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Record W7162099476 · doi:10.82308/29519

Becoming active users of assessment in learning-oriented EAP classrooms: A mixed methods exploratory sequential design with wrap-up phase

2022· dissertation· en· W7162099476 on OpenAlexaboutno aff
Rika Tsushima

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldArts and Humanities
TopicEFL/ESL Teaching and Learning
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhase (matter)Exploratory analysisQualitative analysisExploratory research

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette dissertation présente les résultats d'une étude exploratoire en recherche par méthodes mixtes séquentielles (Mixed Method Research – MMR) avec phase de synthèse, conduite dans un programme d'anglais à des fins académiques (English for Academic Purposes – EAP) dans une université canadienne ayant incorporé à son programme d'études une approche axée sur l'apprentissage. Adoptant une approche longitudinale d'une période de huit mois, cette étude MMR composée de quatre phases a exploré, pour le cours EAP, l'expérience d'apprentissage d'étudiants d'Asie de l'Est émanant de cultures avec un héritage confucéen (Confucius Heritage Cultures – CHC) en fonction de leur utilisation de l'évaluation en classe.La phase I, première phase qualitative de l'étude MMR, consistait en des entrevues avec douze participants CHC présélectionnés. Trois séries d'entrevues individuelles ont été menées avec chacun des participants. L'expérience d'apprentissage linguistique préalable des participants dans leur culture d'origine s’est avérée un facteur clé affectant leur réaction initiale au nouvel environnement d'apprentissage. De plus, au fil du temps, des similitudes entre les participants dans leur utilisation de l'évaluation en classe sont devenues apparentes, notamment en ce qui concerne leur tendance à demander une rétroaction plus formatrice de la part des autres ainsi qu’à surveiller leur propre compréhension du critère d'évaluation. On a également noté que les participants échouant à leur premier cours EAP avaient certaines caractéristiques communes.La phase II, deuxième phase qualitative, consistait en deux séries d'entrevues individuelles avec les mêmes participants. Cette phase a mis en relief, d’une part, la difficulté d'altérer la connaissance métacognitive que ces participants détenaient en lien avec des personnes, des tâches et des stratégies spécifiques. Elle a révélé d'autre part que cette connaissance acquise dans le cadre de leur contexte d'apprentissage précédent affectait leur processus d'acculturation dans la nouvelle culture d'évaluation. De plus, on a découvert que la capacité des participants à s'autoréguler était connectée à leurs différences spécifiques quant à leur utilisation et à leur compréhension de l'information provenant de l'évaluation en classe.La phase III consistait en un sondage auprès de tous les étudiants d'Asie de l'Est inscrits au programme EAP (n = 354). Le sondage, élaboré à partir des principaux résultats des phases I et II, avait comme objectif de corroborer ces résultats. Les résultats du sondage sont venus confirmer les conclusions des phases précédentes.La phase IV, troisième et dernière phase qualitative de l'étude, consistait en un exercice de synthèse. Un dernier ensemble de données résultant d'entretiens individuels a été recueilli dans le but d’obtenir les réflexions des douze participants sur l'ensemble de l'expérience vécue dans les cours EAP. On a remarqué que le succès des participants aux cours semblait dépendre de leur utilisation autorégulée de l'évaluation, non seulement dans les salles de classe mais aussi dans leurs activités personnelles, par exemple, la formation de communautés de soutien.La dissertation conclut que l'évaluation dite "axée sur l'apprentissage" (Learning-Oriented Assessment) a le potentiel de faciliter l'apprentissage personnel en suscitant une prise de conscience du besoin d'engagement actif avec l'évaluation agissant à titre de facteur clé dans l'amélioration des résultats d'apprentissage. La présente étude offre de nouveaux indices empiriques contribuant à la compréhension grandissante qu'on a des mécanismes d'apprentissage soutenus par l'évaluation

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.038
metaresearch head score (Gemma)0.047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.038
Threshold uncertainty score0.200

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0380.047
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.002
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0020.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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 head0.084
GPT teacher head0.398
Teacher spread0.314 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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

Citations0
Published2022
Admission routes1
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