Patterns of uptake and repair following recasts and prompts in an EFL context: Does feedback explicitness play a role?
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This study sought to examine the effectiveness of two categories of feedback, namely recasts and prompts. Also, the study focused on the relationship between subsets of each feedback type and the extent to which they led to learner uptake and repair in an EFL context. Data were collected through non-participant observations of three intact upper-intermediate EFL classes where 36 hours of interactions among 59 students and three teachers were audiotaped, transcribed, and analyzed in terms of pre-specified coding systems that addressed four different subtypes of prompts – clarification requests, repetitions, elicitations, and metalinguistic clues – and two recast subtypes – explicit and implicit recasts. Data analysis showed that among prompts, clarification requests led to the highest percentage of uptake whereas elicitations were associated with the highest repair percentage. As for recasts, more explicit ones led to higher percentages of uptake and repair. The results of the study may contribute to a more in-depth understanding of the patterns of uptake and repair in an EFL context. The study confirms the role of feedback explicitness in such a context.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle