Developing Expressive Skills through Non–Linear Thinking Tasks: An Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
EFL learners face dual challenges in writing sessions due to inadequate writing skills and the inability to generate and organize ideas as expected by the instructor. Differences in cultural backgrounds too act as hindrances and prevent them from thinking in a uni-directional way. Thus, a good number of learners show disinterest in writing sessions. Therefore, it becomes imperative to encourage learners to think differently from peers and acknowledge their efforts. The study adopted an exploratory sequential method to find the impact of non-linear/multiple-solution tasks on the expressive writing skills of learners. The sample comprised 39 students pursuing the first level of an undergraduate course at Prince Sattam bin Abdulaziz University. This study went through two stages of data analysis, first: Performance Evaluation, based on a four-level assessment process. The performance indicators were: fluency, flexibility, originality, and elaboration. Second, a questionnaire was distributed to the participants after the fourth intervention to measure four indicators of motivation: attention, relevance, confidence, and satisfaction. The results showed a significant relationship between divergent thinking, motivation, autonomy, and expressive writing skills. Based on the results of the present study, it can be suggested to give adequate importance to divergent thinking to develop expressive writing skills in students.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».