The effectiveness of written corrective feedback on French as a second language accuracy
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude quasi-expérimentale a pour objectifs de (1) comparer les effets de trois techniques de rétroaction corrective à l’écrit (RCÉ), à savoir la RCÉ directe (reformulation) et deux RCÉs indirectes (soulignement et soulignement plus indices métalinguistiques) sur la précision langagière à l’écrit, (2) d’examiner les effets modérateurs de la catégorie d’erreur et (3) d’examiner les effets modérateurs du niveau de compétence langagière des apprenants ainsi que leur capacité d’analyse verbale. Quatre groupes de français langue seconde (n = 65) inscrits dans des programmes de français enrichi dans des écoles secondaires anglophones à Montréal ont participé à cette étude. L’intervention expérimentale a comporté trois cycles d’écriture, de rétroaction et de révision qui ont été complétés sur des intervalles de deux semaines, et a ciblé l’accord dans le groupe nominal (GN), l’accord dans le prédicat, la structure du GN, la structure du groupe verbal (GV) ainsi que les homophones grammaticaux. L’intervention a été réalisée à travers trois conditions expérimentales (RCÉ directe, RCÉ indirecte sous forme de soulignement, RCÉ indirecte sous forme de soulignement plus indices métalinguistiques) et une condition de comparaison (pas de RCÉ). Chaque groupe expérimental a complété six tâches d’écriture (rappel de texte) : une tâche durant le pré-test et le post-test immédiat, une autre tâche pour le post-test différé et trois tâches différentes durant l’intervention expérimentale. Les quatre groupes ont révisé les textes complétés durant l’intervention expérimentale. Tous les participants ont aussi complété un test d’analyse verbale. Les résultats indiquent que (1) la provision de la RCÉ est plus bénéfique que son absence, (2) la RCÉ indirecte est meilleure que la RCÉ directe, (3) la RCÉ combinée avec des indices métalinguistiques (i.e., RCÉ indirecte métalinguistique) est plus efficace que le soulignement sans indices métalinguistiques. Concernant la deuxième question, les résultats suggèrent que certaines catégories d'erreurs étaient plus sensibles à la RCÉ que d'autres. Bien qu'aucune amélioration n'ait été constatée pour l'accord dans le GN ou pour l'accord dans le prédicat, l'utilisation précise des homophones grammaticaux s’est améliorée pour tous les groupes. Une telle amélioration était plus durable pour le groupe ayant reçu la RCÉ indirecte métalinguistique. Quant à la troisième question, les résultats indiquent que le niveau de compétence langagière n'a joué un rôle modérateur que pour le groupe recevant la RCÉ indirecte métalinguistique, mais aucun effet de ce type n'a été observé pour la capacité d'analyse verbale, et ce, quelle que soit la condition expérimentale.
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.
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 | 0,005 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,004 | 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 ».