‘It's vocabulary’/‘it's gender’: learner awareness and incidental learning
Notice bibliographique
Résumé
Research has shown that second language (L2) learners that become aware of linguistic features during grammar-based tasks are better able to process these features on a posttest compared to learners that do not focus on these features. However, much L2 input does not come in the form of grammar-based tasks. This study investigates whether learners who become aware of French grammatical gender during a meaning-based task are better able to process these forms than learners whose experience with the same task does not lead to awareness of the feature. Thirty-six Anglophones with low-level French were exposed to reliable noun-ending clues to grammatical gender whilst completing a crossword task. A think-aloud protocol and two probe questions measured awareness. A pre- to posttest design measured accuracy with French nouns ending in eau (e.g. le cadeau). The results revealed no advantage for learners who became aware of the noun-ending clues during exposure: all learners improved in their ability to judge the gender of words encountered during the task (item learning) but none were able to extend this new knowledge to novel items (system learning). The interpretation of the findings considers the choice of linguistic feature, the role of awareness in item learning and the learning conditions that might be necessary for awareness of form to occur during meaning-based exposure.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».