Effects of Form‐Focused Instruction and Corrective Feedback on L2 Pronunciation Development of /ɹ/ by Japanese Learners of English
Notice bibliographique
Résumé
Sixty‐five Japanese learners of English participated in the current study, which investigated the acquisitional value of form‐focused instruction (FFI) with and without corrective feedback (CF) on learners’ pronunciation development. All students received a 4‐hr FFI treatment designed to encourage them to notice and practice the target feature of English /ɹ/ in meaningful discourse, except those in the control group ( n = 11), who received comparable instruction but without FFI on English /ɹ/. During FFI, the instructors provided CF only to students in the FFI + CF group ( n = 29) by recasting their mispronunciation or unclear pronunciation of /ɹ/, whereas no CF was provided to those in the FFI‐only group ( n = 25). Acoustic analyses were conducted on frequency values of the third formant (F3) of English /ɹ/ tokens elicited via pretest and posttest measures targeting familiar items and a generalizability test targeting unfamiliar items. The results showed that: (a) F3 values of the FFI + CF group significantly declined after the intervention, not only at a controlled‐speech level but also a spontaneous‐speech level, regardless of following vowel contexts; (b) change in F3 values of the FFI‐only group and the control group was not statistically significant; and (c) the generalizability of FFI to novel tokens remained unclear.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».