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Enregistrement W4200222103 · doi:10.14221/ajte.2021v46n10.1

The Role of Individual Preferences in the Efficacy of Written Corrective Feedback in an English for Academic Purposes Writing Course

2021· article· en· W4200222103 sur OpenAlexaff
Bradley Perks, Bradley D. F. Colpitts, Matthew Michaud

Notice bibliographique

Revue˜The œAustralian journal of teacher education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStudent Assessment and Feedback
Établissements canadiensCapilano University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrective feedbackPsychologyMathematics educationQualitative researchTest (biology)Qualitative propertyControl (management)English as a foreign languageTreatment and control groupsMedical educationComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the effectiveness of written corrective and the role of individual differences (ID) in the uptake of the feedback. Data was taken from a nine-week, English as a foreign language (EFL) writing course from 101 intermediate (n=101) students at a private university in Kobe, Japan. Using an explanatory sequential mixed methods design, quantitative data was first collected concerning writing errors, followed by qualitative semi-structured interviews. Three classes were placed into either two treatment groups (direct and indirect) or a control group, and completed four writing tasks (pre-test, post-test and two delayed post-tests). The study found the two treatment groups showed significant improvements on local and global errors, whereas the control group did not. Additionally, the qualitative component elicited the influence of affective factors. The study adds to the body of literature addressing the impact of written corrective feedback, specifically on students’ self-editing strategies.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,342 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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