Translingual approach in assessing academic writing for emerging multilingual writers in EMI higher education
Notice bibliographique
Résumé
• Standardized tests bring harmful, negative consequences for first-year multilingual writers. • Academic writing is not a set of independent linguistic competences. • Academic writing involves communities of practice including three agents, such as students, teachers, and tutors. • Our RWS framework proposes a holistic alternative to standardized testing for assessing multilingual academic writing. • We emphasize assessing students’ linguistic repertoire, including their context knowledge, skill development and language proficiency together. Drawing from the first author's teaching experience in a first-year disciplinary writing course and observations, this article develops a theory to address the limitations of standardized language tests in assessing multilingual writers’ skills. These tests emphasize formulaic tasks that do not align with the complexities of university writing activities, such as reflection, or argumentation. The first author's observation of 25 first-year writers engaging with institutional writing support services reveal that academic writing is a complex process, rarely captured by standardized tests. We propose the Reflective Writing Space (RWS) model, a paradigm-shifting framework that reconceptualizes writing assessment through three interconnected dimensions: content & context, skill development, and language use and proficiency. This model advocates for a more inclusive and interactive approach that actively engages students, tutors, and instructors in teaching writing. We conclude with practical recommendations for implementing the RWS framework to better support multilingual writers’ academic writing development.
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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 | 0,017 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».