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Where is the Support? Learning Support for Multimodal Digital Writing Assignments by Writing Centres in Canadian Higher Education

2021· article· en· W4390199079 on OpenAlexaffabout
Stephanie Bell, Brian Hotson

Bibliographic record

VenueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2021
Typearticle
Languageen
FieldArts and Humanities
TopicDiscourse Analysis in Language Studies
Canadian institutionsYork University
Fundersnot available
KeywordsMathematics educationComputer scienceMultimediaPsychologyPedagogy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Writing centres play a vital role in supporting all forms of student academic writing in higher education (HE) institutions, including digital writing projects (DWPs)—multiliterate and multimodal, often video-and-audio-based projects, produced using digital technologies. The importance of writing support for multimodal composing is evident in emerging research on both the multi-skilled practices of writer-designers and the conceptual shifts involved in their adoption. Currently, no research exists regarding the Canadian context of writing centre support for DWPs. To address this, we conducted two surveys: one of 22 Canadian writing centres asking about DWPs prevalence, technology and skills readiness, and DWP awareness; and one of faculty at a large Canadian university, asking about DWPs prevalence and frequency and types of DWP assignments. We find a significant disconnect between the number of DWPs being assigned by faculty and the number being supported in writing centres. We also find a significant lack of writing centre preparedness for supporting DWPs. This paper calls, with some urgency, for writing centres to invest in the reality of student writing in Canadian HE, to begin developing instructional materials, equipment, and skilled staff to support DWPs.Les centres d’écriture jouent un rôle essentiel pour soutenir toutes les formes d’écriture des étudiants et des étudiantes universitaires dans les établissements d’enseignement supérieur, y compris pour les projets de rédaction numérique - multilittéraires et multimodaux - projets qui sont souvent basés sur la vidéo et l’audio et produits à l’aide de technologies numériques. L’importance du support d’écriture pour les compositions multimodales est évident dans le cas des recherches qui portent sur les pratiques polyvalentes des rédacteurs-concepteurs et des rédactrices-conceptrices et sur les changements conceptuels liés à leur adoption. À l’heure actuelle, il n’existe aucune recherche sur le contexte canadien de soutien offert par les centres d’écriture pour les projets de rédaction numérique. Afin de redresser cette situation, nous avons mené deux sondages : le premier auprès de 22 centres d’écriture canadiens, à qui nous avons posé des questions sur la prévalence des projets de rédaction numérique, sur la technologie et la préparation aux compétences, et sur la prise de conscience des projets de rédaction numérique; le second auprès de professeurs et de professeures qui enseignent dans des universités canadiennes, à qui nous avons posé des questions sur la prévalence, la fréquence et les types de projets de rédaction numérique assignés aux étudiants et aux étudiantes. Nous avons trouvé qu’il existait un décalage important entre le nombre de projets de rédaction numérique assignés par les professeurs et les professeures et le nombre de ces projets soutenus par les centres d’écriture. Nous avons également trouvé qu’il existait un manque important de préparation pour soutenir les projets de rédaction numérique. Dans cet article, nous demandons aux centres d’écriture, avec une certaine urgence, d’investir dans la réalité de l’écriture des étudiants et des étudiantes dans les universités canadiennes, afin de commencer à développer du matériel d’instruction, de l’équipement et du personnel compétent pour soutenir les projets de rédaction numérique.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.604
Threshold uncertainty score0.996

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0650.000

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.

Opus teacher head0.124
GPT teacher head0.484
Teacher spread0.360 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations4
Published2021
Admission routes2
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