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Enregistrement W3160530669 · doi:10.5539/elt.v14n6p12

Research on the Effect of Peer Feedback Training in English Writing Teaching—A Case Study of Students in Business English Major

2021· article· en· W3160530669 sur OpenAlexvenueno aff
Jialiang Chen

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStudent Assessment and Feedback
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeer feedbackPsychologyQuality (philosophy)Perspective (graphical)Mathematics educationPoint (geometry)Teaching methodPedagogyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on peer feedback, this paper further explores the application of peer feedback training to English writing teaching in China. From the theoretical perspective, compared with teacher feedback, peer feedback is beneficial to motivate students to take the initiative in learning, practice the student-centered concept, and promote cooperative learning among students. Peer feedback training, namely peer feedback under teacher intervention in this paper, combines the advantages of teacher feedback and peer feedback, which can not only be accepted by learners but also achieve significant pragmatic effects. From a practical point of view, peer feedback training can be applied to teach large groups of students, thus reducing the pressure and burden of teachers and improving the quality of peer feedback. The results also show that peer feedback training mainly works during the training stage rather than the modification stage. It is crucial to pay attention to the mechanism of peer feedback training and apply it to practice to promote the quality of English writing teaching.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,372 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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