Plurilingual Chinese learners of French Lx: agentic assembling of semiotic resources for learning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper reports an interview study with Chinese international students in an Anglophone university in Quebec, Canada, exploring their use of language and cross-language learning strategies to support their learning of French Lx (third language and beyond). Drawing on plurilingualism, Dynamic Model of Multilingualism, and language learning strategies, this article examines how Chinese learners made dynamic, creative, and, at times, unexpected links among Chinese and other additional languages and mobilized previous learning and professional experience to strategically enhance their French language learning. As a logographic language, Chinese is typologically distant from Latin-based languages. The focal participants, however, generated multilingual, multidirectional, and multimodal connections among the languages they knew. Their agentic assemblage of communicative repertoires for language learning contests the abyssal thinking behind the deficit-oriented label of “allophones” (those whose mother tongue is neither French nor English) that is used widely in the country. The study urges teachers and researchers to rethink language pedagogies that respond to and take full advantage of these student-directed strategies for better learning. Particularly, the paper argues for greater attention to students of non-alphabetic language backgrounds to recognize and co-learn with them about these self-initiated plurilingual strategies in order to build on their metalinguistic resources and create equitable classroom spaces for more effective teaching and learning.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».