Task-based language teaching and the timing of written corrective feedback: The role of language aptitude and working memory
Notice bibliographique
Résumé
Immediate written corrective feedback (CF) is increasingly popular in second language (L2) classrooms because it allows teachers to provide CF to students while they are writing (Aubrey & Shintani, 2021). However, this can increase cognitive load as students process CF while writing (Kellogg, 1996). Research indicates that working memory's role varies with different types of CF (Li & Roshan, 2019). Grounded in Task-Based Language Teaching, which emphasizes meaningful communication and task engagement (Ellis, 2003), this study examined the influence of working memory and language aptitude on the effectiveness of immediate and delayed CF during collaborative writing tasks. Seventy-six university students learning French as an L2 participated in two collaborative writing tasks under three conditions, focusing on the French past tense. The first group received immediate written CF with metalinguistic comments during writing, the second received the same CF one week later, and the third, a task-only group, did not receive any CF. Furthermore, students individually wrote three texts as pretests, immediate posttests, and delayed posttests, and completed the LLAMA F test for language aptitude and a backwards digit span task for working memory. Results indicated that working memory predicted posttest performance only for the immediate CF group. For the delayed CF group, higher language aptitude negatively predicted posttest performance.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».