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Investigating Patterns of Writing Errors for Different L1 Groups through Error-Coded ESL Learners’ Essays

22 페이지
어도비 PDF
최초등록일 2016.10.11 최종저작일 2016.02
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Investigating Patterns of Writing Errors for Different L1 Groups through Error-Coded ESL Learners’ Essays
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국외국어교육학회
    · 수록지 정보 : 외국어교육 / 23권 / 1호
    · 저자명 : Yong-Won Lee, Martin Chodorow, Claudia Gentile

    목차

    I. Introduction
    II. Error Feedback and Coding Systems in ESL Writing
    1. Types of Writing Errors and Error Feedback in ESL Writing
    2. Impact of L1 and L2 Proficiency on ESL Writing
    3. Error Coding Schemes for Human Coding
    III. Method
    1. Data
    2. Human Coding of Writing Errors
    3. Data Analysis
    IV. Results
    1. Errors Detected by Critique
    2. Errors Detected by Human Coders
    V. Discussion
    VI. Conclusion and Avenues for Further Investigation
    References

    영어초록

    Automated error detection and feedback systems are becoming an important component of online writing practice services for ESL/EFL (English as a second/foreign language) learners. The main purposes of the study are to: (a) collect samples of essays written by ESL learners with different native language (or L1) backgrounds that are error-coded by an early version of an automated error-detection system (CritiqueTM) and trained human coders; and (b) identify some unique patterns of writing errors for different first language (L1) groups. Data analyzed in this study included 18, 439 TOEFL◯R CBT essays error-coded by CritiqueTM and a much smaller, combined sample of 480 TOEFL◯R CBT/TOEFL iBT◯R essays error-coded by trained human coders. A comparison of error rates across five different language groups showed some unique patterns: (a) the Arabic and Spanish groups were the highest on both spelling and punctuation errors; (b) the Korean and Japanese groups had the highest article error frequency; and (c) the Chinese group had the highest number of errors related to verb conjugations or adjective and noun inflections. The implications of these findings are discussed in terms of understanding the nature of L1-related writing errors and enhancing the automated error detection and feedback systems.

    참고자료

    · 없음
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