The effects of task complexity on L2 English rapport-building language use and its relationship with paired speaking test task performance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although task complexity effects on L2 oral production have been widely studied in teaching contexts, their application to task-based language assessment and pragmatic language use remains underexplored. Since pragmatic competence is part of effective communication and interactional abilities and is context-dependent, an investigation of the relationships among task complexity, pragmatic language use, and paired speaking test performance is needed. This study examined the effect of the resource-directing and resource-dispersing dimensions (the number of elements, causal reasoning demand, and planning time) of Robinson’s task complexity construct on fifty-two intermediate-level English as a Second Language (ESL) learners’ rapport-building language use during two decision-making tasks as the achievement test in an EAP program, and the relationships between rapport language use and three dimensions of paired speaking test performance: collaboration, task completion, and style. The results showed that frequency and variety of rapport-building language use did not significantly differ between the two tasks. However, the study found that only in the simple task did different types of rapport-building language have statistically significant positive or negative relationships with different dimensions of paired speaking test scores. Specifically, greeting language use had a strong or close to strong positive relationship with collaboration and style scores, whereas agreeing language had a strong negative relationship with collaboration scores. Additionally, thanking language had a strong negative association with task completion scores. The findings further suggest that task complexity effects learners’ production of rapport-building language in terms of alignment with their peer interlocutors and formality of style, and also impacts raters’ perceptions of paired speaking task performance. The findings highlight the importance of task effects, paired oral assessment rubrics development, and rapport-building language instruction.
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 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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».