Understanding Written Corrective Feedback in Second-Language Grammar Acquisition
Notice bibliographique
Résumé
<p>Written Corrective Feedback (WCF) is used extensively in second-language (L2) writing classrooms despite controversy over its effectiveness. This study examines indirect WCF, an instructional procedure that flags L2 students’ errors with editing symbols that guide their corrections. WCF practitioners assume that this guidance will lead to increased grammatical competence over time in new writing samples. This study finds that these assumptions are correct overall. However, in-depth analyses of L2-English learners’ correction behaviors in four elicitation tasks over a 12-week period demonstrate that WCF is not uniformly effective at increasing accuracy for all grammatical constructions. In fact, WCF fails to exert any positive effect with a number of grammatical constructions. This result can be understood via Skill Acquisition Theory (SAT) when the treatability of constructions with WCF is considered. Specifically, grammatical constructions that include only a binary option for correct usage are highly amenable to positive change via WCF since employing WCF is akin to correcting errors flagged on a true/false test. By contrast, grammatical constructions with more than a binary choice for correct usage, akin to correcting errors flagged on a multiple-choice test, are not amenable to positive change.</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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».