ReinforcementFollowing repair, teac

Reinforcement
Following repair, teachers often seize the moment to reinforce the correct form
before proceeding to topic continuation by making short statements of approval
such as, “Yes!,” “That’s it!,” and “Bravo!” or by repeating the student’s corrected
utterance. We have coded these statements as “reinforcement.” In addition, teachers
frequently include metalinguistic information in their reinforcement. Although the
model in Figure 1 depicts only post-repair reinforcement, teachers in our database
use reinforcement moves elsewhere in the error treatement sequence; such moves
are currently the object of more detailed analysis.
RESULTS
With regard to student errors, it is important to recall that we are not reporting the
absolute number of errors produced by students but rather the number of student
turns containing at least one error or use of the L1. Because the focus of the present
paper is on different types of feedback and uptake, we will not be reporting on the
different types of errors. The effect of error type on feedback type is an important
variable and will be reported on in a subsequent study.
Table 1 provides a breakdown by teacher, as well as totals for the entire database,
of the number of student turns; the number of student turns with at least one error
or use of the L1 or in need of repair; the number of teacher turns containing feedback;
the number of student turns with uptake; and the number of student turns with
repair. The totals for the entire database are illustrated by the graph in Figure 2.
One third of all student turns contain at least one error (or unsolicited uses of the
52 Roy Lyster and Leila Ranta
Table 1. Frequency of turns with student error, teacher feedback, and
student uptake
Student
Turns with
Error or Teacher
Needs-Repair Turns with Student Student Student
Total (% of Total Feedback Turns with Turns with Turns with
Student Student (% of Total Uptake (% of Repair (% of Repair (% of
Teacher Turns Turns) Errors) Feedback) Feedback) TotalErrors)
T3 1407 353 244 171 90 90
(25%) (69%) (70%) (37%) (25%)
T4 736 299 146 63 26 26
(41%) (49%) (43%) (18%) (9%)
T5 664 287 193 91 36 36
(43%) (67%) (47%) (19%) (13%)
T6 461 165 103 52 33 33
(36%) (62%) (50%) (32%) (20%)
Total 3268 1104 686 377 184 184
(34%) (62%) (55%) (27%) (17%)

Kết quả (Việt) 1:

Tăng cườngSau khi sửa chữa, giáo viên thường xuyên nắm bắt thời điểm này để củng cố các hình thức chính xáctrước khi tiếp tục để tiếp tục chủ đề bằng cách làm cho các báo cáo ngắn của phê duyệtchẳng hạn như, "Yeah!," "đó là nó!," và "Bravo!" hoặc lặp đi lặp lại học sinh của sửa chữalời nói. Chúng tôi có mã hóa các báo cáo này là "tăng cường." Ngoài ra, giáo viênthường xuyên bao gồm metalinguistic thông tin trong tăng cường của họ. Mặc dù cácCác mô hình trong hình 1 Mô tả chỉ sửa chữa sau tăng cường, các giáo viên trong cơ sở dữ liệu của chúng tôisử dụng tăng cường di chuyển nơi khác trong dãy treatement lỗi; di chuyển như vậyhiện tại có đối tượng của các phân tích chi tiết hơn.KẾT QUẢĐối với học sinh lỗi, nó là quan trọng để nhớ lại rằng chúng tôi không báo cáo cácTuyệt đối số lỗi được sản xuất bởi các học sinh nhưng thay vì số lượng sinh viênbiến có chứa ít nhất một lỗi hoặc sử dụng L1. Bởi vì sự tập trung của hiện tạigiấy là ngày khác nhau các loại thông tin phản hồi và hấp thu, chúng tôi sẽ không báo cáo về cácCác loại khác nhau của lỗi. Hiệu quả của lỗi loại trên thông tin phản hồi loại là quan trọngthay đổi và sẽ được báo cáo trong một nghiên cứu tiếp theo.Bảng 1 cung cấp một phân tích của giáo viên, tổng số cho toàn bộ cơ sở dữ liệu,số lượng sinh viên biến; số lượng học sinh chỉ với ít nhất một lỗihoặc sử dụng L1 hay nhu cầu sửa chữa; số lượng giáo viên chỉ chứa thông tin phản hồi;số lượng học sinh chỉ với sự hấp thu; và số lượng học sinh chỉ vớiSửa chữa. Tổng số cho toàn bộ cơ sở dữ liệu được minh họa bằng đồ thị trong hình 2.Một phần ba của tất cả học sinh lần lượt có chứa ít nhất một lỗi (hoặc không được yêu cầu sử dụng của các52 Roy Lyster và Leila RantaBảng 1. Tần số biến với học sinh lỗi, phản hồi giáo viên, vàsự hấp thu học sinhSinh viênLần lượt vớiLỗi hoặc giáo viênNhu cầu sửa chữa lần lượt với sinh viên học sinh sinh viênTổng số (% của tất cả các thông tin phản hồi lần lượt với các lần lượt với các lần lượt vớiSinh viên học sinh (% của tất cả hấp thu (% của sửa chữa (% của sửa chữa %Giáo viên quay quay) lỗi) thông tin phản hồi) thông tin phản hồi) TotalErrors)T3 1407 353 244 171 90 90(25%) (69%) (70%) (37%) (25%)T4 736 299 146 63 26 26(41%) (49%) (43%) (18%) (9%)T5 664 287 193 91 36 36(43%) (67%) (47%) (19%) (13%)T6 461 165 103 52 33 33(36%) (62%) (50%) (32%) (20%)Tất cả 3268 1104 686 377 184 184(34%) (62%) (55%) (27%) (17%)

Kết quả (Việt) 2:

Tăng cường
sau sửa chữa, giáo viên thường nắm bắt cơ hội để củng cố các hình thức đúng
trước khi tiến tới chủ đề tiếp nối bởi những phát biểu ngắn của chính
chẳng hạn như, "Có !," "Đó là nó !," và "Bravo!" hoặc bằng cách lặp lại của học sinh sửa chữa
lời nói. Chúng tôi đã được mã hóa các báo cáo là "gia cố". Ngoài ra, giáo viên
thường xuyên bao gồm các thông tin metalinguistic trong cốt của họ. Mặc dù các
mô hình trong Hình 1 mô tả chỉ sau khi sửa chữa gia cố, các giáo viên trong cơ sở dữ liệu của chúng tôi
tăng cường sử dụng di chuyển ở những nơi khác trong chuỗi treatement lỗi; động thái như vậy
hiện đang là đối tượng của phân tích chi tiết hơn.
Kết quả
liên quan đến lỗi của học sinh Với, điều quan trọng là phải nhớ rằng chúng tôi không báo cáo
số lượng tuyệt đối của lỗi được sản xuất bởi các sinh viên mà là số lượng học sinh
lần lượt có chứa ít nhất một lỗi hoặc sử dụng của L1. Bởi vì trọng tâm của mặt
giấy là trên các loại khác nhau của thông tin phản hồi và hấp thu, chúng tôi sẽ không được báo cáo về các
loại lỗi khác nhau. Ảnh hưởng của loại lỗi về loại thông tin phản hồi là một quan trọng
biến và sẽ được báo cáo trong một nghiên cứu tiếp theo.
Bảng 1 cung cấp một phân tích của giáo viên, cũng như tổng số cho toàn bộ cơ sở dữ liệu,
số lượng sinh viên lần lượt; số lượng sinh viên biến với ít nhất một lỗi
hoặc sử dụng L1 hoặc cần phải sửa chữa; số lượng giáo viên biến chứa thông tin phản hồi;
số lượng sinh viên quay với sự hấp thu; và số lượng sinh viên biến với
sửa chữa. Tổng số của toàn bộ cơ sở dữ liệu được minh họa bằng đồ thị trong hình 2.
Một phần ba của tất cả các sinh viên lần lượt chứa ít nhất một lỗi (hoặc sử dụng không mong muốn của
Roy 52 Lyster và Leila Ranta
Bảng 1. Tần số lượt với lỗi của học sinh, giáo viên phản hồi , và
sự hấp thu của học sinh
sinh viên
Hóa với
Lỗi hoặc giáo viên
Nhu cầu-Sửa chữa Hóa với học sinh sinh viên Sinh viên
Tổng số (% của Tổng Feedback Hóa với Turns với Turns với
học sinh sinh viên (% của Tổng hấp thụ (% của Repair (% của Repair (% của
Turns Teacher Hóa) lỗi) Phản hồi) Phản hồi) TotalErrors)
T3 1407 353 244 171 90 90
(25%) (69%) (70%) (37%) (25%)
T4 736 299 146 63 26 26
(41%) (49 %) (43%) (18%) (9%)
T5 664 287 193 91 36 36
(43%) (67%) (47%) (19%) (13%)
T6 461 165 103 52 33 33
(36 %) (62%) (50%) (32%) (20%)
Tổng số 3268 1104 686 377 184 184
(34%) (62%) (55%) (27%) (17%)