Assessing Differences and Similarities between Instructed Heritage Language Learners and L2 Learners in Their Knowledge of Spanish Tense-Aspect and Mood (TAM) Morphology
Notice bibliographique
Résumé
The acquisition of the aspectual difference between the preterit and imperfect in the past tense and the acquisition of the contrast between subjunctive and indicative mood are classic problem areas in second language (L2) acquisition of Spanish by English-speaking learners (Collentine, 1995, 1998, 2003; Salaberry, 1999; Slabakova & Montrul, 2002; Terrell, Baycroft & Perrone, 1987). Similarly, Spanish heritage speakers in the U.S exhibit simplification of the preterit/imperfect contrast and incomplete acquisition/attrition of subjunctive morphology (Merino, 1983; Montrul, 2002, 2007; Potowski, Jegerski & Morgan-Short, 2009; Silva-Corvalán, 1994). This raises the question of whether the linguistic knowledge of a developing L2 learner is similar to incomplete L1 acquisition in heritage language (HL) learners. Because heritage speakers are exposed to the heritage language from infancy whereas L2 learners begin exposure much later, Au et al. (2002, 2008) have claimed that heritage speakers are linguistically superior to L2 learners only in phonology but not in morphosyntax. The present study reexamines this claim by focusing on the interpretation of tense, aspect and mood (TAM) morphology in 60 instructed HL learners and 60 L2 learners ranging from low to advanced proficiency in Spanish. Results of four written tasks showed differences between the groups both in tense and aspect and in mood morphology, depending on proficiency levels. Implications of these findings for heritage language instruction are discussed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».