Exploring the Writing Process of Multilingual Postsecondary Students
Notice bibliographique
Résumé
With an increasingly multilingual population made up of domestic and international students at Canadian universities, there is a knowledge gap about the writing practices of multilingual students and the needs of multilingual academic writers. In order to address this knowledge gap, more research is required about the writing process of multilingual postsecondary students in Canada. The purpose of this study was to learn in detail about the writing process of multilingual postsecondary students in a mid-sized university in eastern Canada. A qualitative methodology consisting of semi-structured interviews was followed. A small sample size of seven participants consisted of young adults enrolled at the bachelors or graduate level who were recruited through posters on campus. The interviews were transcribed, coded holistically, and thematically analyzed using software. Themes reveal the writing process, prescriptive instruction and adherence to rules, planning prior to writing, prior knowledge of academic writing, and experience versus inexperience in writing. The meta-themes were continua of agency/following instructions, experience/inexperience, and explicit teaching/finding their own methods Secondary findings highlight the impact of instructor feedback on learner attitudes and English language learners’ need for extra time to develop their academic English. Additional findings show that multilingual postsecondary students use translanguaging as a strategic tool when composing in English. These findings offer insights into the translingual writing process of multilingual postsecondary students.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».