Awareness of L1/L2 differences: does it matter?
Notice bibliographique
Résumé
This study is an investigation of the extent to which francophone learners of English as a second language (ESL) are aware of the differences between French and English question formation and how such awareness relates to their L2 performance. Three tasks were administered to 58 grades 5 and 6 francophone ESL learners. In a grammaticality judgement task, learners were asked to judge the grammaticality of English Wh– and yes/no questions. In a scrambled questions task, participants were instructed to create questions with sets of words written on individual cards. Some of the participants were also interviewed. Students’ own grammaticality judgement and scrambled questions tasks were used as stimuli for the interviews. On the grammaticality judgement task, questions in which the subject was a pronoun were judged more accurately than questions in which the subject was a noun. The most frequent non-target question forms that learners produced on the scrambled questions task were those in which a word (e.g. auxiliary do) was ‘fronted’ (placed at the beginning of a declarative sentence). The interview indicated that most students had a poor understanding of differences between English and French questions. Correlation analyses showed a positive relationship between students’ awareness of L1–L2 differences and their ability to correctly judge and form questions in English.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».