Commentary: Motivation for Learning Languages Other Than English in an English‐Dominant World
Notice bibliographique
Résumé
The majority of recent research on language learning motivation has reportedly focused on English as a target language, typically in relatively homogeneous, secondary and postsecondary ‘foreign language’ settings. How applicable, then, are the theories and findings undergirding that research to our understanding of the contemporary challenges and processes involved in the learning of languages other than English (LOTEs) – whether by non‐Anglophones choosing additional or alternative languages, or for Anglophones choosing to learn a different language? And how is motivation theory itself evolving in light of the emerging role of English as a global language and a greater emphasis on sociopolitical, sociocultural, economic, and ideological aspects of language learning in diverse contexts, on the one hand, and a concomitant de‐emphasis of deficit‐oriented notions of learners’ shortcomings or traits in acquiring or using another language, on the other? What research methods are being used? Finally, how is current motivation research taking into account multilingual experiences (i.e., involving three or more languages), rather than just the learning of one additional (foreign) language? In this commentary piece, I address questions such as these by drawing on insights from the nine articles and other related sources and also offer some of my own perspectives drawing from research on Chinese and other 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 | 0,008 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,047 | 0,050 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,006 |
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 ».