Diversity of Research Participants Benefits ESL/EFL Learners: Examining Student-Lecturer Disagreements in Classrooms
Notice bibliographique
Résumé
<p>Reviews of literature made manifest that native English speakers who were research participants in many studies on disagreements were Americans (e.g., Beebe &amp; Takahashi, 1989; Takahashi &amp; Beebe, 1993; Dogacay-Aktuna &amp; Kamisli 1996; Rees-Miller, 2000; Guodong &amp; Jing, 2005; Chen, 2006). The utmost use of Americans as research participants presented a rather restricted view on how the disagreements could be expressed by native English speakers. These studies exhibited that Americans in a classroom context normally began their student-lecturer disagreements with a positive comment (e.g., <em>‘The idea is interesting but…’</em>). Based on these results, the ESL/EFL learners might over-generalize from Americans to other groups of native English speakers and consequently postulate that all native English speakers initiate their student-lecturer disagreements with an optimistic remark. This current study chose a group of 13 Canadians and investigated their disagreement strategies in the identical context. The data were collected by videotaping the participants’ classroom for three hours every week for five consecutive weeks. Results showed that the participants normally disagreed with their lecturer explicitly but mitigated their explicit disagreements with some justification (e.g., <em>‘No because…’</em>). The findings underscored that Americans and Canadians did not normally use the same disagreement strategies in the classroom context. If future studies increasingly use British English, Australians, New Zealanders or South Africans as research participants and investigate their expressions of student-lecturer disagreement, the ESL/EFL learners will be more highly aware of differences across all native English speakers. In other words, they will be able to avoid over-generalizing from Americans to other native English speakers.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».