Teaching and Learning in a First-Year Writing Skills Transfer Course: Investigating College Professor and Student Experiences
Notice bibliographique
Résumé
When Seneca Polytechnic replaced EAC150, an essay-based English course, with COM101, a first-semester writing course based on writing skills transfer, we saw the opportunity to investigate both professors’ and students’ experiences of the new approach. Specifically, we wanted to know how professors conceptualized and taught COM101 and also how students connected their writing for COM101 with other writing they did at Seneca, their workplaces, and in their personal lives. From 2018–2020 we conducted qualitative surveys with professors and mixed-method surveys with students and applied inductive, thematic coding to all qualitative data. The data results were encouraging: student responses indicated that COM101 positively affected their writing and reported transferring writing skills to other areas of their lives. In addition, professor responses indicated that they actively engaged with skills transfer pedagogy, despite the fact that COM101 demanded a significant change in approach. In professor responses that indicated resistance to the new approach we found valuable lessons about the core ideas of transfer, including negative transfer, and the difficulties that anyone – professors and students alike – face in new learning situations.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».