The Cross-linguistic Development of Address Form Use in Telecollaborative Language Learning: Two Case Studies
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we explore the influences of the telecollaborative learning environment on the development of L2 pragmatic competence in foreign language learning from a sociocultural perspective (Lantolf, 2000). Typically, telecollaboration involves the application of global computer networks in foreign language study (e.g., Warschauer, 1996) for the purposes of linguistic development and intercultural learning. In particular, we focus on the ‘microgenesis’ or development of the T/V distinction in pronouns of address as a test case representative of broader L2 pragmatic concerns. We present two detailed case studies of this phenomenon: one for French (tu vs. vous) and one for German (du vs. Sie). The rationale for this type of analysis emerges from Vygotsky's developmental approach to cognition (1978) where it is emphasized that development can only be understood by specifying its history. We argue that, in contrast to the traditional language classroom, the telecollaborative language class provides the learner with increased opportunities for social interaction with native-speaking peers and, thus, with a wider range of discourse options (Kramsch, 1985a) for the disambiguation of the numerous sociopragmatic meanings of the pronouns of address in French and German.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».