Effects of Learners’ Proficiency Pairing on Task Engagement and Text Quality in L2 Digital Collaborative Writing

任务(项目管理) 心理学 质量(理念) 合作写作 配对 任务分析 认知 计算机辅助通信 社会关系 计算机科学 认知心理学 语言能力 情感(语言学) 语言学 学生参与度
作者
Zhenfei Wang,Mark Feng Teng,Lin Sophie Teng
出处
期刊:International Journal of Applied Linguistics [Wiley]
被引量:1
标识
DOI:10.1111/ijal.70087
摘要

ABSTRACT This experimental study investigates how pairing learners by English proficiency shapes task engagement and text quality in L2 digital collaborative writing (CW). We captured both self‐perceived and observed task engagement in a digital CW task through multiple data sources: a self‐report questionnaire, multimodal interaction logs, and collaborative artifacts. A cohort of thirty‐six undergraduates from a top‐tier Chinese university was grouped into high‐, low‐, and mixed‐proficiency dyads. Using a synchronous writing tool with video conferencing, we collected multimodal interaction logs and artifacts, alongside a post‐task questionnaire on cognitive, social, and emotional engagement. Meanwhile, observed task engagement was measured through multimodal interaction data focusing on language‐related episodes (LREs), idea units, instances of responsiveness, and expressions of enjoyment. Findings revealed discrepancies between self‐perceived and observed task engagement, especially in cognitive and social dimensions. High‐proficiency dyads reported lower cognitive engagement yet produced more LREs than low‐ and mixed‐proficiency dyads. Mixed‐proficiency dyads reported higher social engagement but showed fewer instances of responsiveness than low‐proficiency dyads. Text complexity was significantly lower for mixed‐proficiency dyads than for both high‐ and low‐proficiency dyads.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
xing_xing应助KeWang采纳,获得20
1秒前
1秒前
1秒前
1秒前
CipherSage应助思之若琴采纳,获得10
1秒前
2秒前
六六发布了新的文献求助10
3秒前
虎啊虎啊完成签到,获得积分10
3秒前
zhang发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
打打应助veblem采纳,获得30
4秒前
无花果应助nelson采纳,获得10
4秒前
Carol发布了新的文献求助10
4秒前
xuan发布了新的文献求助30
6秒前
薛乎虚发布了新的文献求助10
6秒前
鱼刺鱼刺卡应助燕过无痕采纳,获得30
6秒前
vgdog发布了新的文献求助30
6秒前
6秒前
7秒前
7秒前
Selina完成签到 ,获得积分10
7秒前
8秒前
8秒前
8秒前
8秒前
8秒前
8秒前
迷人大凄发布了新的文献求助10
8秒前
万能图书馆应助丑八怪采纳,获得10
9秒前
称心水池发布了新的文献求助10
9秒前
njuxyh发布了新的文献求助10
9秒前
爱撒娇的岱周完成签到,获得积分20
9秒前
10秒前
赘婿应助陆帅帅他大伯采纳,获得10
10秒前
Hello应助loka采纳,获得10
10秒前
毗昙应助标致数据线采纳,获得10
11秒前
天天快乐应助Clouder采纳,获得10
11秒前
11秒前
小二郎应助侯康采纳,获得10
11秒前
大雄发布了新的文献求助10
12秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7582383
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9161404
关于积分的说明 19602752
捐赠科研通 7164614
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266137
关于科研通互助平台的介绍 2431010
邀请新用户注册赠送积分活动 2257338