How (not) to be rude: Facilitatingthe acquisition of L2 (im)politeness
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article argues for frequent targeted teaching of relational language use or (im)politeness in the L2 classroom. The approach presented here draws on authentic data in the target language and in the language of instruction, which are readily available online. It encourages the learner to make use of their multilingual resources and is exploratory in nature, allowing for a deep engagement with (im)politeness, viz., an extensive array of semiotic features invested in the co-construction of social relations in every social interaction. Working at the interface of (im)politeness studies, intercultural pragmatics, interlanguage pragmatics, and language pedagogy, and undertaken from the perspective of interpersonal pragmatics and relational work, the qualitative analysis focuses on the collaborative work products from participatory learning activities of intermediate to advanced learners of German at a large North-American university. Results show the learners’ raised awareness and broadened knowledge. In particular, learners became aware that what is judged as (im)polite is dependent on the relationship of the interactants, the gender of the interactants, the sociocultural background, norms, values, and believes of the interactants, the context of the interaction, the affiliations of the evaluator, the sociocultural background, norms, values, and believes of the evaluator, etc. Results also suggest that some of the learners need to develop their pragmalinguistic skills further to fully participate in the evaluation of pragmatically rich target language discourse. Additional studies are needed to explore the impact on the learners’ interactional competence.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».