Investigating the effect of task modality on the written and oral production of young EFL learners
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research on task-based interaction examines learner-initiated attention to formal aspects of language (i.e., language-related episodes or LREs) and how task modality (oral or written) impacts on their incidence, nature (meaning- or form- focused), and resolution. In the light of studies attesting a relationship between LREs and L2 development (LaPierre 1994. Language output in a cooperative learning setting: Determining its effects on second language learning (Unpublished master’s thesis). University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada; Swain and Lapkin 1998. Interaction and second language learning: Two adolescent French immersion students working together. Modern Language Journal 82(3). 320–337; Williams 2001. The effectiveness of spontaneous attention to form. System 29. 325–340), it has been claimed that LREs represent second language learning in progress (Gass and Mackey 2007. Input, interaction and output in second language acquisition. In Bill VanPatten & Jessica Williams (eds.), Theories in second language acquisition: An introduction , 175–199. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum). This study compared the incidence, nature, resolution and reflection of LREs produced by 59 child learners of L3 English aged 10–12, where students in the written and oral tasks were instructed to focus on accuracy and were given the chance to edit their final production. The study also examined the correspondence between the resolution of each LRE and its occurrence on the written and oral tasks. The main results showed that while the incidence of form- and meaning-focused LREs was indeed higher in the written task, it was also the case that in the written task more non-target-like resolved LREs were reflected in the written final output than in the oral final output. This finding leads us to caution researchers and teachers in promoting the use of written collaborative tasks over oral tasks until we are in a better position to understand the effect that the reflection of non-target-like LREs in the final output may have for second-language (L2) development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».