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Enregistrement W4403011849 · doi:10.23865/up.v18.5293

Å utvikle kommunikativ og kulturelt forankra skrivekompetanse. Ein studie av språklege og tekstlege ressursar i elevtekstar frå dei to første skuleåra

2024· article· no· W4403011849 sur OpenAlexaff
Randi Solheim, Daroon Yassin Falk, Anne Kathrine Hundal, Synnøve Matre, Astrid Kufaas Morken, Mari Nygård

Notice bibliographique

RevueNordisk tidsskrift for utdanning og praksis · 2024
Typearticle
Langueno
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensNortel (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Denne artikkelen spring ut av eit større intervensjonsprosjekt om tidleg skriveopplæring og er basert på analysar av totalt 541 elevtekstar, samla inn ved slutten av første og andre skuleår. Tekstanalysane er primært empiridrivne, og fleire språk- og tekstvitskaplege inngangar er nytta for å undersøke korleis skrivarane tar ulike ressursar i bruk for å skape og formidle meining. Formålet med studien er å gi eit oversiktsbilde over teksttypar, språklege trekk og mottakarorientering, og å seie noko overordna om skriveutvikling. Analysane viser at skrivarane drar vekslar på eit stort repertoar av meiningsskapande ressursar i form av språktrekk og visuelle uttrykk som utdjupar innhaldet og skaper samanheng i tekstane. Skrivarane knyter også band til mottakarane og går på ulike og kreative måtar i dialog med etablerte tekstkonvensjonar og tekstkulturar. Vidare viser resultata gradvis utvikling av skrivekompetanse, men samtidig stor variasjonsbreidd, frå første til andre skuleår. Bruken av multimodale ressursar går ned, og det er flest høgtpresterande elevar som teiknar og brukar interpersonelle ressursar. Studien reiser didaktiske spørsmål om korleis arbeid med eit breitt repertoar av ressursar i ulike skrivesituasjonar kan hjelpe unge skrivarar til å skape ytringar som kommuniserer med lesaren, både som individuelle uttrykk og i tråd med språklege og tekstkulturelle konvensjonar ENGLISH ABSTRACT Developing Cultural Writing Competence. A Study of Textual and Linguistic Resources in Student Texts from the First and Second Years of School This article stems from a large intervention project on writing education in the first years of Norwegian primary school. The presented study is based on analyses of a total of 541 student texts, collected at the end of years 1 and 2. The analyses are primarily data driven, and several linguistic and textual approaches are used to examine how the young writers use various resources to create and convey meaning. The purpose of the study is to provide an overview of text types, textual and linguistic features, and audience awareness, and to give a broad picture of writing development. The analyses show that the writers draw on a large repertoire of meaning-making resources in terms of linguistic features and visual expressions that elaborate the content and build coherence in their texts. The writers address their readers in diverse and creative ways, which involve established conventions and text cultures. Furthermore, the results show a gradual development of writing competence, but also a wide range of variation, from the first to the second year of schooling. The use of multimodal resources decreases, and it is mostly high-performing students who draw and use interpersonal resources. The study raises questions about how working with a broad repertoire of resources in writing education can help young writers to make meaning within various contexts of writing, and to engage in writing processes that contribute to their growing into language and text cultures.

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Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,524
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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