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Enregistrement W4410215474 · doi:10.3390/languages10050109

The Impact of Virtual Exchanges on the Development of Sociolinguistic Competence in Second Language Spanish Learners: The Case of Voseo

2025· article· en· W4410215474 sur OpenAlexaff
Francisco Salgado-Robles, Angela George

Notice bibliographique

RevueLanguages · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsPsychologyCompetence (human resources)Communicative competenceMathematics educationSociologyPedagogyPhilosophySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates how sociolinguistically informed instruction and virtual exchanges affect the use of the second-person singular pronouns (usted, tú, and vos) by adult second language learners of Spanish enrolled in a third-semester course at a four-year college. The results from written contextualized tasks and oral discourse completion tasks show that participants who engaged in virtual exchanges with native speakers from Guatemala, Honduras, and El Salvador (experimental group) significantly improved their use of vos compared to those who did not participate in these exchanges (control group). Both groups increased their use of tú and vos over time, with notable differences between written and oral tasks. These findings provide empirical support for incorporating virtual exchanges into language learning curricula, demonstrating their effectiveness in teaching regional dialectal features such as voseo. Additionally, by focusing on the often-overlooked regionally variable pronoun vos, this study enriches the existing literature on Spanish language instruction and opens new avenues for research on dialectal variation and sociolinguistically informed pedagogy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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