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Enregistrement W4250114301 · doi:10.1111/j.1467-1770.2001.tb00019.x

Negotiation of Form, Recasts, and Explicit Correction in Relation to Error Types and Learner Repair in Immersion Classrooms

2001· article· en· W4250114301 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueLanguage Learning · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrective feedbackPsychologyConfusionNegotiationWord error rateError detection and correctionLinguisticsComputer scienceCognitive psychologySpeech recognitionMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated specific patterns of a reactive approach to form‐focused instruction: namely, corrective feedback and its relationship to error types and immediate learner repair. The database is drawn from transcripts of audio recordings made in four French immersion class‐rooms at the elementary level, totaling 18.3 hours and including 921 error sequences. The 921 learner errors were coded as grammatical, lexical, or phonological, or as unsolicited uses of L1. Corrective feedback moves were coded as explicit correction, recast, or negotiation of form (i.e., elicitation, metalinguistic clues, clarification requests, or repetition of error). In contrast with previous studies of error treatment in L2 classrooms, which showed that teachers' use of corrective feedback was relatively unsystematic, this study revealed a certain degree of systematicity in the teachers' treatment of specific types of oral errors. First, the proportion of error types receiving corrective feedback from the teachers reflected the rate at which these various error types actually occurred. Second, the teachers tended to provide feedback on phonological and lexical errors with a certain amount of consistency (at rates of 70% and 80%, respectively); grammatical errors received corrective feedback at a lower rate, but accounted for the highest number of corrective feedback moves in the database nonetheless. Third, the teachers tended to select feedback types in accordance with error types: namely, recasts after grammatical and phonological errors and negotiation of form after lexical errors. Overall, the negotiation of form proved to be more effective at leading to immediate repair than recasts or explicit correction, particularly in the case of lexical errors and also in the case of grammatical errors and unsolicited uses of L1, but not in the case of phonological errors; the latter clearly benefit from recasts. This pattern suggests (a) that the teachers were on the right track in their decisions to recast phonological errors and to negotiate lexical errors and (b) that perhaps teachers could draw more frequently on the negotiation of form in response to grammatical errors, because almost two thirds of all grammatical repairs resulted from this type of feedback. A preference for providing feedback in this way is supported by de Bot's (1996) argument that language learners are likely to benefit more from being “pushed” (Swain, 1995) to retrieve target language forms than from merely hearing the forms in the input, because the retrieval and subsequent production stimulate the development of connections in memory.

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.

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)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,318

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,234 · 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