Metacognitive Factors Affecting English as a Foreign Language (EFL) Student-writers’ Academic Writing Performance
Notice bibliographique
Résumé
Academic writing has a significant role in university education and shapes students’ academic ability. For English as a foreign language (EFL) students, writing is a communicative, goal-oriented, laborious process with emotive, behavioral, metacognitive, and cognitive components. Previous studies have provided insight into specific aspects of metacognition in writing, but there is a lack of synthesized research integrating these components to understand how they collectively influence the academic writing performance of EFL student writers. To fill this gap, this study investigated how metacognition theory contributes to the academic writing performance of EFL students from the perspectives of metacognitive knowledge, experience, and strategies. A total of 370 Chinese EFL student writers were invited to complete one academic writing test and three questionnaires in a classroom setting. The resulting data were analyzed using PLS-SEM. Metacognitive knowledge, experiences, and strategies were found to be positively related to academic writing performance. The results also revealed that, among 10 parameters of metacognition, academic writing performance was more strongly correlated with procedural knowledge, metacognitive feeling, metacognitive estimate, online metacognitive strategies, monitoring, and evaluating parameters. These findings underscore the importance of developing students’ conditional knowledge and promoting effective metacognitive strategies, particularly in evaluating and monitoring, to improve academic writing skills among EFL students.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».