Reciprocal Effect Between Fossilization of the Lexi Cogrammatical Error and Linguistic Focus Within Professional EFL Learners
Notice bibliographique
Résumé
Fossilization has become the focus of many L2 studies since its introduction in 1972 as many learners fail to achieve native-speaker competence. Researchers have tried to unravel the causes of fossilization, among which focusing has been claimed to be of great importance. This study aimed to explore the effect of focusing on fossilization. To achieve this aim, a mixed-methods approach was utilized. Sixty advanced L1 Persian learners of English studying in Iran were chosen to perform two written and three spoken tasks twice. Qualitative data included the content analysis of the participants’ performance on the written and spoken tasks while the quantitative data included percentages of focused errors and recurrent erroneous forms. The errors observed in both performances were counted and classified. Three main categories named Grammatical Errors, Lexical Errors, and Cohesive Errors were identified. The observed errors were further classified into 36 subcategories. When learners’ ability in focusing their errors was investigated, it was found that they could focus 37.4% of the 3,796 fossilized forms they had produced. Most of the errors observed were categorized in the category of grammatical errors. Focusing affected the number of errors produced. It can be concluded that becoming aware of ones fossilized forms, one will produce fewer fossilized forms. The results of the current study have implications for English language teachers and learners. By being informed of the errors learners make while learning a language and how their focusing affects fossilization, teachers can improve their teaching practice which in turn enhances learning.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».