Measuring the Impact of Written Corrective Feedback (WCF): The Methodological ins and outs
Notice bibliographique
Résumé
The interest in the study of written corrective feedback (WCF) has led to the identification of two controversial areas: the impact of the different types of WCF and the methods used in the studies. The present study aims to contribute to the clarification of the latter by examining the methods section of recently published research articles. Its objective is to review the current state of the experimental research designs in WCF studies. For this, eleven published studies were randomly selected and analyzed considering as inclusion criteria that they were empirical studies published in journals indexed in Web of Science and/or Scopus during the last eight years. The findings have been grouped into two categories: research designs and data analysis procedures. Regarding research design, there is a growing concern for ecological validity, the inclusion of delayed post-tests, and the implementation of training on feedback types for students. Concerning data analysis, the choice of a specific formula for error quantification was identified as a crucial decision researchers interested in WCF must make. It is hoped that this study will guide future research, ensuring a solid methodological design in line with current publications in prestigious journals. By following the trends identified in recent prestigious research, it is more likely that research can address the concerns surrounding the effectiveness of different types of WCF.
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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 | 0,281 | 0,515 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».