Shaping written corrective feedback perspectives and practices: comparing novice and experienced instructors of English for academic purposes in Bangladesh
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 | 0,007 |
| 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 découle