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CALF 측정과 관련하여 AWE 그룹의 서면 제품은 더 높은 어휘 다양성과 구문 복잡성(절의 평균 길이/전체 절로 측정)이 특징이었습니다. 반면에 TF 그룹의 글은 어휘 다양성과 구문 복잡성을 희생하면서 더 나은 유창성 점수를 얻었습니다. 교사는 광범위하고 일반적이고 자주 사용되는 어휘 및 구문 구조를 덜 정교하게 제공한 것 같습니다. 반면에 AWE는 학생들이 작문 샘플, 어휘 제안 및 웹 기반 사전에 접근할 수 있도록 하여 더 많은 구문 및 어휘 변형을 제공함으로써 보다 복잡한 언어의 사용을 지원했습니다. 두 피드백 모드 모두 비슷한 수준의 정확성을 나타냈으며, 이는 두 그룹 모두에 제공되는 상세하고 진단적인 피드백이 학생들의 문법 구조와 어휘 사용에 대한 메타 언어적 인식을 향상시키고 보다 정확한 글쓰기를 가능하게 했음을 시사합니다. 이 결과는 Dikli( 2013 )와 Dikli 및 Bleyle( 2014 ) 의 결과와 일치하지 않습니다 . 그들은 강사와 달리 자동화된 플랫폼이 많은 수의 오류를 식별하지 못했으며 학생들의 언어 정확도 향상에 기여하지 못했다고 밝혔습니다. .
내러티브 및 논증적 글쓰기 분석을 통해 CALF 측정에서 피드백 유형 사용과 텍스트 장르 사이에 상호 작용이 있는 것으로 나타났습니다. 전반적으로 논쟁적 장르는 구문 복잡도에서 더 높은 점수를 얻었습니다. 반면, 내러티브 장르는 구문의 복잡성을 희생하면서 어휘의 다양성, 정확성, 유창성이 크게 향상되는 결과를 가져왔습니다. 인지 가설은 논증적 텍스트의 더 높은 구문적 복잡성을 설명할 수 있습니다(Robinson, 2001 ; 2003 ). 이는 더 복잡한 과제가 학습자에게 부과된 과제 요구를 충족하기 위해 학습자를 언어 생산의 더 큰 복잡성으로 밀어붙인다고 말합니다. 정당성, 추론, 인과 관계를 요구하는 논증 초안의 개발은 일반적으로 단순한 정보 전달이 필요한 서술 초안을 작성하는 것보다 더 복잡합니다. Biber와 Conrad( 2009 ) 에 따르면 , 다양한 과제에 따라 학습자에게 부과되는 의사소통 및 기능적 요구 사항은 다양하며, 결과적으로 다양한 어휘 항목을 사용하게 됩니다. 구문 복잡성 측정에서 논증적 에세이의 점수가 더 높다는 점에서 본 연구 결과는 Lu( 2011 ) 의 결과와 일치합니다 . 어휘 다양성 측면에서, 내러티브 초안은 논쟁 텍스트보다 어휘 다양성이 더 높았으며, 학생들은 논쟁 담화에서 흔히 볼 수 있는 몇 가지 공식적 표현에 의존하는 경향이 있었습니다. 내러티브 장르의 어휘 다양성은 일부 연구에서도 보고되었다(Olinghouse & Wilson, 2013 ; 윤 & 폴리오, 2017 ; 정 & 안, 2020 ).
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