Improving Speaker’s Use of Segmental and Suprasegmental Features of L2 Speech
Notice bibliographique
Résumé
Unlike L1 acquisition, which is based on automatic acquisition, L2 adult learners’ acquisition of English phonology is based on mental reflection and processing of information. There is a limited investigation of L2 phonology research exploring the contribution of the cognitive/theoretical part of pronunciation training. The study reports on the use of online collaborative reflection for improving students’ use of English segmental and suprasegmental features of L2 speech. Ninety participants at the tertiary level at Tabuk university in the kingdom of Saudi Arabia were divided into two groups which used an online instruction. The only difference between the instruction of the experimental group and the control group is that the experimental group spent part of the time of instruction on collaborative reflection, while the control group spent this time on routine activities without using collaborative reflection (but all other activities were the same). The results showed that the online collaborative reflection improved the pronunciation of the experimental group. The learners learned the pronunciation of the major segmentals (e.g., vowels, consonants, diphthongs), minor segmentals (e.g., the way of articulation), and the suprasegmental features (e.g., intonation, stress). The results also showed that students perceived the online collaborative reflection as a helpful means in improving their use of L2 English phonology features. The findings have important implications and contribute to our theoretical knowledge of second language acquisition and L2 phonetics instruction research.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».