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Enregistrement W4382298875 · doi:10.5539/elt.v16n6p33

Effect of Story-Continuation Writing Task on High School Students’ Writing

2023· article· en· W4382298875 sur OpenAlexvenueno aff
Zi Huang

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Vocational Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContinuationPsychologyCompetence (human resources)Professional writingTask (project management)Academic writingMathematics educationClass (philosophy)PedagogyCreative writingComputer scienceLiteratureSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study investigates the effects of Story-Continuation Writing Task on high students’ English writing performance and attitude. A total number of 74 senior one students were randomly assigned to a Story-Continuation Class and a Topic-Writing Class with receiving 12 weeks’ instructional treatment of SCWT and Topic-Writing Task respectively and using material specially developed for the study. A pre and post English writing test were utilized to measure the effect of learners’ English writing performance. Findings demonstrated that the Story-Continuation Writing Task was superior to Topic Writing Task as significant differences existed in the posttest with the Story-Continuation Class outperforming the Topic-Writing Class, indicating that the Story-Continuation Writing Task (SCWT) had a better facilitating impact on promoting senior students’ English writing competence. The application of Story-Continuation Writing Task as an integrated writing task for high school English writing pedagogy is considered.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,362 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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