Teacher Trainers' Perspectives and Practices Regarding Written Corrective Feedback in L2 Writing: A Mixed-Methods Study in a Venezuelan University
Notice bibliographique
Résumé
This study takes place at a university in Venezuela where Spanish is the first language. The participants are teacher trainers on a five-year program in a subject area called English Practice, where future English language teachers develop their language skills. Adopting an interpretive stance by examining qualitative and quantitative data gathered from two online questionnaires, this exploratory research aims to explore the practices and beliefs teacher trainers have regarding written corrective feedback (WCF) on their learners’ writing in English. The findings reveal that trainers use more than one WCF strategy, favouring the use of codes and the provision of the correct form; the trainers report they aim to correct all errors encountered in their students’ written productions since they think it improves learners’ grammar accuracy while raising their language awareness. Data demonstrate that trainers WCF beliefs are influenced by previous experiences as language learners, institutional guidelines, views of second language teaching and learning and teacher development programs. Results show that trainers believe they should adopt a more rigorous WCF approach with pre-service teachers than with other learners due to the fact trainees are regarded as prospective language models who need to avoid errors in their future teaching practice.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».