Russian as a Heritage Language: From Research to Classroom Applications
Notice bibliographique
Résumé
The goal of the proposed presentation is to advance the dialogue between the linguistically- and pedagogically-oriented traditions of heritage language research. Capitalizing on the work of multiple authors in the presenters’ edited collection published by Routledge in April, 2024, the paper will highlight how this mutually beneficial cross-pollination can lead to a deeper and more nuanced understanding of heritage bilingualism and improved classroom practices.\nThe talk will present new empirical findings on Russian as a HL that are based on a variety of frameworks and approaches, including research on HL speakers’ linguistic and pragmatic competence, literacy development, and sociocultural characteristics of Russian HL in the diaspora. Drawing on this research, the authors will then discuss specific examples of how these findings can inform pedagogical practices. For example, the talk will highlight implications of eye-tracking research on reading in Russian HL for acquiring reading skills by adult HL learners. Other examples include areas that HL practitioners often identify as central to their instructional needs: HL phonetics and reading, acquisition of pragmatics and register variation, and sociolinguistic studies of communities in which HL transmission takes place.\nThe authors hope to show that pedagogical implications should be drawn from a wide range of approaches spanning classroom-based, applied, and empirical linguistic studies and that any analysis of empirical findings on HLs must take into account their unique socio-political contexts: e.g., the volume which serves as the basis of this presentation investigates Russian as a HL in a variety of majority language contexts (U.S.A., Canada, Israel, Germany, Spain, Finland, Estonia, Sweden, and Cyprus) and within a variety of frameworks and approaches, spanning research on Russian HL speakers’ linguistic and pragmatic competence, literacy development, and sociocultural characteristics of Russian.\nWe hope that this approach based on dialogue on empirically- and pedagogically-driven research can serve as a model for other heritage languages in the future.\nKisselev, O., Laleko, O., & Dubinina, I. (2024). Russian as a Heritage Language: From Research to Classroom Applications. Routledge.
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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 | 0,011 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».