The Effects of Direct and Indirect Corrective Feedback on Accuracy in Second Language Writing
Notice bibliographique
Résumé
The effectiveness of providing Corrective Feedback (CF) on L2 writing has long been a matter of considerable debate. A growing body of research has been conducted to investigate the value of various types of CF on improving grammatical accuracy in the writing of English as a second or foreign language. This article is mainly concerned with the role of Corrective Feedback (CF) in developing the L2 writers’ ability to produce an accurate text, and argues that CF is considered to be one of the fundamental techniques in teaching second language (L2) writing. Bearing this in mind, it attempts to maintain the effectiveness of CF on the L2 students’ abilities to develop the accuracy of their written output. This topic has recently produced a significant interest among both teachers and researchers in the areas of L2 writing and second language acquisition. A key issue to be addressed is the degree to which CF effectively helps the second language writers obtain long-term accuracy. Currently, the author of this paper has been conducting a PhD study on the effect of direct and indirect corrective feedback on the academic writing accuracy of Kurdish EFL university students, and the data was collected from writing testing samples (pre-test, post-test and delayed post-test) produced by105 undergraduate students of English department from two public universities. The results could be obtained from the study should have important implications for L2 writing practitioners and researchers.
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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 | 0,006 | 0,131 |
| 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 | 0,002 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».