Synchronous computer-mediated recasts, auditory processing, and categorical perception of VOT in stops: evidence from L2 Mandarin of Indonesian learners
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Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study investigated the benefits of synchronous computer-mediated recasts for Indonesian-speaking learners in improving the categorical perception of voice onset time (VOT) in Mandarin stops. It also examined how individual differences in auditory processing predicted these benefits.Methodology Using an interventional design with pre- and posttests, 64 beginning Indonesian learners of second language (L2) Mandarin participated in a 17-week synchronous computer-mediated communication course. Half of the participants received one-on-one recasts for their nontarget-like utterances of Mandarin stops (/ph/-/p/, /th/-/t/, /kh/-/k/), while the other half served as the control group and received no such feedback. Classical categorical perception tests on a VOT continuum from Mandarin /ph/ to /p/ were administered through identification and discrimination tasks before, immediately after, and four weeks post-treatment. Auditory processing tests were also conducted to measure participants’ ability to encode spectral and temporal sound details.Findings Results showed that the recast group exhibited more pronounced improvement in VOT categorization, with significantly narrower boundary width and better between-category discrimination in both posttests compared to the control group. Regression analysis confirmed that individual differences in auditory processing significantly predicted the benefits of recasts.Originality/value These findings suggest that optimal, profile-matched instruction in a synchronous computer-mediated communication context can maximize L2 speech learning, aiding educators and researchers in setting evidence-based expectations and goals.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle