Teaching and learning chinese as a heritage language (CHL)
Notice bibliographique
Résumé
Research on Chinese heritage language (CHL) education has flourished in recent decades, driven by the increasing presence of CHL learners in schools worldwide, especially in multiethnic and multilingual contexts such as the USA, Canada, and Australia. This article presents the findings of a systematic review of 53 empirical studies on CHL education indexed in the Social Science Citation Index (SSCI) and published from 2008 to 2023. The study reveals that CHL research primarily focuses on four core areas: CHL maintenance, CHL acquisition, CHL pedagogy, and CHL learners’ identity. The research methodologies within the existing literature show a predominance of quantitative studies, particularly laboratory-based research on CHL acquisition, and the results highlight the critical role of the home environment in supporting CHL maintenance. This review concludes with recommendations for advancing future research on and pedagogy practices of CHL. Specifically, CHL education needs to incorporate sociolinguistically-informed pedagogical approaches and materials and implement valid assessment tools to address the diverse needs and interests of CHL learners. Future research should further investigate how CHL learners’ ethnic identities are shaped by and interact with gender, socio-economic status, and dialect backgrounds, while assessing tailored interventions and engaging in classroom-based action research to enhance pedagogy and longterm language transmission across generations
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».