결과는 피드백의 명시적인 형태(직접 및 메타언어 CF)가 더 효과적인 경향이 있지만, 구글상위노출 이 효능은 학습자의 L1 및 숙련도 수준뿐만 아니라 목표로 하는 문법적 특징에 크게 의존한다는 것을 시사합니다. 한국어 L1과 의미적, 형태적으로 유사한 과거 단순시제에서는 직접, 간접, 메타언어적 피드백이 그다지 효과적이지 않았다. 영어 과거형과 한국어의 단순성과 유사성으로 인해, 재구성과 같은 암시적 기술은 학습자에게 인지적으로 부담을 주지 않으면서 충분한 초점을 제공할 수 있습니다. 또한, 재구성은 L1 유사한 기능을 학습하는 데 가장 필요할 수 있는 음운론적 입력을 제공합니다. 구글 백링크 과거 단순 시제와 달리, 메타 언어학적 피드백(작문 및 구두 모두)은 영어 기사에 매우 효과적이었으며, 백링크 작업 이는 이러한 형태의 CF가 문법과 관련된 복잡한 의미 및 화용 개념의 학습을 촉진할 수 있음을 시사합니다. 종합적으로, 결과는 문법적 특징의 특성을 기반으로 CF의 명시적 유형을 신중하게 선택해야 함을 시사합니다.숙련도 분석은 문법적 특징을 적시에 도입하는 것이 CF의 효능 또는 비효율성을 결정하는 주요 요인임을 시사합니다. 학습자의 숙련도가 높아짐에 따라 범위나 복잡성이 증가하는 문법적 특징에 초점을 맞춤으로써 더 많은 이점을 얻는 것으로 보입니다. 배민 관리 본 연구에서 숙련도 지정에는 명확한 한계가 있지만, 습득을 최대화하기 위해 특정 문법 기능을 언제 도입해야 하는지에 대해 알려진 바가 거의 없음을 보여주므로 추가 연구가 필요함을 보여줍니다. 그러한 지식이 없으면 다양한 형태의 CF의 진정한 효능이나 비효율성을 정확하게 평가할 수 없습니다. L1 영향의 경우, 한국어와 다소 다른 상응하는 특정 형태의 영어 문법은 명시적 교육에서 가장 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 이 견해는 학습자가 문제를 인식할 수 있기 전에 영어 문법 기능 사용의 L1 차이를 명시적으로 강조해야 할 수 있음을 시사하는 과거 연구와 일치하는 것으로 보입니다(Williams, 1995 ) .