Shaping written corrective feedback perspectives and practices: comparing novice and experienced instructors of English for academic purposes in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
This qualitative study examined the key influences on the beliefs and approaches concerning written corrective feedback (WCF) of teachers of English for academic purposes (EAP) in Bangladesh. It fills a significant research gap concerning how Bangladeshi EAP teachers—particularly across experience levels—perceive and practice WCF, especially in relation to their understanding of writing instruction within a diverse and resource-limited higher education context. Through six interviews with experienced and novice teachers, the study explored how teacher experience affects perspectives and practices related to WCF. The findings suggest that teaching experience significantly affects beliefs about WCF because experienced teachers benefit from professional development and extensive professional networks. Furthermore, teacher education programmes and professional development opportunities do not benefit all teachers equally; novices have fewer chances, which affects their development differently from their more experienced peers. Experienced teachers—initially exposed to direct grammar-focused WCF as students—have evolved to prefer providing indirect feedback that targets broader aspects, such as content and organisation. Instead, novice teachers focus on providing direct feedback on sentence-level issues, such as grammar and spelling. Finally, it emphasises that context-aware training, institutional support, and resources are key to improving WCF and academic writing in Bangladeshi EAP programmes, with broader relevance for equitable language teaching in similar low-resource settings.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| 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 | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».