Recast Enrichment Episodes for Improving EFL Learners’ Written Accuracy and Complexity: Reaching out to Learner Negotiation
محل انتشار: دوماهنامه جستارهای زبانی، دوره: 15، شماره: 1
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 34
فایل این مقاله در 21 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_LRR-15-1_007
تاریخ نمایه سازی: 30 آذر 1402
چکیده مقاله:
Findings on recast as feedback on learners’ erroneous forms tend to be less than conclusive or confirmatory. Also, the conventional formulations in literature give partial accounts of recasting as an effective methodological practice. The present study proposes recast enriched by negotiation (REN) on the learners’ part as an alternative. For investigating the hypothetical effect, three all-female groups were concentrated on, namely explicit feedback, recast and REN. Summary writing task as post-test concentrated on the learners’ accuracy in terms of error-free T units, and complexity regarding word per sentence ratio as well as lexical density. One-way ANOVA for three independent samples and post hoc analyses revealed that accuracy and word per sentence ratio did not vary significantly; however, lexical density improved as a result of REN. Findings and implications of the study are discussed in the light of methodological potentials and literature.
کلیدواژه ها:
accuracy ، complexity ، negotiation ، recast ، recast enriched by negotiation (REN) ، accuracy ، complexity ، negotiation ، recast ، recast enriched by negotiation (REN)
نویسندگان
David M. Russell
Associate Professor, ELT Teacher Education Department, National Taitung Junior College, Taitung City, Taitung Country, Taiwan
Massoud Yaghoubi-Notash
Assistant Professor, English Language Department, Faculty of Persian Literature & Foreign Languages, University of Tabriz, Tabriz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :