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Enregistrement W4386604499 · doi:10.1075/resla.21019.pay

Engaging lower proficiency learners of Spanish in collaborative writing tasks

2023· article· en· W4386604499 sur OpenAlex
Caroline Payant, Derek Reagan

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueRevista Española de Lingüística Aplicada/Spanish Journal of Applied Linguistics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLexisCollaborative writingTask (project management)OperationalizationLinguisticsPsychologyOriginalitySecond language writingScholarshipQuality (philosophy)Computer scienceSecond languageMathematics educationSocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study examines the influence of task complexity on collaborative dialogue and written texts with lower proficiency learners of Spanish. English-speaking students of Spanish from two intact classrooms ( N = 24) were assigned to a simple or a complex writing group. In dyads, learners completed two information-exchange tasks that differed in complexity and produced two collaborative texts, on two separate days. Interactions produced during the writing tasks were transcribed and coded for collaborative dialogue, operationalized as language-related episodes. Written texts were rated holistically for originality, engageability, and quality. Results show that collaborative dialogue about lexis was most frequent, regardless of the task complexity. Further, increases in task complexity appeared to have influenced opportunities for collaborative dialogue and for the production of more engaging texts. Results are discussed in light of current scholarship on collaborative writing and insights are offered on the value of implementing writing tasks with lower proficiency learners.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,254 · 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