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Enregistrement W3110228380 · doi:10.18806/tesl.v37i2.1334

Learner Personality and Response to Oral Corrective Feedback in an English for Academic Purposes Context

2020· article· en· W3110228380 sur OpenAlexfundvenueno aff
Alina Lemak, Antonella Valeo

Notice bibliographique

RevueTESL Canada Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoYork University
Mots-clésPsychologyAgreeablenessBig Five personality traitsPersonalityContext (archaeology)Corrective feedbackPersonality psychologyExtraversion and introversionSocial psychologyMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corrective feedback (CF) is an important part of effective instruction, and a rich body of research has investigated how best to implement various CF strategies and approaches. Researchers have increasingly become aware of individual difference that have an impact on the effect and effectiveness of CF. One area of individual difference that has been shown to influence learning outcomes is personality; yet, findings have been inconsistent, and the influence of learners’ personality traits on oral CF effectiveness has largely been neglected. This study aimed to fill this gap by investigating how learners with different personalities experience and benefit from different types of oral CF. Situated in an intact class of adult language-learners in an academic context, data collection included a Five Factor Model (FFM) personality test, video and audio recordings of classroom activities, and individual interviews/stimulated-recall sessions. The findings of this study suggest that personality traits do appear to play a role in how students experience CF. Relationships between global FFM personality traits and CF response emerged: competitiveness and perfectionism characteristics appeared influential and a possible interaction between agreeableness and neuroticism is discussed. Pedagogical implications are suggested. La rétroaction corrective est une partie importante de l’instruction efficace, et un important corpus de recherche s’est penché sur la meilleure façon de mettre en place des stratégies et des approches de rétroaction corrective. Les chercheurs sont devenus de plus en plus conscients des différences individuelles qui ont un impact sur l’effet et sur l’efficacité de la rétroaction corrective. On a montré qu’une aire de différence individuelle, la personnalité, influence les résultats d’apprentissage; cependant, les résultats ne sont pas uniformes, et l’influence des traits de personnalité des apprenants sur l’efficacité de la rétroaction corrective orale a été pour la plupart négligée. Le but de la présente étude était de combler cette lacune en étudiant comment des apprenants de différente personnalité vivent et bénéficien de différents types de rétroactions correctives orales. Située dans une classe intacte d’apprenants adultes de langues dans un contexte universitaire, la collecte de données comprenait un test de personnalité se basant sur le modèle en cinq facteurs (MCF), des enregistrements audio et vidéo des activités de classe, ainsi que des séances d’entrevues individuelles/de rappels stimulés. Les résultats de cette étude suggèrent que les traits de personnalité semblent bien jouer un rôle dans la façon dont les étudiants perçoivent la rétroaction corrective. Les relations entre les traits de personnalité généraux MCF et la réaction à la rétroaction corrective ont montré que : les caractéristiques de compétitivité et de perfectionnisme semblaient jouer un rôle marquant et on discute d’une interaction possible entre l’agréabilité et le neuroticisme. On suggère des implications pédagogiques.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,722
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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