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Enregistrement W4411157852 · doi:10.3126/fwr.v2i2.79835

Teachers’ Experiential Strategies for Bridging Writing Proficiency Gaps among Secondary Level Students

2024· article· en· W4411157852 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFar Western Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridging (networking)Experiential learningMathematics educationPsychologyPedagogyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The secondary level English curriculum of Nepal aims to enable students to produce various forms of writing items, such as paragraphs, essays, reviews, stories, dialogues, and letters in both personal and academic contexts. However, many students in Nepalese context struggle in the early stages of writing proficiency due to which they are unable to accomplish the competency as targeted by the curriculum. Therefore, this study intends to explore the strategies to bridge the gaps between target of curriculum and proficiency level of students in Nepalese ELT classes by collecting data from secondary level English language teachers through in-depth interview under the framework of hermetic phenomenology and interpreting their lived experiences creating the themes on the basis of broader and specific meaning units. I found that the ecosystem in language teaching created the atmosphere to learn language skills and aspects interactively. Additionally, the theme and genre-based writing activities enabled learners to develop writing skill with proper style and cohesion. This study will be beneficial for those English language teachers who are facing problems of writing proficiency gaps in their students while developing writing skill. With the help of strategies suggested by this study, the teachers can guide students to develop both initially fundamental writing skills and then gradually take them to the level of creative writings to meet the target of curriculum.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,348 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
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