A Three-Stage Model for Implementing Focused Written Corrective Feedback
Notice bibliographique
Résumé
This article aims to show how the findings from written corrective feedback (WCF) research can be applied in practice. One particular kind of WCF—focused WCF— is brought into the spotlight. The article first summarizes major findings from focused WCF research to reveal the potential advantages of correcting a few preselected language items instead of all errors. It is argued that the majority of the focused WCF research, which has adopted an experimental or quasi-experimental design, has had limited pedagogical implications for second language (L2) writing teachers. Thus, the second section puts forward a three-stage model for operationalizing focused WCF, which includes selecting the focus, teaching the focus, and reinforcing the focus. Pedagogical ideas will be included in each of the stages to give writing teachers a clear idea of how to justify the selection of a language focus and implement WCF in a systematic manner.Cet article a comme objectif de démontrer comment les résultats de recherche portant sur la rétroaction corrective écrite (RCE) peuvent être appliqués à la pratique. La recherche touche plus précisément un type particulier de rétroaction corrective écrite, la RCE ciblée. L’article débute par un résumé des résultats majeurs découlant de la recherche sur la RCE ciblée et ainsi, révèle les bienfaits potentiels de corriger quelques items langagiers présélectionnés au lieu de toutes les erreurs. Nous faisons valoir que la majorité de la recherche sur la RCE ciblée, qui a adopté une méthodologie expérimentale ou quasi-expérimentale, a eu des retombées pédagogiques limitées pour les enseignants de l’écriture en langue seconde. La deuxième section avance donc un modèle à trois étapes visant de rendre fonctionnelle la RCE ciblée et qui implique, entre autres, l’identification, l’enseignement et le renforcement des items ciblés. Chaque étape sera accompagnée de concepts pédagogiques de sorte à donner aux enseignants une vision claire pour la sélection d’items langagiers et la mise en œuvre systématique de la RCE ciblée.
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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 | 0,005 | 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) | 0,005 | 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 ».