Do L2 Speakers’ Assumptions About the Test Examiner Influence Their Speaking Anxiety in an Oral Exam? A Reverse Linguistic Stereotyping Study
Notice bibliographique
Résumé
A speech may be perceived differently depending on what social information we draw from the speaker, be it correct or misguided (Burgers & Beukeboom, 2020; Edwards, 1999; Lambert et al., 1960; Niedzielski, 1999). The phenomenon where non-linguistic social information about the speaker (e.g., race, occupation, etc.) influences our actual experience with speech is called reverse linguistic stereotyping (RLS; Kang & Rubin, 2009). Although RLS has been well documented for its influence on speech perception (e.g., seeing an Asian face can render a speech less comprehensible and more accented), its broader impact on speakers is still less known. This study, therefore, examined how L2 speakers’ assumptions about examiners influence their speaking anxiety in an oral exam. Participants included 40 Mandarin-speaking international students in Montreal, who completed two English speaking tests delivered through video prompts. Each test featured a different examiner (Caucasian or South Asian), while the audio remained constant (Canadian English). Participants rated their speaking anxiety before and after each test and evaluated each examiner. Retrospective recall interviews were conducted with eight individuals who showed noticeable difference in pretest anxiety ratings across two examiners. Results revealed no significant difference in speaking anxiety in Test 1. However, a higher pretest anxiety was observed in Test 2 when the examiner appeared South Asian than Caucasian, possibly due to a shift in visual stimuli, which activated the stereotypical association between examiner’s race and linguistic ability. The findings highlighted the importance of creating a more inclusive environment in both language learning and assessment.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».