The Effects of Rubrics and Exemplars as Self-regulated Learning Tools on Students’ Development of Evaluative Judgement of Intercultural Competence: An Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to explore the effects of a pedagogical intervention involving the combined application of rubrics and exemplars, as Self-Regulated Learning (SRL) support tools, on student’s development of the Evaluative Judgement (EJ) of Intercultural Competence (IC). A group of students from the General Required Courses department of a Saudi college participated in a quasi-experimental study involving the administration of an English writing module as part of an intensive English course. Coursework was designed based on Byram’s multidimensional IC model, guided by Liddicoat’s pathway model for IC development, framed within Panadero & Broadbent’s EJ framework, and mapped on Zimmerman’s Self-Reflection Phase (SRP) of the self-regulatory process. A mixed-method design was adopted to gain insights on the learning processes the students went through as well as their perceptions of and attitudes towards the learning experience. The results indicated a variety of SRP strategies at work and provided evidence for the positive effects of rubrics and exemplars on the enhancement of students’ EJ of IC. The results revealed several spheres where SRL, EJ, and IC relate and align to support students’ development and practice of sustainable skills that allow them to take control of their own learning and adapt in ever-changing environments.
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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 | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».