La retroalimentación escrita en la producción escrita del francés L2
Bibliographic record
Abstract
Esta investigación tiene como objetivos, por un lado, identificar los tipos de retroalimentación escrita dada por el profesorado a las producciones escritas de sus estudiantes según el modelo de Rodet (2000) y, por otro lado, analizar el uso de la retroalimentación escrita por parte del estudiantado. Es una investigación de tipo colaborativo con tres docentes participantes de francés de la Universidad de Costa Rica y sus grupos de estudiantes. Se emplearon varias técnicas de recolección de datos: grupo de discusión y análisis de las producciones escritas. Se realizó un análisis de contenido por medio de la herramienta QDA Miner. Los principales resultados obtenidos fueron, por parte del personal docente, el uso de la retroalimentación de tipo cognitivo en cuanto al contenido, constructivo en relación con la formulación e informativo con respecto a la intención. El estudiantado encontró una gran utilidad con respecto a la retroalimentación recibida debido a varias razones como la motivación, la claridad de la información la indicación de lo que se debía corregir. Se recomienda utilizar las retroalimentaciones de tipo descriptivas y precisas, para que estas sean útiles al estudiantado. Tienen que ser también inmediatas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".