Student Writers’ Affective Engagement with Grammar-Centred Written Corrective Feedback: The Impact of (Mis)Aligned Practices and Perceptions
Notice bibliographique
Résumé
This project firstly explored Iranian English as a foreign language (EFL) students’ perceptions about written corrective feedback (WCF)-related practices and preferences. Secondly, the student participants’ first language (L1; e.g., Farsi) learner identities were operationalized, especially focusing on the skill of writing, WCF, and grammar-centred WCF. Thirdly, the students’ affective engagement with WCF was scrutinized, particularly in light of L1 student identities. The participants in the study were 15 students in an Iranian EFL context. Analysis of interview data revealed that the skill of writing was held in low regard by the students. Also, several discrepancies emerged vis-à-vis WCF methods (e.g., direct vs. coded), error correctors (e.g., teacher feedback vs. peer feedback), the amount of correction (e.g., selective vs. comprehensive correction), and the relative importance of different components of writing (e.g., grammar vs. content vs. organization). In particular, the findings showed that the students’ L1 identities involved low regard for writing, but high regard for speaking skills, and that they attached high value to grammatical accuracy and teacher explicit feedback. Finally, the findings indicated that: (a) the students’ second language (L2) identities (e.g., WCF-related preferences) were profoundly affected by their L1 student identities, and (b) the discrepancies between the students’ L2 writing preferences (e.g., preferred amount of WCF) and the teachers’ reported practices could potentially hinder students’ affective engagement with WCF.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| 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 | 0,003 | 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 | 0,000 |
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 ».