The differential effect of individual and collaborative processing of written corrective feedback on French as a foreign language learners’ engagement
Notice bibliographique
Résumé
An increasing number of studies have explored the effects of collaborative writing on written outcomes; however, few studies have examined the influence of collaborative processing of feedback. This study addresses this gap by focusing on learner engagement. While collaborative writing involves co-authoring a text, which requires negotiation and idea sharing, collaborative processing of feedback focuses on jointly interpreting and responding to feedback. Utilizing a mixed-methods design, this study examined 24 learners of French as a Foreign Language (FFL) over an 8-week period. It compared their engagement with written corrective feedback (WCF) when processed individually versus in pairs. The findings provide insights into how different feedback processing modes influence learner engagement and highlight the potential benefits of collaborative feedback processing. The instructor provided indirect WCF, and learners revised their essays with think-aloud sessions. The study examined cognitive and behavioral engagement through writing analysis and used think-aloud reports examining affective engagement. Results indicated that learners’ cognitive engagement varied between individual and collaborative processing, with individuals employing fewer high-depth and low-depth processing strategies. However, affective engagement was found to be independent of task completion mode, and behavioral engagement did not differ between individual and collaborative processing of WCF.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».