L2 learners' interpretation and understanding of written corrective feedback: insights from their metalinguistic reflections
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.
Notice bibliographique
Résumé
The impact written corrective feedback (WCF) has on second language development is still a subject of much debate. While some believe it leads to improvement, others are more sceptical. But in order for WCF to lead to second language improvement, learners must first be able to not only correctly interpret the WCF but also understand the linguistic information provided through this feedback. The study reported in this article was designed to look at English as a second language (ESL) learners' verbalisations about language produced immediately after revising their texts. Forty-nine (n = 49) high school French-speaking learners produced four texts over a four-month period. Two types of WCF (direct, providing the correct form above or next to the error and indirect, indicating that an error was produced by underlining it) were alternatively used when correcting the texts in order to create balanced conditions. After revising their corrected text, participants completed a questionnaire. Their answers were coded by creating semantic categories and an interrater agreement was calculated. The results show that although the participants understood the WCF they received, some corrections nevertheless led to erroneous hypotheses about the intent of the correction. Additionally, there appear to be differences in the participants' verbalisations according to the feedback received.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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