MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1574372962 · doi:10.18806/tesl.v30i1.1129

The Pedagogy of Error Correction: Surviving the Written Corrective Feedback Challenge

2013· article· en· W1574372962 sur OpenAlex
Danielle Guénette

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueTESL Canada Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational and Psychological Assessments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrective feedbackPedagogyPsychologyMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Should we correct our students’ language errors? Most ESL teachers would an- swer this question with a resounding Yes while at the same time wondering how to meet the challenge. The collaborative project reported below was designed to provide ESL teacher trainees with an opportunity to experience the ups and downs of providing corrective feedback on writing and develop their awareness in this regard. To this end, the teacher trainees acted as corrective-feedback tutors to high school learners during one school semester. During the course of the proj- ect, they kept journals documenting their reflections in regard to this demanding pedagogical practice. Time constraints, motivation, and fear of making mistakes themselves or of not providing adequate guidance to the learners were among the major hurdles encountered by the tutors. In interviews conducted at the end of the project, the tutors offered suggestions for overcoming these difficulties and surviving the corrective-feedback trials and tribulations. The survival tips pre- sented were drawn from the tutors’ recommendations as well as from insights from corrective-feedback research.Devrait-on corriger les erreurs de langue de nos étudiants? La plupart des en- seignants d’ALS répondraient à cette question par un oui catégorique tout en se demandant comment relever ce défi. Le projet collaboratif décrit ci-dessous a été conçu pour fournir aux stagiaires en ALS une occasion de vivre les hauts et les bas liés au fait de présenter de la rétroaction corrective aux travaux écrits, et de se conscientiser à cet égard. À cette fin, les stagiaires ont joué le rôle de tuteurs fournissant de la rétroaction corrective à des élèves du secondaire pendant un se- mestre. Au cours de projet, ils ont tenu un journal pour noter leurs réflexions relatives à cette pratique pédagogique exigeante. Parmi les obstacles les plus im- portants auxquels les tuteurs ont fait face, notons les contraintes de temps, la motivation et la peur de se tromper eux-mêmes ou de ne pas fournir des conseils adéquats aux élèves. Lors d’entrevues qui ont eu lieu à la fin du projet, les tuteurs ont offert des suggestions pour surmonter ces difficultés et survivre aux vicissi- tudes de la rétroaction corrective. Les conseils de survie présentés sont tirés des recommandations des tuteurs et des perspectives découlant de la recherche sur la rétroaction corrective.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil0,955

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0460,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle