Assessment of Academic ESL Writing in an Online Tutorial for Graduate Students
Notice bibliographique
Résumé
English-as-a-second language (L2) graduate students often face challenges in developing academic writing skills, which can be exacerbated by a lack of timely support at institutional level. To help address this concern, an original set of online academic writing tutorials with a focus on the genre of Literature Review was designed by the authors to assist international graduate students enrolled in graduate programs in Canada. This paper introduces and compares multiple assessment tools employed in the online tutorial set for international English L2 graduate students. Our project pursues two major goals: First, to address the above-identified gap in Academic Writing support to English L2 graduate students with minimal costs and faculty involvement through designing the online tutorial set; second, to contribute to the research on e-learning of Academic English as a second language (ESL) writing in terms of developing integrated tools for online tutorial building, analysis of texts produced by learners, and assessment of learners’ writing progress. The research questions are: 1. What resources can be combined to develop an online tutorial set for graduate students at minimal costs? 2. How can the learners’ progress in academic ESL writing be assessed with different assessment tools? First, the paper describes the tools employed in the tutorial construction: MoodleCloud platform, H5P interactive e-book designed by the authors, surveys, and assessment tools. Second, we present and compare assessment tools employed to evaluate learners’ writing progress: Expert assessment with an analytic rubric, self-assessments of progress by the participants, and automated text analysis with corpus-based tools as reported in Li, Makarova, and Wang (2023). A comparison of the scores across the three assessment tools shows some discrepancies, which seems to suggest that combined tools yield a more comprehensive picture. The expert assessments and self-assessments demonstrate improvement in the writing quality over the course of the tutorial series, which are partially supported with the findings from corpus-based analysis of participants’ texts. The findings are of relevance to e-learning scholars, faculty, and administrators of English-medium universities with substantial intakes of international graduate students in Social Sciences and Education whose native languages are other than English.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».