The Role of Contextual and Individual Factors in Shaping Instructors’ Approaches to Written Corrective Feedback in EFL Settings
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigates the behavior of EFL lecturers in relation to written corrective feedback (WCF) and the individual and contextual factors that influence this behavior. To answer the research questions, six lectures from the Department of English Language and Literature were interviewed and their WCF behavior was examined. The results showed that lectures applied a variety of feedback tactics to students' written work, including direct and indirect WCF, unfocused WCF, supplementary oral corrective feedback (OCF), and the use of positive comments and suggestions. Contextual factors such as the student’s language level, the type of error the student made, the curriculum, the instructional context (i.e., EFL), the students’ preferences, the lecture’s teaching load, class size, time constraints, culture, and the student’s psychology influenced the decision to use one method or another. In addition, the data revealed that personal characteristics influenced lectures' use of WCF. Examples include the teacher's personality, teaching experience and training courses, and personal experience with feedback as a student. Moreover, the findings showed that there are some challenges that could complicate feedback provision. These include some personal characteristics of the instructors, such as impatience, while others are related to the students, such as illegible handwriting, sensitivity, and carelessness.
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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 | 0,005 | 0,031 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».