Aligning English for Academic Purposes with College Writing Expectations: Insights from One Canadian College
Notice bibliographique
Résumé
Canadian colleges and universities vary drastically in the nature of their academic offerings. Universities typically provide academic programs spanning undergraduate, graduate, and professional domains. In contrast, colleges predominately deliver applied and technical programs leading to certificates, diplomas, apprenticeships, and associate degrees, as well as some select undergraduate degrees. While numerous studies have investigated writing requirements at the university level, there is a dearth of research focusing on the Canadian college context. This study aimed to fill this gap by investigating the types of writing assignments commonly used at the college level, as well as the skills necessary to complete these assignments. The ultimate goal was to use the findings to better align our college-based English for academic purposes (EAP) program with the specific writing demands encountered in college programs. Data for this study were collected through two main methods: document analysis and interviews with lecturers. The document analysis entailed a review of course outlines from first-year communication courses across all schools within the college, while the interviews were conducted with seven faculty members who taught these courses. The results of our small-scale qualitative case study demonstrate that the college learning environment requires a distinctive type of writing that integrates both industry-specific and academic elements, a phenomenon we term applied academic writing. This finding not only holds implications for the refinement of the EAP curriculum at our own institution but also holds valuable insights for EAP practitioners in applied learning environments.
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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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,012 |
| Communication savante | 0,012 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».