Students’ Attitudes Toward Peer Feedback: Paving a Way for Students’ English Writing Improvement
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed at exploring students’ attitudes toward peer feedback to develop their English writing ability. A mixed methods research, an embedded experimental design, was adopted to elicit students’ viewpoints toward peer feedback making use of five-point Likert scale questionnaires comprising 36 statements and six open-ended questions, which were conducted to 21 undergraduate students majoring in English in one university in the three Southern border provinces of Thailand. For the data analysis, A paired samples t-test was quantitatively analyzed, wherereas content themantic analysis was adopted for qualitative data. The overall findings illustrated that the students had a positive attitude toward using peer feedback that achieved a high level in four domains in terms of the writing process, affective strategies, critical thinking skills and social interaction ability. From the result, it could also be seen that students understood about the writing strategy and were able to conduct peer feedback process more effectively, produced improved writing performance with better grammar structure. Additionally, discussing by peers evevated critical thinking skills and developed social skills through working collaboratively. Importantly, peer feedback process supports a student-centered approach and allows students to become more autonomous learners in writing. Consequently, peer feedback should be taken into consideration in the curricula of L2 writing.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».