Online Corrective Feedback and Self-Regulated Writing: Exploring Student Perceptions and Challenges in Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the influence of teachers' online written corrective feedback (WCF) on the self-regulated writing abilities of university students, with a particular focus on varying levels of English proficiency. Conducted during the COVID-19 pandemic, the qualitative study involved ten second-year students from a private university in Bangladesh enrolled in a mandatory online writing course. Participants received personalized WCF through platforms such as Google Docs. Data derived from semi-structured interviews revealed that online WCF substantially enhanced students' self-regulation in writing, with the impact most pronounced among those with moderate and lower levels of English proficiency. The findings underscore the role of tailored feedback in improving students' writing skills while fostering essential self-regulatory practices such as goal setting, self-monitoring, and independent learning. These results highlight the transformative potential of online WCF in addressing students’ individualized needs and improving their academic writing performance. Implications for curriculum designers and policymakers emphasize the integration of effective online feedback strategies to support learners across diverse proficiency levels. However, the study acknowledges limitations, including its small, context-specific sample, which may limit generalizability to broader educational settings. Future research may examine the longitudinal impact of online WCF across varied contexts and language proficiency levels.
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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 | 0,010 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».