Students’ Preferences and Attitude toward Oral Error Correction Techniques at Yanbu University College, Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
<p>Error correction has been one of the core areas in the field of English language teaching. It is “seen as a form of feedback given to learners on their language use” (Amara, 2015). Many studies investigated the use of different techniques to correct students’ oral errors. However, only a few focused on students’ preferences and attitude toward oral error correction techniques, which determine students’ success in language learning. This quantitative research explored teachers’ and students’ preferences as well as students’ attitude toward the use of oral error correction techniques in the language classroom. The participants of the study were English language students and English language teachers at Yanbu University College (YUC) in Yanbu Industrial City, Saudi Arabia. A classroom observation checklist and questionnaires were used to collect the data. The study findings revealed that recast and explicit correction are the preferred techniques by the majority of the students and teachers. The findings also indicated that students have positive attitude toward oral error correction. As the classroom observation revealed that recast was highly used by teachers, it is recommended that teachers should also use other techniques to correct students’ oral errors. In addition, it is recommended that before correcting students’ oral errors teachers should always take into account the purpose of the activity and the proficiency level of students.</p>
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».