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Enregistrement W2275626681 · doi:10.5539/elt.v9n3p197

Effectiveness of Proactive Intensive FFI in Cultivating Grammatical Knowledge of Iranian EFL Learners at Different Proficiency Levels

2016· article· en· W2275626681 sur OpenAlexvenueno aff
Amir Rooholamin, Reza Biria, Hamid Reza Haghverdi

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyGrammarMathematics educationLanguage proficiencyCorrective feedbackControl (management)Test (biology)LinguisticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study provides a report on an experiment seeking the effect of proactive intensive form-focused instruction on the grammatical development of intermediate and advanced Iranian EFL learners. More specifically the aim of the study was to discern (a) whether the grammatical knowledge of Iranian EFL learners at different proficiency levels ameliorated in the wake of exposure to proactive intensive FFI (b) whether the grammatical knowledge of the learners at the two proficiency levels improved equally or not, and (c) whether there was an interaction effect between the FFI and the proficiency level, which affected the grammatical development of the learners. To meet these objectives, 119 intermediate and advanced EFL learners at Sadr Institute of Higher Education in Isfahan, Iran were asked to take part in this study. To ascertain the homogeneity of the participants, a QPT was administered to them. The learners in each proficiency level were assigned to a control and an experimental group and they sat for a grammar pretest. Subsequently, the learners in the treatment groups received proactive intensive FFI (metalinguistic explanations followed by repeated form-focused tasks and explicit corrective feedback on form) in their free discussion classes, while those in the control groups participated in classes bereft of FFI. After 9 sessions of instruction, the learners took a posttest. Such statistical tools as paired sample t test and two-way ANOVA were utilized to analyze the collected data, and the following results were obtained: (a) both intermediate and advanced group learners experienced a boost in their grammatical knowledge after being exposed to proactive intensive FFI (b) the treatment in the current study was more beneficial to intermediate EFL learners’ grammatical development than it was to advanced learners’, and (c) proactive intensive FFI, proficiency level, and the interaction between them all were instrumental in molding the grammatical knowledge of Iranian EFL learners. The implications for EFL practitioners are enumerated in the paper.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,255 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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