Strategies in Teaching Academic Essay Writing, Level of Effectiveness, and Instructional Barriers: The Case of Filipino Learners
Notice bibliographique
Résumé
This study about academic essay writing strategies was conducted in order to propose teachers' lesson guide based on the effective strategies that were ascertained after the investigation. The study used the descriptive-quantitative method of research. The University-approved questionnaire was used to identify the frequency of use of the strategies utilized in students' essay writing activities. There were 126 students and 20 English teachers in Cebu City, Philippines, used as the respondents of the study. It was discovered that the three academic essay writing strategies investigated in the study were always used in both argumentative and informative essay writing, as perceived by the respondents. The first two strategies, traffic light color coding, and planning using informal outline, were found to be very effective in both writing the argumentative and informative essays, while the third strategy, framed paragraph, was also effective to use in both writing the two types of essays. The strategies used, and the students' performance showed a significant relationship. The top barriers in teaching academic essay writing were as follows: teaching essay writing to second language learners, lack of time for explicit instruction, no strategies in place for the part of the students, lack of parental support, and lack of essay structures on the part of the teachers. It was concluded that there were various effective pedagogical strategies that teachers could utilize in teaching academic essay writing. Based on the findings, this study further presents its recommendations.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».