Effects of Gamification on Chinese EFL College Students’ Writing Error Awareness and Writing Performance
Notice bibliographique
Résumé
English writing is an important course to improve students’ comprehensive use of language. However, in the current practice of English writing teaching, college students in China still have a variety of problems in writing English compositions. Therefore, how to further improve students’ English writing ability has always been the focus and difficulty of English writing teaching. Although the traditional Error Analysis Theory has systematically studied the common mistakes in college English writing, students’ awareness of common mistakes in English writing still needs to be further improved. The thesis attempts to explore the effectiveness of gamification learning in improving students’ error awareness and writing performance, as well as students’ perception of gamification methods and traditional teaching methods. The experimental results showed that: 1) Gamification learning can help improve students’ awareness of common mistakes in English writing. 2) Gamification learning has obviously raised students’ comprehensive writing results, of which the misformation errors have been improved most significantly, followed by the improvement of cohesion/coherence, content/organization and language. 3) Gamification has been accepted and praised by most students because the instructional content in gamification is more professional, targeted and meaningful, and game design is more interesting and challenging. This study attempts a new exploration to apply gamification into English writing teaching, and has obtained satisfactory results, which has provided not only pedagogical suggestions for English writing teaching, but also some enlightenment for the future studies of gamification in English writing teaching.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».