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Enregistrement W4400476767 · doi:10.5539/elt.v17n8p10

Peer Feedback in Thai EFL Writing: Students’ Perceptions, Accuracy, and Revisions

2024· article· en· W4400476767 sur OpenAlexvenueno aff
Mana Termjai

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPeer feedbackPerceptionPeer evaluationMathematics educationPedagogyHigher education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While previous research has underscored the implications of peer feedback in general EFL contexts, there has been limited exploration of its specific implications within the context of Thailand. This study investigated the effectiveness of peer feedback in enhancing the writing skills and compositions of Thai students. It aimed to explore students’ perceptions of its efficacy, identify the specific writing elements addressed and integrated by feedback givers and receivers, and assess the accuracy of the feedback and revisions. The participants included 35 English major students from a government university in Thailand enrolled in the English Reading and Writing course. The research instruments comprised a questionnaire, students’ descriptive compositions, and interviews. The findings revealed unanimous agreement among students regarding the positive impact of peer feedback on their writing skills and quality, despite relatively lower levels of perceived confidence in both providing and receiving peer feedback. Coherence emerged as the primary focus of feedback, followed by other writing elements, collectively achieving a remarkable accuracy rate. Notably, despite coherence being the focus, students exhibited higher levels of integration for grammar, mechanics, and vocabulary in their subsequent drafts compared to coherence and unity. Discussions were included to provide insights into Thai students’ perceptions, feedback provision and integration, and pedagogical implications for addressing challenges of peer feedback within the Thai EFL writing context, thereby improving students’ writing proficiency and compositions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,100
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,100
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,292 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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