Weighing Up Exercises on Phrasal Verbs: Retrieval Versus Trial‐and‐Error Practices
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract English‐as‐a‐foreign‐language (EFL) textbooks and internet resources exhibit various formats and implementations of exercises on phrasal verbs. The experimental study reported here examines whether some of these might be more effective than others. EFL learners at a university in Japan were randomly assigned to 4 treatment groups. Two groups were presented first with phrasal verbs and their meaning before they were prompted to retrieve the particles from memory. The difference between these 2 retrieval groups was that 1 group studied and then retrieved items 1 at a time, while the other group studied and retrieved them in sets. The 2 other groups received the exercises as trial‐and‐error events, where participants were prompted to guess the particles and were subsequently provided with the correct response. One group was given immediate feedback on each item, while the other group tackled sets of 14 items before receiving feedback. The effectiveness of these exercise implementations was compared through an immediate and a 1‐week delayed posttest. The best test scores were obtained when the exercises had served the purpose of retrieval, although this advantage shrank in the delayed posttest (where scores were poor regardless of treatment condition). On average 70% of the posttest errors produced by the learners who had tackled the exercises by trial‐and‐error were duplicates of incorrect responses they had supplied at the exercise stage, which indicates that corrective feedback was often ineffective.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,067 | 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 découle