Peer Feedback in Thai EFL Writing: Students’ Perceptions, Accuracy, and Revisions
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,013 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».