MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3125317328 · doi:10.11575/prism/38563

Comparing Instructional Methods for Address Pronouns in Second Language German

2021· dissertation· en· W3125317328 sur OpenAlexfundaboutno aff
Caitlin Ryan

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversität HamburgDeutscher Akademischer Austauschdienst
Mots-clésGermanLinguisticsComputer sciencePersonal pronounSubject pronounNatural language processingPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,110
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen MIND→Même sujetEFL/ESL Teaching and Learning→Travaux en français237 207→