Use of L2 Appropriate Formal Written Words by EFL Learners: A Study of the Contribution of DCF and MCF
Notice bibliographique
Résumé
Considering the significance of corrective feedback and its effect on L2 vocabulary building, this study aimed to investigate the extent to which direct corrective feedback (DCF) and metalinguistic corrective feedback (MCF) could contribute to the use of L2 appropriate formal written words among Arabic L2 learners of English. A writing test (IELTS writing Task 2) as a pre and post-test was administered to gauge the participants’ (N= 96) L2 lexical resources. The sample was randomly divided into 3 groups according to the teaching feedback strategy applied: direct, metalinguistic, and control groups. The first two groups were given feedback based on their condition but the control group was given the conventional, unfocused feedback. Ten tutorial sessions on how to write formal words accurately were delivered to boost the appropriate use of L2 formal words in the writing tests. The target components of essay writing measured in the study were word choice, and the correct use of L2 formal words in writing. Findings showed the positive effects of both feedback types but metalinguistic groups outperformed the direct and control groups in the posttest. Additionally, the qualitative dimension of the study demonstrated that those who received metalinguistic feedback had more positive attitude than those who received direct feedback.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».