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Enregistrement W4303437778 · doi:10.3138/cmlr.2021-0061

The Differential Effects of Focused and Comprehensive Corrective Feedback on Accuracy of Revision and New Writing

2022· article· en· W4303437778 sur OpenAlexaffvenue
María-Lourdes Lira-Gonzales, Hossein Nassaji

Notice bibliographique

RevueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrective feedbackDifferential (mechanical device)Peer feedbackDifferential effectsDifferential treatmentPsychologyComputer scienceFeedback controlControl (management)Mathematics educationArtificial intelligenceMedicineEngineeringControl engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study compared the differential effects of focused and comprehensive written corrective feedback (WCF) on the accuracy of revision and new pieces of writing. It also examined whether the effects depended on feedback sub-types. Data were collected from 87 Grade 6 students in an intensive English program over seven sessions. Students were first divided into three groups: two treatment groups and one control group. The treatment groups were then divided into three subgroups based on three feedback sub-types (i.e., direct, indirect underline, and indirect metalinguistic cues). Students produced three pieces of writing, revised them, and produced new writings. Findings revealed that both focused and comprehensive feedback types improved learners’ accuracy of revision and subsequent writings, and focused feedback was more effective than comprehensive feedback. The effect of both feedback types, however, varied across writing sessions. Additionally, an interaction of comprehensive feedback and feedback subtypes was found on the accuracy of revision.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,703
Score d'incertitude au seuil0,895

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeAutre devis
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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