Written corrective feedback and learner engagement: A case study of a French as a second language program
Notice bibliographique
Résumé
Within the context of second language (L2) writing, learner engagement with feedback has elicited significant theoretical and empirical interest (e.g., Zhang & Hyland, 2018; Zheng & Yu, 2018). Research has highlighted the dynamic nature of learner engagement with corrective feedback (WCF), but the ways in which learner and contextual factors impact such engagement with WCF in authentic classrooms are still underexplored (Han, 2019). Furthermore, little is known about how L2 learners engage with WCF from an ecological perspective, which considers the relationships between learners and their surrounding environments (Bronfenbrenner,1993; van Lier, 2000). Situated in an adult French as a second language (FSL) setting in Canada, this study adopted an ecological perspective to analyze the influence of learner and contextual factors on learners’ affective, cognitive, and behavioural engagement with WCF on linguistic errors. Participants in this study were five adult students registered in an FSL program in the francophone province of Quebec. Data were collected from multiple sources, including students’ drafts with written feedback provided, semi-structured interviews, retrospective verbal reports, and other class documents. Findings show that learner and contextual factors influence learners’ affective, cognitive, and behavioural engagement with WCF in a number of complex ways.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».