Efficacy of WeChat Instant Messaging Platform for Peer Feedback on Undergraduate Students’ English Academic Writing Performance: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Peer feedback has become a crucial element in the field of English as a second/foreign language (ESL/EFL) writing. There has been a notable scholarly interest in the integration of peer feedback in English writing instruction. Among Chinese undergraduate students, there is a growing tendency to use instant messaging systems, such as WeChat, for peer feedback. WeChat distinguishes itself from other platforms by its extensive usage in China, particularly owing to its user-friendly features. However, there is a lack of systematic research in the current literature to explore the effectiveness of using WeChat for peer feedback in English writing. In particular, there is a lack of research on five aspects of students’ English writing performance when using WeChat as a platform for peer feedback, such as content and idea, coherence and cohesion, grammar and form, word choice and vocabulary, and organization and structure. This article aims to provide an overview of the investigation of the effectiveness of using WeChat as an instant messaging platform through a literature review. The authors adhered to predetermined criteria for what literature were included and excluded. Ultimately, the authors reviewed a collection of 30 research articles from the year 2011 to 2023 that are directly related to the topic at hand. This review encompasses an evaluation of the research designs, findings, discussions, and gaps in research identified in these articles. This review offers a comprehensive comprehension of the present status of research in this field. Moreover, it emphasizes the need for additional academic investigation, specifically targeting the task of filling the recognized gaps in knowledge. Furthermore, the conclusion highlights the necessity of further studies, which needs to explore the long-term effects of incorporating WeChat and peer feedback on enhancing students’ writing performance. This encompasses various aspects, such as content and idea, coherence and cohesion, word choice and vocabulary, organization and structure, as well as grammar and form.
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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 | 0,026 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».