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Enregistrement W4390165945 · doi:10.32038/ltrq.2024.39.19

The Impact of Corrective Feedback on L2 Pragmatics Production in Face-to-face and Technology-mediated Settings

2023· article· en· W4390165945 sur OpenAlexaff
Marziyeh Yousefi, Hossein Nassaji

Notice bibliographique

RevueLanguage Teaching Research Quarterly · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrective feedbackProduction (economics)PragmaticsTest (biology)PsychologyComputer scienceMode (computer interface)Variance (accounting)Face (sociological concept)Language productionMathematics educationLinguisticsHuman–computer interactionBusinessCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents findings from a quasi-experimental study that examined the effect of corrective feedback (CF) on L2 pragmatics, specifically comparing Face-to-Face (FF) and Technology-Mediated (TM) modes. The study involved a total of forty-four ESL students from three parallel intact classes. The primary focus of this paper is to report the results obtained from data collected through production tasks employing Role-play scenarios. To analyze the data, a mixed-model Analysis of Variance was conducted, examining the main and interaction effects of CF, delivery mode (FF and TM), speech act type (request and refusal), and time (pre-test, post-test, and delayed post-test). The results demonstrated that CF had a substantial positive effect on L2 pragmatic production, resulting in significant overall improvement. Furthermore, the results showed that both FF and TM modes of CF were similarly effective for enhancing pragmatic production. Additionally, the study demonstrated that the effects of CF on pragmatic production were durable and long-lasting. Altogether, these findings support the utilization of corrective feedback in technology-mediated language instruction within L2 classrooms.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,790

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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