The Effectiveness of Extensive Versus Intensive Recasts for Learning L2 Grammar
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the effects of extensive versus intensive recasts. The focus was on the effect of feedback on learning English articles, which, as nonsalient target structures, have been shown to be difficult for many second language learners. Intensive recasts were operationalized as recasts provided on article errors only, while extensive recasts were provided on any errors including article errors. Forty‐eight adult intermediate learners of English as a second language (ESL) were divided into 3 groups: an intensive recast group, an extensive recast group, and a control group. Learners conducted 2 communicative tasks with a native‐speaker instructor and received feedback on their errors. They were pretested and posttested (immediately and after 2 weeks) using 3 different outcome measures: an oral picture description task, a written grammaticality judgment task, and a written storytelling task. The results revealed that the extensive recast group significantly outperformed the control group on the oral picture description and the grammaticality judgment tasks, whereas the intensive recast group did not. On the written storytelling task, both recast groups outperformed the control group, but the difference was not statistically significant. These findings point to the advantage of extensive recasts and challenge the assumption that recasts on single errors are necessarily more effective than recasts on a wide range of errors.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle