Challenging Traditional EFL Writing Classroom Using Al Mediated Tool: A Paradigm Shift
Notice bibliographique
Résumé
Students usually find the traditional writing classroom cumbersome due to its teacher centered approach that hardly allows learners take charge of their own learning. As a result of not being actively engaged in the classroom and nature of writing requiring a rigorous practice, students lag behind in developing writing skills including the paraphrasing ones. In order to deal with this situation, this study employs QuillBot, an AI-mediated and learner-centered tool, in a group pre/post quasi-experimental research to mend EFL students' writing and paraphrase skillsSpecific focus areas include summarization, grammar and spelling, rewriting sentences, sequencing sentences, identifying correct sentences, and matching phrasal verbs. 25 EFL students enrolled in the Technical Report Writing course and using QuillBot, an AI-mediated tool, comprised the research sample. Through pre- and post-experimental assessments, researchers assessed how well the students' writing skills performed both before and after the experiment. The dependent-sample t-test affected the post-test results. It was shown that the AI-mediated tool QuillBot significantly enhanced the writing skills of EFL students. Furthermore, a semi-structured interview was carried out to cross-validate the information gathered from the written samples. The semi-structured interview included questions about the students' observations and experiences using the instrument. The researchers suggested using QuillBot in a writing class to help students master writing and paraphrasing techniques in light of the findings. The results of the present research into the AI-mediated tool QuillBot may have ramifications for addressing other EFL teaching and learning issues.
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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 | 0,012 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».