Native or Non-native-speaking Teaching for L2 Pronunciation Teaching?—An Investigation on Their Teaching Effect and Students’ Preferences
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated L2 leaners’ preferences between native-speaking teachers (NST) and non-native-speaking teachers (NNST) as their English pronunciation teacher, and examined the participants’ accentedness and comprehensibility in L2-English pronunciation after being taught by a NST and a NNST. The participants were 30 undergraduates who were doing non-English majors at a university in China. They went through 4-month English pronunciation classes. In the first 2 months, they were taught by a NST. From the 3rd to the 4th month, they were taught by a NNST. Their accentedness and comprehensibility of spoken English were tested at the beginning of the programme (pre-test), at the end of the 2nd month (middle test), and at the end of the 4th month (post-test). Information on their evaluation of the NST and NNST as a pronunciation teacher was collected with questionnaires at the end of the experiment. According to the results, (1) compared with that in pre-test, the participants’ accentedness and comprehensibility both improved slightly in middle test; (2) compared with that in middle test, the participants received significant improvement both in comprehensibility and accentedness; (3) the majority of the participants prefer a NST to a NNST to be their English pronunciation teacher.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».