Navigating Teacher’s Display and Referential Questions to Enhance Learners’ Speaking Accuracy: A Case of Explicit and Implicit Corrective Feedback
Notice bibliographique
Résumé
Corrective feedback with its potential role in oral interaction, and teacher’s questions with the capacity to engage the learners in conversational activities led to the investigation of their roles in speaking accuracy of EFL learners. Teacher’s display and referential questions were employed along with explicit (explicit correction, metalinguistic clue, elicitation) and implicit (conversational recast, repetition, clarification request) corrective feedback to create opportunities for the learners to participate in interaction, to modify their errors, and to produce accurate output. Therefore,112 learners who attended 10 intact classes of 15 session terms in one control and four experimental groups were homogenized through administering a PET. In all groups, accuracy was focused while learners were engaged in conversational activities. In the first and second experimental groups teacher’s display questions were implemented followed by the provision of explicit and implicit feedback types. However, the third and fourth experimental groups were asked to answer teacher’s referential questions who received explicit and implicit corrective feedback respectively. To measure the learners’ speaking accuracy, both pre and posttests of speaking were recorded and transcribed to estimate the percentage of error free clause. An analysis of covariance indicated that in learners’ speaking accuracy; both teacher’s display and referential questions with either explicit or implicit feedback types were significantly effective; there were no significant differences between the effectiveness of teacher’s display and referential questions with explicit corrective feedback; and teacher’s referential questions were significantly more effective than display questions with implicit feedback types. The substantial enhancement of EFL learners’ speaking accuracy bears testimony that in interactional view, communicative behavior resulting from the questioning and corrective feedback paves the way for a higher level of accurate output.
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 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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».