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J-GLOBAL ID：202202266851692867   整理番号：22A0636737

自動追跡アプローチによるEFL学生の書込におけるコンテンツ修正に対する教師フィードバックの影響の調査【JST・京大機械翻訳】

Investigating the Impact of Teacher Feedback on Content Revisions in EFL Students’ Writing by the Automated Tracking Approach

著者 (3件)： Cheng Gary (The Education University of Hong Kong, Tai Po, New Territories, Hong Kong) ,  Chui Mike Hin Leung (The Education University of Hong Kong, Tai Po, New Territories, Hong Kong) ,  Mak Bernie Chun Nam (Hong Kong Baptist University, Shatin, New Territories, Hong Kong)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13089  ページ： 355-363  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 教師フィードバックは,英語を学習し,彼らの書き込みを改善し,改善するための,英語を学習する学生の動機づけにおいて重要な役割を果たす。EFL学生が,様々なタイプの教師フィードバックに応じて彼らの書き込みをどのように修正するかは,長い間,研究上の注目を浴びている。しかし,そのような研究は,かなりの時間と努力を必要とする人間の依存性であり,実際には広範囲のEFL書き込みクラスへの適用を制限する。この問題に取り組むために,本研究は,大規模でEFL学生のコンテンツ修正に対する異なるタイプの教師フィードバックの影響を調べるために,系統的で自動化されたアプローチを採用するように設計した。全部で114名のEFL大学生と3名の大学からの英語教師が本研究に参加した。学生の書き込みドラフトと最終書き込みと教師からの書かれたフィードバックをデータとして収集し,分析用の自動追跡システムに入れた。分析結果は,建設的批判と不可避が,コンテンツ修正の誘発に最も効果的であり,アドバイスが同等の効果を持ち,質問が最小効果であることを示した。自動分析は,学生の改訂をよりよく支援するためのフィードバックと命令戦略にインフォームドな調整を行う際の教師に役立つであろう。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動化 ,  大学 ,  データ ,  動機づけ ,  自動分析 ,  英語 ,  外国語 ,  *学生 ,  *フィードバック ,  効果 ,  大学生 ,  *教師 ,  *コンテンツ
準シソーラス用語： 第二言語 ,  *自動追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 教師のフィードバック ,  コンテンツ修正 ,  第二言語書込み ,  自動追跡

分類 (1件)： CAI  (JE09000G)

タイトルに関連する用語 (8件)： 自動追跡 ,  EFL ,  学生 ,  書込 ,  コンテンツ ,  教師 ,  フィードバック ,  調査