Friend or Foe? A Mixed-Methods Study on the Impact of Digital Device Use on Chinese–Canadian Children’s Heritage Language Learning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Digital devices have been increasingly integrated into language learning environments, particularly since the COVID-19 pandemic. Existing literature, focusing predominantly on dominant languages like English, presents mixed findings on the effectiveness of digital resources for language learning. Few studies address heritage languages, which often have limited resources beyond the home and may depend more on digital tools for support. This longitudinal, mixed-methods study investigated the impact of digital device use on heritage language learning among Chinese–Canadian families. We examined the relationship between digital device use and Chinese receptive vocabulary among 128 first graders, 137 second graders, and 66 third graders over three years. Additionally, we conducted parental interviews with 42 focal families for three years to explore the evolving patterns of digital resource use at home. Our findings revealed a statistically significant positive impact of digital device use on Chinese receptive vocabulary development among first and second graders, while no significant effects were observed in third graders. The analyses of parental interviews uncovered increased digital use, diversity of resources, positive parental attitudes, and digital literacy among families from grades 1 to 2 but decreased digital use and parental enthusiasm in the third grade due to health and addiction concerns, reinforcing the quantitative results. Conducted during the COVID-19 pandemic, this study offers a unique perspective on how families’ digital device use for heritage languages changed before, during, and after the pandemic. The findings offer valuable insights for families and educators to better support heritage language learners with digital resources.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».