Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the characteristics and causes of Korean sentence errors frequently committed by French Canadian learners in their acquisition process of Korean as a foreign language. The error analysis is conducted on the basis of the corpus constituted from typical erroneous oral and written sentences made by the 70 students attending Korean language courses at the University of Montreal in Canada from 1998 to 2005. For the analysis of our corpus, error is defined as a “interlanguage” and “transitional language”, not as a wrong and undesirable language to criticize. The error being a part of foreign language learning process is usually accountable. Thuㅎs the error analysis allows us to describe and explain what kind of constraints would be facing the learners to assimilate the targeted foreign language and which interferences drag the learners to produce errors in pronunciation, spelling, order of words, verb suffix, politeness, vocabulary use in oral and written Korean phrase construction. We examine and apply interference theory of J. C. Richard focusing on three interference features causing error: interference by mother tongue, interference by intra-lingual complexity of the target language and interference by learner’s practical development. As the interferences constitute causes of errors, they are also supposed to give tools to improve didactical method adapting to the learners’ linguistic profile. For future research it is recommended to explore new avenue of teaching method on the basis of our analysis output.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».