Fostering Pragmatic Proficiency: The Influence of Explicit Instruction on Plurilingual EFL Learners’ Mastery of Hedging Devices in Canadian Academic Writing Context
Notice bibliographique
Résumé
Hedging academic claims is a crucial aspect of scholarly writing that presents challenges for many non-native English-speaking academic authors. Scholars, such as Hyland (2021), have emphasized the vital role of explicit instructional interventions in raising awareness about hedging devices among Plurilingual non-native English writers. This is particularly relevant considering the nuanced nature of certain hedging devices, characterized by polysemy and polypragmatics. This research aims to investigate the effectiveness of explicit instruction in enhancing the pragmatic competence of non-native English-speaking learners, with a specific focus on the acquisition and application of English modal auxiliaries as hedging mechanisms within an academic context. In this study, a group of 37 non-native English-speaking College students, representing various academic disciplines, were purposefully selected from Sommet College located in Greater Montreal area, and divided into two groups: a control group and an experimental group. The control group received conventional academic writing instruction, while the experimental group underwent explicit instruction on the use of modal auxiliaries for hedging in their academic writing. Both groups completed pretests and post-tests as part of the evaluation process. Analysis of the test scores and t-test results revealed a significant improvement in linguistic and pragmatic proficiency concerning the use of modal auxiliaries for hedging within the experimental group. Moreover, the findings demonstrated the superior performance of the experimental group in employing modal verbs for hedging purposes. The findings of this study have broader implications that reach beyond pedagogical practice, resonating with educational program administrators and curriculum developers. These results underscore the importance of including explicit instruction on hedging devices, particularly modal auxiliaries, to bolster the academic writing skills of non-native plurilingual English-speaking learners.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».