Error Analysis in Second Language Writing: An Intervention Research
Notice bibliographique
Résumé
Error analysis has been a widely used approach to assess the writing of second-language learners. With an extensive literature review, this research investigates the origins of error analysis, its development and applications in second-language writing competency. This research utilizes error analysis to examine errors made by writers using a second language and their impact on language learning and teaching. Thereafter, explores the advantages and disadvantages of error analysis for evaluating second-language writing. And, by assessing the accurate use of grammar and vocabulary in second-language writing following explicit instruction. The participants were intermediate-level English language learners who underwent a pre-test consisting of a writing task and self-assessment of their confidence in using grammar and vocabulary correctly. During the intervention, explicit instruction about grammar and vocabulary usage was provided to participants, including examples, practice opportunities, and feedback. A post-test included another writing exercise, a confidence assessment, and an inquiry about the effectiveness of the instruction given. The results showed that explicit training significantly boosted participants' confidence in using grammar and vocabulary correctly and improved accuracy in their use of written sentences. These findings suggest that targeted instruction on specific use of grammar and vocabulary can effectively enhance second-language writing skills. (Swain & Lapkin, 2000)
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».