their optimal applications in the writing classroom.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».