The Effectiveness of Extensive Versus Intensive Recasts for Learning L2 Grammar
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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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».