Mandarin Chinese Heritage Language Learners’ Motivations and Experiences at the Post-secondary Level in Canada Through Language Ideology
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates how language ideology shapes university Mandarin Chinese heritage language (CHL) learners’ learning motivations and experiences in Canada. Most research investigates motivation through quantitative methods to categorize Heritage Language Education (HLL) into different groups, which neglects their complexity and diverse profiles. Therefore, in this study, individual semi-structured interviews were conducted to collect data and the data were analyzed to capture part of the dynamic and various profiles of Mandarin CHL learners to better support their learning and deconstruct the common idea that “China”, “the Chinese”, and “the Chinese language” are all static and monolithic categories. In this study, participants reported that their primary learning motivations were familial and social connections, potential benefits from Mandarin proficiency, and self-growth. Students who participated in this study also shared their enrollment and unpleasant experiences when they started Mandarin learning in kindergarten or elementary school, and their transformative positive experiences in university mainly due to the change in their social and learning environment. This study also provides rich information about participants' language ideology change to better support future curriculum and program development, and consistent Mandarin Chinese heritage language learning for different stakeholders.Keywords: Learning motivation, Mandarin, Chinese, university heritage language learners, learning experiences, language ideology
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».