The Effect of Direct and Indirect Written Corrective Feedback on Accuracy and Fluency of University Students' English Writing
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to determine the effect of WCF (Written Corrective Feedback), direct and indirect, on overall accuracy, error types, and overall accuracy and fluency in pre-test, post-test, and delayed post-test in rewritten text. The research questions examined the potential links between the direct & indirect WFC, grammar & non-grammar errors, and standpoint of feedback for accuracy and fluency. A total of 100 English as a Foreign Language (EFL) students from the University of Pahlawan Tuanku Tambusai in Indonesia were involved in the research. The findings revealed significant variations among the three experimental groups in the proportions of both effectively and unsuccessfully rectified errors. as well as the proportions of uncorrected and deleted errors in both grammar and non-grammar categories. The cohort that received the Direct WCF had the most significant enhancement in accuracy. This study showed that offering direct WCF (written corrective feedback) can enhance participants accuracy gradually over an extended period of time (long term). Indirect written corrective feedback (WCF) can enhance participants' fluency in terms of overall word count. while direct WCF can improve participants' fluency in terms of t-units over a longer period of time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».