Cultivating Language Learning Through Cultural Sensitivity and Empathy. An e-Tandem Case Study of Mexican and Canadian Students
Notice bibliographique
Résumé
This article examines how cultural sensibility and empathy towards the interlocutor foster language learning and intercultural competence. We analyzed the results of an e-Tandem program conducted between a private high school in Vancouver, Canada, and a public high school in Mexico City. The program consisted of two phases: the first involved a series of online letter exchanges, as well as the exchange of handwritten letters and souvenirs; in the second, participants engaged in virtual meetings through a video conferencing platform. We collected data through surveys that captured challenges, language strategies, and cultural insights; video recordings of student interactions; facilitator observations; and student-created artifacts such as letters, postcards, and gifts. Despite the significant differences in the participants' backgrounds, a key finding of the study was that the process of writing letters, receiving and replying to them provided students with a valuable space for reflection. This allowed them to learn from others but, most importantly, to learn about themselves. We found that cultural sensitivity involves identifying differences, acknowledging similarities, and, above all, valuing one’s own culture. This foundation helps students negotiate intercultural encounters, know how to address topic they find challenging, and develop a genuine interest in others.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».