Individual predictors of response to biofeedback training for second-language production
Notice bibliographique
Résumé
While recent research suggests that visual biofeedback can facilitate speech production training in clinical populations and second language (L2) learners, individual learners' responsiveness to biofeedback is highly variable. This study investigated the hypothesis that the type of biofeedback provided, visual-acoustic versus ultrasound, could interact with individuals' acuity in auditory and somatosensory domains. Specifically, it was hypothesized that learners with lower acuity in a sensory domain would show greater learning in response to biofeedback targeting that domain. Production variability and phonological awareness were also investigated as predictors. Sixty female native speakers of English received 30 min of training, randomly assigned to feature visual-acoustic or ultrasound biofeedback, for each of two Mandarin vowels. On average, participants showed a moderate magnitude of improvement (decrease in Euclidean distance from a native-speaker target) across both vowels and biofeedback conditions. The hypothesis of an interaction between sensory acuity and biofeedback type was not supported, but phonological awareness and production variability were predictive of learning gains, consistent with previous research. Specifically, high phonological awareness and low production variability post-training were associated with better outcomes, although these effects were mediated by vowel target. This line of research could have implications for personalized learning in both L2 pedagogy and clinical practice.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 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 ».