EFL Learners’ Preferences of Corrective Feedback in Speaking Activities
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the preferences and perceptions of Saudi EFL learners concerning the use of Corrective Feedback (CF) during speaking activities. The participants consisted of sixty EFL pre-intermediate female learners in their preparatory year at the English Language Institute (ELI) in King Abdulaziz University in Saudi Arabia. The study utilized both quantitative and qualitative approaches, including a questionnaire to establish learners’ CF preferences when it came to the correction of errors during speaking activities, followed by interviews with ten learners to establish additional information on, and the reasons for, these preferences. The findings revealed that the students held a positive attitude to CF during speaking activities, strongly agreeing that their teachers’ CF could improve their speaking skills. The study also found that students preferred CF to be immediate and to be given by their teachers, who they considered the most qualified to provide such feedback. In addition, the majority of respondents favored receiving CF on their oral grammatical errors. This study provides beneficial information concerning students’ preferences towards the use of CF during speaking activities. This has the potential to contribute to EFL classroom practice, enabling teachers to reevaluate their instruction, particularly in relation to speaking skills, in order to improve speaking proficiency. Moreover, these results contribute to the literature focusing on EFL learners’ preferences when it comes to the use of the CF in English speaking classes in Saudi Arabia.
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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 | 0,010 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».