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Enregistrement W4413607617 · doi:10.5430/wjel.v15n8p201

Exploring the Impact of WeChat Multimodality Affordances on Chinese EFL Undergraduates’ Writing Development

2025· article· en· W4413607617 sur OpenAlexvenueno aff
Supyan Hussin, Harwati Hashim

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWalailak University
Mots-clésAffordanceMultimodalityComputer scienceLinguisticsHuman–computer interactionWorld Wide WebPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social media are increasingly integrated into foreign language education, offering new opportunities for multimodal writing practice. However, most existing studies focus on English-language-dominated platforms that are often inaccessible to learners in non-English-speaking contexts like China. This study explores the impact of WeChat’s multimodal affordances on Chinese EFL undergraduates’ argumentative writing within the framework of the College English Test. A mixed-methods approach was employed, combining a quasi-experimental design involving two classes (N=80) and semi-structured interviews conducted with nine students. Students in the experimental group significantly outperformed the control group in content (M=24.28 vs. 20.05; p< .01), organization (M=17.50 vs. 15.10; p< .01), and vocabulary (M=17.13 vs. 14.33; p< .01). Semi-structure interviews revealed that WeChat multimodal features enhanced clarity, creativity, and motivation but also led to distractions and revealed students limited multimodal literacy. This is the first known study to examine WeChat’s multimodal affordances across specific dimensions of EFL writing in a Chinese context. Results demonstrate that WeChat’s combination of text, audio, and visual features yields substantial gains in content development, vocabulary use, and organizational clarity, while gains in grammar and mechanics remain modest, highlighting the importance of guiding students to deploy multimodal resources with intentionality. The study offers practical implications for integrating locally relevant social media tools into EFL writing pedagogy and underscores the need for targeted instructional support to cultivate learners’ multimodal competence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
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