Engaging with dialogic alternatives in ESL argumentative essays: systemic functional linguistic and teacher perspectives
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the patterns of intersubjective stance in short argumentative essays written by students in a pre-university level ESL course.It adopts the analytical framework of engagement from systemic functional linguistics, which describes the options of interpersonal meanings as resources to engage with different knowers and their views.Previous research adopting this linguistic scope has mainly focused on analysis of texts.The current study attempts to connect the linguistic analysis with perspectives of an ESL writing teacher.A multi-phased mixed methods design was adopted to both analyze the engagement patterns in the student texts, and to discuss the text analysis with the course teacher in an interview.The analysis of engagement reveals patterns that contribute to an effective, dialogically engaged intersubjective stance, with frequent, diverse, and strategic deployment of heteroglossic meanings.These patterns were recognized by the teacher as valued elements of "nuance" in argumentative writing.Interestingly, the less dialogically engaged, "assertive" stance was also encouraged and even considered more suitable for the pedagogical context, given the emphasis on clear, coherent, and concise expression of ideas in the essay assignment, the students' level of lexico-grammatical control, and cultural differences.The findings also include potentially problematic engagement patterns, as well as the engagement-related terms and notions used by teacher in the interview.The text and teacher perspective findings have implications for preuniversity ESL writing pedagogy, as well as for theorization and analysis of engagement.I owe a deep debt of gratitude to my thesis supervisors, Dr. Beverly Baker and Dr.Carolyn Turner, for their constant support from the very beginning of this project, their careful
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».