4 resultados para Concurrent Feedback

em Lume - Repositório Digital da Universidade Federal do Rio Grande do Sul


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Esse trabalho foi desenvolvido com o objetivo de verificar como os professores de Inglês como Língua Estrangeira (LE) corrigem as composições dos seus aprendizes de nível intermediário e como o feedback avaliativo e corretivo são fornecidos. Os dados dessa pesquisa foram coletados em quatro cursos livres de inglês localizados em Porto Alegre, RS (Brasil). Todos os onze professores participantes são falantes do Português como língua materna. Os dados incluem como amostra a coleta de 79 composições de diferentes aprendizes já corrigidas pelos professores, bem como um questionário aplicado aos mesmos e aos seus respectivos aprendizes. As informações provenientes dos questionários objetivaram caracterizar esses participantes mostrando suas opiniões a respeito do erro e correção na escrita. Além disso, o modelo avaliativo de Gaudiani (Gaudiani, 1981 apud Hadley, 1993) foi utilizado para verificarmos a homogeneidade em termos de notas ou conceitos a serem atribuídos ao mesmo conjunto de composições quando avaliadas pelos onze professores. Alguns dos nossos resultados indicaram que: a) os professores não têm critérios claros de correção; b) os professores corrigem mais erros gramaticais em detrimento aos demais erros; c) os professores não corrigem erros relativos à organização; d) os professores fornecem a resposta correta ao erro do aprendiz; não havendo espaço para a auto-correção; e) a grande maioria dos professores atribuiu a mesma nota ou conceito quando utilizado o modelo avaliativo de Gaudiani. Esses resultados sugerem a riqueza desta área bem como destacam a necessidade de trabalhar de modo mais intenso a questão do tratamento do erro e feedback na escrita. Na parte final do trabalho são apresentadas sugestões práticas para os professores de língua estrangeira para que, desta forma, esses profissionais estejam melhor preparados para oferecer um feedback mais eficaz na escrita dos aprendizes.

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Partindo do pressuposto de que foco na forma pode beneficiar o processo de aprendizagem, este estudo foi desenvolvido com o objetivo de verificar o efeito de dois tipos de feedback corretivo, recast e elicitação, no desempenho de alunos de inglês como língua estrangeira. O estudo foi realizado com duas turmas de nível intermediário em um curso particular de idiomas que segue os princípios da abordagem comunicativa. É uma investigação experimental na qual o desempenho dos alunos foi testado antes e depois de receberem feedback corretivo durante a realização de tarefas ministradas pelos seus professores dentro de suas próprias salas de aula, sendo que uma turma recebeu feedback corretivo através de recast e a outra através de elicitação. A hipótese norteadora deste estudo foi que feedback corretivo fornecido ao aluno através de elicitação gera melhor desempenho do aluno do que recast, devido à exigência de que o aluno reformule seus próprios enunciados utilizando, para este fim, seus próprios recursos lingüísticos. Por outro lado, devido à natureza reformuladora de recast, este comportamento corretivo, no qual o professor faz a correção, não estimula o aprendiz a focalizar sua produção errônea com o intuito de corrigí-la. Os dados obtidos apontam que utilizar feedback corretivo na forma de elicitação é benéfico à aprendizagem.

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Este trabalho descreve a especificação e implementação do protótipo Assistente de Feedback que ajuda os usuários a ajustarem os parâmetros do serviço de filtragem de mensagens vindas do correio eletrônico de sistemas como o Direto. O Assistente de Feedback é instalado no computador do usuário do Direto para monitorar suas preferências representadas pelas ações aplicadas nas mensagens do correio eletrônico. O trabalho apresenta, ainda, uma revisão bibliográfica sobre os conceitos gerais de probabilidades, redes Bayesianas e classificadores. Procura-se descrever as características gerais dos classificadores, em especial o Naive Bayes, sua lógica e seu desempenho comparado a outros classificadores. São abordados, também, conceitos relacionados ao modelo de perfil de usuário e o ambiente Direto. O Naive Bayes torna-se atraente para ser utilizado no Assistente de Feedback por apresentar bom desempenho sobre os demais classificadores e por ser eficiente na predição, quando os atributos são independentes entre si. O Assistente de Feedback utiliza um classificador Naive Bayes para predizer as preferências por intermédio das ações do usuário. Utiliza, também, pesos que representarão a satisfação do usuário para os termos extraídos do corpo da mensagem. Esses pesos são associados às ações do usuário para estimar os termos mais interessantes e menos interessantes, pelo valor de suas médias finais. Quando o usuário desejar alterar os filtros de mensagens do Direto, ele solicita ao Assistente de Feedback sugestões para possíveis exclusões dos termos menos interessantes e as possíveis inclusões dos termos mais interessantes. O protótipo é testado utilizando dois métodos de avaliação para medir o grau de precisão e o desempenho do Assistente de Feedback. Os resultados obtidos na avaliação de precisão apresentam valores satisfatórios, considerando o uso de cinco classes pelo classificador do Assistente de Feedback. Os resultados dos testes de desempenho permitem observar que, se forem utilizadas máquinas com configurações mais atualizadas, os usuários conseguirão receber sugestões com tempo de respostas mais toleráveis.

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O presente estudo foi desenvolvido com o objetivo de investigar, através de uma perspectiva sociocultural, o que norteia a escolha de diferentes tipos de feedback corretivo por professores de língua estrangeira (LE) ao corrigir a fala de seus alunos. A pesquisa foi realizada em um curso particular de idiomas no sul do Brasil que segue os princípios da abordagem comunicativa, tendo cinco professores como participantes. Este trabalho foi realizado através da observação do comportamento corretivo dos professores atuando com seus próprios alunos durante atividades com foco na forma. Tais atividades foram gravadas em vídeo e, logo após a gravação, foram comentadas pelos professores durante entrevistas com a pesquisadora, as quais também foram gravadas em vídeo. Houve uma terceira gravação que consistiu em uma entrevista entre a pesquisadora e cada professor participante para conversarem sobre as percepções dos professores a respeito de tratamento corretivo e diferentes tipos de feedback. A análise das transcrições das gravações resultou em um levantamento e uma descrição das escolhas corretivas de cada professor individualmente e uma descrição do padrão de comportamento quanto à opção por feedback reformulador e/ou feedback elicitativo. Verifiquei que os cinco professores estudados - mesmo tendo experiências, tempo de prática e formação diferentes - consideram principalmente os seguintes fatores quando decidem optar por tipos de feedback: como julgam que o aluno está se sentindo no momento, como vêem a personalidade do aluno e como julgam ser a capacidade lingüística e a capacidade emocional do aluno.