Recast frequency and the acquisition of English articles in a computer-mediated context
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the role of recast frequency and its effectiveness in the acquisition of English articles in a computer-mediated context. Sixty-one pre-intermediate university language learners in Turkey were randomly divided into four main groups: high frequency recast (HF), low frequency recast (LF), test control, and task control groups. The learners in the HF and LF recast groups completed five and two tasks, respectively, in a video-conferencing environment and received oral recasts on their incorrect use of English articles. Learners in the test control group only took the pre and posttests, and learners in the task control group completed five tasks without receiving feedback on the target structure. The outcome was measured through online picture description and error correction tasks. Findings showed that in the picture description task, learners in the HF group performed significantly better than those in the LF recast group and the control groups. In the error correction task, the results revealed a short-term advantage for learners in the HF group, which faded away in the delayed posttest. Significant correlations were also found between the recast frequency and learners’ score improvement in the immediate and delayed picture description tasks but not in the error correction tasks. These results suggest that recast quantity may play an important role in improving learners’ accuracy of their oral production.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».