The Effects of Planned Focus on Form on Iranian EFL Learners’ Oral Accuracy
Notice bibliographique
Résumé
One of the limitations of the meaning focused instruction in an EFL situation such as Iran is that a communicative approach helps Iranian learners to become fluent, but is insufficient to ensure comparable levels of oral accuracy. The purpose of this study was to investigate whether planned focus on form, and also what type of corrective feedback, would be useful for Iranian EFL learners’ oral accuracy. To this end, the study employed a quasi experimental design. Three intact classes were randomly selected as the control group (n=17), recast group (n=19) as experimental group 1, and delayed explicit and metalinguistic group (n=21) as the experimental group 2 respectively. All groups participated in six sessions of the task of story retelling. For all groups, learners were asked to read and summarize their own assigned story in a time limit of four minutes and retell it to the class. For the recast group, students were provided with recasts on their simple past tense errors; for the delayed explicit and metalinguistic group, the researcher corrected the learners' errors after they finished the retelling; and for the control group, there were no feedback on learners' errors. Learners’ improvement was measured by their oral accuracy during the six sessions of story retelling. One-way ANOVAs with post hoc comparisons indicated that all CF groups significantly outperformed the control group in the session six of story retelling and that the two feedback types were equally effective in promoting learners’ oral accuracy. These findings suggest that the planned focus on form can be an effective tool for the development of oral accuracy in the EFL situations. It can also be concluded that intensive recasts which are repeatedly focused on a particular structure are not different from explicit types of feedback in terms of their effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».