Inferring the Meaning of Idioms: Does Accuracy Matter for Retention in Memory?
Notice bibliographique
Résumé
There are grounds for believing that prompting language learners to infer the meaning of new lexical items is beneficial because inferring the meaning of lexical items and verifying one's inferences invites more cognitive investment than simply being presented with the meanings. However, concerns have been raised over the risk that wrong inferences interfere with later recall of the correct meanings. The present study examines the effect of inferencing on language learners’ retention of idiomatic expressions (e.g. jump the gun, pull your weight and stay the course). In a counter-balanced within-participant design, 26 advanced learners of English were presented with 21 idioms in contexts either with their meaning clarified from the start ( k = 7) or with the instruction to try and infer their meaning before receiving the clarification. The latter condition was designed so that accurate interpretations were more likely for some idioms ( k = 7) than for others ( k = 7). The learners’ responses at the inferencing stage were collected for analysis. One week later, the participants took an unannounced meaning-recall test. Recall was the most successful in the learning condition where the likelihood of accurate inferences was high. Items that had been inferred accurately stood a better chance (odds ratio 1.22) of being recalled than items whose interpretation had needed to be rectified. Approximately 13% of the wrong or imperfect inferences re-emerged in the post-test, suggesting that the learners did not readily discard them despite the corrective feedback. The findings indicate that, for inferencing procedures to be optimally useful, they need to be implemented in ways that ensure a high success rate.
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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 | 0,011 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».