Examining the effects of crosslinguistic awareness on the acquisition of English possessive determiners: the case of Brazilian Portuguese speakers
Notice bibliographique
Résumé
Possessive determiners (PDs) his and her are challenging for L2 learners to acquire, and this difficulty has been attributed to several factors, including negative L1 transfer effects (White et al., 2007 White, J., Muñoz, C., & Collins, L. (2007). The his/her challenge: Making progress in a ‘regular’ L2 programme. Language Awareness, 16(4), 278–299.[Taylor & Francis Online] , [Google Scholar]). What researchers have not yet considered is how PDs are acquired by learners whose L1 predicts positive transfer effects. To address this question, the present study investigated the PD interlanguage of Brazilian Portuguese (BP) speakers, whose L1 has a PD system that is similar to English. It also considered the effects of crosslinguistic awareness on performance of this linguistic feature, as awareness between and across languages has been shown to support positive transfer (e.g., Gibson & Hufeisen, 2008 Gibson, M., & Hufeisen, B. (2008). Metalinguistic processing control mechanisms in multilingual learners of English. International Journal of Multilingualism, 3(2), 139–153.[Taylor & Francis Online] , [Google Scholar]). Two written and two oral tasks were used to measure performance, and a stimulated recall task was used to measure awareness. The results showed that BP-speakers exhibited advantages in their acquisition of his and her in comparison to previously studied L1 groups, and that learners who verbalised awareness of a crosslinguistic PD rule outperformed those who did not on two of three PD tasks. These findings contribute to the research suggesting that building crosslinguistic awareness of L1/L2 similarities could be an effective approach for supporting language learning.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».