Effects of L1 prosodic background and AV training on learning Mandarin tones by speakers of Cantonese, Japanese, and English
Notice bibliographique
Résumé
The present study aims to address the theoretical and methodological issues of tonal acquisition in a second language (L2). The effects of native (L1) prosodic background and audiovisual (AV) training on the perception of the four Mandarin tones by groups of naïve listeners were examined. The experiment employed a pretest-posttest paradigm. Three listener groups of 10 participants each were recruited: Hong Kong Cantonese (a tone language), Japanese (a pitch-accent language), and English (a str ess-accent language). They were randomly assigned to receive one of two training approaches: Simple or AV Feedback. With the Simple Feedback training approach the responses were evaluated as being correct or incorrect. The AV Feedback consisted of sound files, animated pitch graphs, and a brief message that, in addition to indicating whether the response was correct or not, directed listeners’ attention to the crucial perceptual cues of tones. Following training, a posttest and three generalization tests were administered at two different times. Percent correct scores, perceptual sensitivities to each tone (A-prime), and tonal confusions were analyzed. The results indicated substantial differences in the participants’ perception of Mandarin tones after training. With respect to L1 prosodic background, it was found that listeners’ L1 prosodic systems played a significant role in learning Mandarin tones. The Cantonese tonal system hindered the learning of Mandarin tones, whil e the Japanese pitch-accent system facilitated the establishment of a new tonal system. The English stress-accent system neither helped nor hindered tone learning. The performance of the English listeners was intermediate between that of the Cantonese and Japanese listeners. These findings are consistent with the Perceptual Assimilation Model (PAM), suggesting that perceptual mapping is not restricted to segments, but can be extended to suprasegmentals (lexical tones). With respect to the training approach, learners who received AV Feedback required shorter training periods, and they outperformed learners who received Simple Feedback. These findings imply that the AV training approach employed in the current study facilitates the learning of Mandarin tones and promotes the long-term modification of listeners’ tonal properties of L2 tones, thus providing support for its applicability in the training of other tonal languages.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».