Elaborative Feedback to Enhance Online Second Language Reading Comprehension
Notice bibliographique
Résumé
Many higher education students across the world are studying in situations where a high proportion of the academic materials they encounter are online reading texts written in their second language. While the online medium presents a number of challenges to L2 readers, it also enables the provision of a range of support mechanisms, such as instant feedback. This quasi-experimental study investigated the use of two types of feedback, elaborative and knowledge of response, and compares their effectiveness for enhancing online second language reading comprehension. The participants were 113 Emirati students of L2 English at a higher education college in the United Arab Emirates. Data were collected using a pre-test and a post-test measure of reading comprehension and an online reading comprehension exercise containing either elaborative or knowledge of response feedback. The results of the quasi-experiment showed no significant difference between the effects of the two feedback types on comprehension of an online reading text for the sample as a whole. Equally, for the high-proficiency readers, feedback type had no significant effect on text comprehension. However, with regard to the low-proficiency readers, those receiving elaborative feedback performed significantly better on the post-test than those who received knowledge of response feedback. The findings suggest that elaborative feedback can enhance online L2 reading comprehension but that it needs to be tailored specifically to the needs of the L2 readers it is intended to support.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».