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Enregistrement W2532554194 · doi:10.5539/elt.v9n11p85

Corrective Feedback in SLA: Theoretical Relevance and Empirical Research

2016· article· en· W2532554194 sur OpenAlexvenueno aff
Jin Chen, Jianghao Lin

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Social Science Fund of ChinaGuangdong University of Foreign Studies
Mots-clésCorrective feedbackSecond-language acquisitionPsychologyRelevance (law)Empirical researchLanguage productionCognitive psychologySociocultural evolutionLanguage acquisitionTheoretical linguisticsLanguage proficiencyCognitionLinguisticsCognitive scienceEpistemologyMathematics educationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Corrective feedback (CF) refers to the responses or treatments from teachers to a learner’s nontargetlike second language (L2) production. CF has been a crucial and controversial topic in the discipline of second language acquisition (SLA). Some SLA theorists believe that CF is harmful to L2 acquisition and should be ruled out completely while others regard CF as an essential catalyst for L2 development. The last two decades have witnessed a dramatic increase in empirical research on the effectiveness of CF. This article, with an aim to provide an informed knowledge of the potential role of CF, briefly traces the history of research on CF and proposes some recommendations for further studies. It starts by surveying a range of theoretical stances on the role of error and error correction (also known as CF) in SLA. It then moves into detailed discussion of three issues on CF heatedly debated either within a cognitive or a sociocultural framework. By examining the empirical findings, some possible topics for further studies are uncovered.</p>

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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