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Enregistrement W3158518707 · doi:10.22215/etd/2020-14086

Exploring Perceptions of Second Language Speech Fluency Through Developing and Piloting a Rating Scale for a Paired Conversational Task

2020· dissertation· en· W3158518707 sur OpenAlexafffund
Kent Williams

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesBrock UniversityUniversity of Waterloo
Mots-clésFluencyPsychologyCLARITYConversationRating scaleTask (project management)PerceptionScale (ratio)Mathematics educationCommunicationDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much research has explored how perceptions of speech fluency are influenced by a variety of temporal speech features (e.g.speech rate).However, less is known about the influence of nontemporal and conversational speech characteristics, as well as listener characteristics such as accent familiarity and conversational style, on fluency perceptions.To address this gap, the present study explored the influence of these characteristics through developing and piloting a fluency rating scale for a paired conversational task for assessment for learning purposes.A twophase mixed-methods sequential exploratory design (Creswell, 2009) provided the methodological framework for the present study.In the first phase, seven trained English for Academic Purposes (EAP) instructors watched videos of seven-minute conversations, elicited from 14 intermediate-to-advanced EAP learners, who performed the conversational task twice with two different partners.Afterwards, instructors were audio-recorded discussing their observations about learners' fluency.These recordings were coded using in-vivo and pattern coding techniques (Saldaña, 2009).Six themes were identified: smoothness, efficiency, sophistication, clarity, facilitating topics and turns, and supporting the conversation partner.These themes informed the development of a multi-item fluency rating scale, used in the second phase of the study.In this phase, a new group of 35 EAP instructors watched four seven-minute video-recorded conversations between eight learners, and then used the scale to rate the performances.Before watching each video, instructors reported their familiarity with students' accents on a six-point scale.Once rating was completed, instructors completed a conversational style questionnaire.The results were as follows.First, a Principal Component Analysis of scale items produced two separate components -individual fluency and conversational fluency.Second, temporal measures of within-clause pause rate correlated significantly with items Chapter One: IntroductionSecond language (L2) speech fluency (i.e.fluency) has long been considered an integral component of L2 speech (Fulcher, 2003).However, fluency has been famously problematic to define, categorize, analyse, and evaluate, as perceptions of this construct may vary widely, even among trained L2 practitioners (Tavakoli & Hunter, 2018;Koponen & Riggenbach, 2000).According to Lennon (1990), in the everyday use of the term, fluency is equated to general oral proficiency, whereas in the realm of language teaching, testing, and learning, the term is defined more narrowly as the overall speed and flow of speech, characterized by its core temporal features (i.e.speed, pauses, and repairs, as per Tavakoli & Skehan's 2005 taxonomy).Yet, "temporal variables are merely the tip of the iceberg as indicators of fluency" (Lennon, 2000, p. 25) as a wide variety of peripheral, non-temporal features such as lexical sophistication, comprehensibility, and conversational features of speech (e.g.turn-taking management) seem to have some degree of influence over how fluency is perceived by L2 practitioners.It would seem then that core temporal measures are inherently integrated with non-temporal peripheral features of the fluency construct, suggesting that temporal measures only constitute one aspect of a larger whole.To date, a fairly substantial amount of research has investigated the effects of a variety of both temporal and non-temporal speech features on influencing perceptions of fluency (e.g.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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