Comparing Instructional Methods for Address Pronouns in Second Language German
Notice bibliographique
Résumé
The German language utilizes three address pronouns to express the second-person pronoun ‘you’; du is the singular informal pronoun, Sie is the singular and plural formal pronoun, and ihr is the plural informal pronoun. As a result of social movements, the German address system has changed and developed over time, and there are now multiple perspectives about what the default singular address form should be (i.e., du or Sie) in new interactions. These competing systems can pose problems even for German native speakers (NSs), as they navigate social situations. Previous research investigating address among second language (L2) learners has shown consistently that without direct instruction, learners have poor control over their address choice. Within classroom instruction, time is already limited, and textbooks examples can be oversimplified or lack contextualization; thus, a new approach is needed to instruct learners. The present study compares implicit and explicit instruction in a computer-assisted language learning environment (CALL) on the effect of address choice among second language (L2) German learners. To accomplish this, address behaviour data were gathered from NSs in Hamburg, Germany and from L2 learners in Calgary. The NS data served a baseline from which to measure pragmatic development of L2 learners, and they also informed the instruction of the implicit and explicit training modules delivered to the learners. A pre-test, immediate post-test and delayed post-test were used to measure improvements towards native-like address behaviour. Results show that L2 learners exposed to explicit instruction had immediate and sustained pragmatic development, and little pragmatic development was observed for participants instructed implicitly.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».