Turning Miscommunication Events into Opportunities for Developing Interactional Competence
Notice bibliographique
Résumé
Many studies have explored the difficulties faced by foreign language learners when they begin the learning journey from survival to advanced level. Most of these investigations, however, tend to focus on what makes the road to fluency strewn with obstacles and challenges; no significant attention has been paid to what makes the journey successful. This paper analyzes the discursive strategies that advanced learners of English use to turn miscommunication events into opportunities to further develop their ability to negotiate meaning and manage interactions. It explores some of the strategies and resources that the research participants in the study use to signal, prevent and repair misunderstanding. In other words, this paper pays attention to communication successes rather than failures. The methodology employed here is ethnographic, and the theoretical framework derives from interactional sociolinguistics which takes a socially- and contextually-oriented approach to the study of language. The principal method used to collect data was participant observation with audio recording, combined with serendipitous interviews and focus group discussions. The research participants were teachers and students of an employment preparation program for immigrants to Canada. The study took place over 12 weeks from September to November 2009 at a community college in a western Canadian province. The central argument this paper advances is that language learning at the advanced level is developed through the active practice of negotiating meaning, repairing misunderstanding, and collaboration. Pedagogically, language teachers could benefit from being familiar with the basic tools of discourse analysis to gain insights into the management of talk-in-interaction
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».