Enhancing Academic Writing Skills in Freshmen: Evaluating the Impact of Blackboard Platform in the Classroom
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the impact of the Blackboard learning management system on the academic writing development of freshmen enrolled in a university-level writing course.Guided by an interpretive/constructivist paradigm, the research explores how technology-mediated instruction supports writing improvement through sustained drafting, continual feedback, and collaborative interaction.A mixed-methods case study design was employed to track eleven undergraduate students over one academic semester as they completed three major writing assignments, each requiring the submission of multiple drafts.Quantitative data were generated through systematic error analysis of all drafts and final submissions, focusing on linguistic, mechanical, and structural errors.A Repeated Measures ANOVA was used to determine whether statistically significant improvements occurred across drafts.Complementary qualitative data drawn from discussion board posts, email exchanges, and instructor observations were analyzed to identify patterns in student engagement, collaboration, and perceptions of the Blackboard-assisted learning environment.Findings show a significant reduction in writing mechanics errors over time, demonstrating measurable gains in writing fluency and technical accuracy.The study also highlights the value of Blackboard features such as discussion forums, peer-review tools, external resource links, and wordprocessing functions in promoting recursive revision, autonomous learning, and a collaborative environment.Students reported increased confidence, motivation, and appreciation for the platform's flexibility and constant accessibility.However, the platform had limited influence on substantive and cognitive writing skills, including idea development and content elaboration.Few participants also reported technical difficulties and challenges adapting to the platform.Overall, the study concludes that Blackboard is an effective tool for fostering foundational writing skills and supporting student-centered instruction.It underscores the importance of structured guidance and consistent feedback, and it advocates for the strategic use of learning management systems as complementary components in freshman writing pedagogy.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».