The effects of various combinations of form-focused instruction techniques on the acquisition of English articles by second language learners of English
Notice bibliographique
Résumé
The current study investigated the extent to which second language (L2) learners of English benefitted from various combinations of form-focused instruction (FFI) techniques on the acquisition of English articles. Forty-six participants were randomly assigned to four conditions: input enhancement only ( n = 12); input enhancement and metalinguistic explanations ( n = 11); input enhancement, metalinguistic explanations, and practice ( n = 11); and a control condition ( n = 12). They each received six hours of online instruction on English articles according to their condition. The participants’ knowledge of articles was measured by four tasks (i.e. grammaticality judgment task, metalinguistic knowledge task, elicited imitation task, and picture-description task) in a pretest, an immediate posttest, and a delayed posttest. Results showed that the group receiving input enhancement and metalinguistic explanations exhibited clear and durable gains in the metalinguistic knowledge task. Furthermore, a subset of participants who benefitted the most from the instructional treatment revealed two common factors: a first language (L1) without an article system and a high rate of engagement during the online instruction. The findings suggest that metalinguistic explanations clearly contribute to explicit knowledge of articles and that learners’ L1 backgrounds may affect the extent to which FFI on English articles benefits them. The present study contributes meaningfully to the current understanding of the effects of FFI as well as the L2 acquisition of English articles.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».