The Effects of Direct Written Corrective Feedback on Improvement of Grammatical Accuracy of High- proficient L2 Learners
Notice bibliographique
Résumé
The present article reports the findings of a study that explored(1) whether direct written corrective feedback (CF) can help high-proficient L2 learners, who has already achieved a rather high level of accuracy in English, improve in the accurate use of two functions of English articles (the use of ‘a’ for first mention and ‘the’ for subsequent or anaphoric mentions); and (2) whether there are any differential effects in providing the two different types of direct written CF (focused and unfocused) on the accurate use of these grammatical forms by these EFL learners. In this study, sixty high-proficient L2 learners formed a control group and two experimental groups. One experimental group received focused written CF and the other experimental group received unfocused written CF, while the control group received no feedback. The statistical analyses indicated that both experimental groups did better than control group in the post-test, and moreover, focused group significantly outperformed unfocused one in terms of accurate use of definite and indefinite English articles. Overall, these results suggest that focused written CF is more effective than unfocused one, at least where English articles are concerned, in improving grammatical accuracy of high-proficient L2 writers and thus strengthens the case for teachers providing focused written CF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».