The Primacy of L1-Based Cohesive Devices Over the Organization of Ideas in the Spoken English of Chinese EFL Learners
Notice bibliographique
Résumé
L1 influence research on L2 learners’ spoken performance has focused on learners’ use of L1-based cohesive devices and propositional organization. The problem in these studies was that even though L2 learners were using L1-based cohesive devices, they were not making any grammatical or pronunciation errors, but their L2 speech patterns were not consistent with native speaker standards. This study investigated the ways in which 6 Chinese English as a foreign language (EFL) learners were influenced by their L1-based cohesive devices and organization of ideas during 30 hours of face-to-face interactions with 2 English native speakers. Data analysis involved transforming the transcribed data of interactions into a system of codes and categories (Corbin & Strauss, 2015), and the Excel software was used to generate the means, percentages, and ranks of different categories. Data analysis determined that Chinese L1-based cohesive devices and organization of ideas were manifested in the 6 Chinese participants’ speech as a coherent system of communication. Moreover, the researchers found that the most frequently-used L1-based cohesive device in the Chinese students’ L2 speech was the use of connectors which were employed to “add” new points to the speakers’ arguments. Implications for pedagogy included action research projects to scrutinize the introduction of a series of communicative tasks in the classroom that utilize scaffolding to highlight L1-L2 differences. The aim of these tasks is to raise students’ consciousness and help them “notice the gap” between L1-L2 discourse systems in the use of cohesive devices and organization of ideas.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».