A Comparison of Efficiency in Teacher Correction Strategies in Iranian EFL Learners’ Speaking Improvement
Notice bibliographique
Résumé
The present study was an attempt to investigate the effect two types of corrective feedback (i.e., recast and metalinguistic) in order to find out which one is more effective on EFL learners’ speaking improvement and also to see if gender could play a role in the relative impact of the two types of corrective feedback on learners’ speaking ability. To this end, 65 EFL learners of intermediate level in one of language institutes in Shiraz, Iran were selected and divided into three groups including two experimental groups and one control. The instruments used to collect the data included IELTS test as the pre and post tests and Oxford Placement Test (OPT) in order to obtain the homogeneity in participants’ English proficiency. The collected data were codified and entered into SPSS Software (Version 22) and were analysed using descriptive statistics, t-test, and Tukey test. The results indicated that although applying these two types of corrective feedback could have made improvement in EFL learners’ speaking ability, there was not observed any significant difference between impacts of recast and metalinguistic on EFL learners’ production. The test results also indicated that there was not any significant difference regarding gender within the three groups. This homogeneity further shows that in this study, the gender variable did not have any effect on the role of corrective feedback and it can be concluded that the observed difference between metalinguistic group, recast group, and control group is just the result of the provided corrective feedback type which has acted as the intervening variable and the moderator variable such as gender did not prove to have any effect in the outcome of this study. The findings can contribute to syllabus design and teaching methodology areas.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».