Metaphor Comprehension and Engineering texts: Implications for English for Academic Purpose (EAP) and First-year University Student Success
Bibliographic record
Abstract
One of the challenges that students face during the transition from high school to university is mastering discipline-specific academic expectations and norms. From a language perspective, they may encounter new academic and disciplinary vocabulary, some of which will be metaphoric in nature. However, some students whose first language is not English may struggle, as metaphoric competence is not often a consideration in ESL/EAP classrooms (Littlemore & Low, 2006). Among the supports that postsecondary institutions have implemented to improve students’ chances of success are diagnostic and post-entry language assessment (Read, 2016). This mixed methods study investigated the comprehension of metaphoric language in first-year engineering reading materials using diagnostic assessment. First, a corpus of first-year engineering texts was qualitatively explored, finding personification and family/relationship metaphors. Subsequently, a metaphor comprehension test was designed using content from the corpus and administered as a reading task in an existing diagnostic assessment for first-year engineering students. Descriptive statistics, correlations, and t-test analysis of the responses revealed that English first-language (L1) students outperformed English second/additional (L2) language students. Further, those who performed poorly on the diagnostic assessment tended to also struggle with the metaphor comprehension task. Implications are discussed for EAP and first-year university classrooms. Un des défis auxquels les étudiants font face lors de la transition entre l’école secondaire et l’université est la maîtrise des attentes et des normes universitaires propres à chaque discipline. Du point de vue de la langue, il se peut qu’ils rencontrent du vocabulaire nouveau lié à l’université et à une discipline, dont une partie sera de nature métaphorique. Cependant, certains étudiants, dont la première langue n’est pas l’anglais, peuvent éprouver des difficultés, puisque la compétence métaphorique n’est pas souvent prise en considération dans les cours d’ALS/EAP (cours d’anglais académique) (Littlemore & Low, 2006). Parmi les soutiens que les institutions postsecondaires ont mis en place pour améliorer les chances de réussite des étudiants, on trouve des évaluations langagières diagnostiques après l’admission à l’université (Read, 2016). Cette étude, à l’aide de diverses méthodes, a enquêté sur la compréhension du langage métaphorique dans les ouvrages de lecture de première année d’ingénierie en utilisant une évaluation diagnostique. Tout d’abord, on a évalué la qualité d’un corpus de textes d’ingénierie de première année pour y trouver des métaphores liées à la personnification, à la famille et aux relations. Par la suite, on a conçu un test de compréhension des métaphores tirées du corpus et on l’a administré comme une tâche de lecture dans un test d’évaluation diagnostique déjà existant pour les étudiants en première année d’ingénierie. Des statistiques descriptives, des corrélations et une analyse test-t des réponses ont révélé que les étudiants dont la première langue était l’anglais (L1) avaient mieux réussi que les étudiants dont l’anglais était la seconde langue ou la langue supplémentaire (L2). De plus, ceux qui n’avaient pas obtenu de bons résultats au test diagnostique, avaient aussi eu des difficultés dans la partie de compréhension des métaphores. On discute des implications pour les cours d’anglais académique et les cours de première année d’université.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".