Investigating the Effects of Dynamic Assessment on Chinese Undergraduates’ English Writing Performance in the Blended Learning Context
Notice bibliographique
Résumé
Whereas the effectiveness of dynamic assessment has been investigated in multiple contexts, it has been under-investigated in the context of blended learning mode for writing performance. To address this gap, this study aims to explore the effects of dynamic assessment on Chinese undergraduates’ writing performance as overall writing performance and writing complexity, accuracy and fluency in the blended learning context. To this end, a quasi-experiment was carried out with two intact classes from a Chinese university, one being the control group (n=34) and the other experimental group (n=36). A 12-week intervention was conducted in English writing classes under the blended learning mode, with the experimental group receiving dynamic assessment while the control group having traditional static assessment. At the end of the experiment, six students attended a semi-structured interview. The findings revealed that the experimental group improved significantly in writing performance in terms of overall scores, lexical density, lexical sophistication, and accuracy. However, dynamic assessment had no significant effect on lexical diversity, syntactic complexity and fluency. Besides, the interview findings evidenced that the students held positive attitudes toward the use of dynamic assessment in English writing classes in the blending learning context. Implications for writing instruction and future research are discussed.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».