Bilinguisme comme un Construct Complexe

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Questions and Answers

Quel terme décrit une personne ayant un niveau de compétence intermédiaire dans une langue seconde mais ne l'utilisant plus fréquemment?

  • Monolingue
  • Fuzzy
  • Intermédiaire (correct)
  • Bilingue

Le modèle de grade d'appartenance peut analyser les participants en fonction de leur appartenance catégorique uniquement.

False (B)

Quel outil a été utilisé par Dr Grade-O’Membership pour analyser les réponses des participants?

Mplus

Dr Grade-O’Membership a recruté ______ participants afin d'obtenir une identification de groupe précise.

<p>200</p>
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Associez les concepts avec leur description:

<p>Bilinguisme = Utilisation courante de deux langues Monolinguisme = Utilisation d'une seule langue Modèle fuzzy = Approche qui permet des membres partiels dans les groupes T-test = Méthode statistique pour comparer deux groupes</p>
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Quel modèle permet d’analyser l'influence de l'expérience linguistique sur divers facteurs?

<p>Modèle de grade d'appartenance (D)</p>
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La somme totale des probabilités d'appartenance d'un participant à deux groupes est égale à zéro.

<p>False (B)</p>
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Le nombre de groupes dans le modèle final choisi par Dr Grade-O’Membership était de ______.

<p>deux</p>
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Quel modèle est considéré comme le plus parcimonieux selon Dr. Factor-Mixture ?

<p>Modèle avec quatre groupes (A)</p>
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Les modèles de grade d'appartenance permettent aux individus d'appartenir à une seule catégorie.

<p>False (B)</p>
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Quels sont les quatre groupes identifiés par Dr. Factor-Mixture en ce qui concerne le bilinguisme ?

<p>monolingue, bilingue séquentiel à faible compétence, bilingue séquentiel à haute compétence, bilingue simultané à haute compétence</p>
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Le critère d'information d'Akaike et le critère d'information bayésien aident à ________________.

<p>comparer la bonté d'ajustement des différents modèles</p>
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Associez les groupes de bilinguisme avec leurs descriptions appropriées :

<p>Monolingue = Parle une seule langue sans compétence dans d'autres Bilingue séquentiel à faible compétence = Acquiert la seconde langue après la première avec une faible maîtrise Bilingue séquentiel à haute compétence = Acquiert la seconde langue après la première avec une bonne maîtrise Bilingue simultané à haute compétence = Apprend deux langues en même temps avec une bonne maîtrise</p>
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Quel type d'analyse peut Dr. Factor-Mixture utiliser pour analyser les scores des participants ?

<p>ANOVA ou modèle de régression (C)</p>
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Quel est le but de l'utilisation d'un modèle de mélange factoriel dans l'étude du bilinguisme ?

<p>Analyser la structure sous-jacente du bilinguisme (D)</p>
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Les modèles de grade d'appartenance comprennent des catégories avec des frontières définitives.

<p>False (B)</p>
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L'utilisation du LHQ pour évaluer le statut bilingue des participants est essentielle pour la validité du modèle.

<p>True (A)</p>
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Comment les modèles de grade d'appartenance sont-ils illustrés dans le contexte du bilinguisme ?

<p>Ils incluent des groupes monolingues et bilingues ainsi que des individus qui ne correspondent pas à des définitions strictes.</p>
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Nommez un modèle utilisé pour étudier le bilinguisme.

<p>Modèle de mélange factoriel</p>
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La théorie du __________-de-membre est un modèle important pour analyser les groupes bilingues.

<p>grade</p>
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Associez les éléments suivants liés à l'étude du bilinguisme :

<p>LHQ = Questionnaire sur le bilinguisme Dr Resourceful = Chercheur avec un petit échantillon Modèle de mélange factoriel = Analyse de la structure du bilinguisme Dr Factor-Mixture = Source d'un modèle utilisé par d'autres chercheurs</p>
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Quel est le rôle des itérations du modèle dans la recherche sur le bilinguisme ?

<p>Évaluer l'adéquation du modèle aux données (A)</p>
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Il est préférable qu'un chercheur développe toujours son propre modèle plutôt que d'utiliser des modèles existants.

<p>False (B)</p>
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Pourquoi la transparence des données est-elle importante dans la recherche ?

<p>Elle permet la reproductibilité des études et la comparaison des résultats.</p>
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Flashcards

Grade-of-Membership Model

A model that depicts bilingualism as a continuum, allowing participants to be placed on a scale rather than rigidly categorized as either monolingual or bilingual.

Fuzzy Set

A concept in the grade-of-membership model that acknowledges the intermediate positions between monolinguals and bilinguals. It accounts for individuals who experience language in a blended way.

Categorical Membership

A traditional approach to understanding bilingualism, placing individuals definitively into either a monolingual or bilingual group.

Intermediate Proficiency

A level of language ability that falls between fluent monolingualism and true bilingualism, often acquired through previous language study but infrequent practice or use.

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LEAP-Q

A questionnaire (Language Experience and Proficiency Questionnaire), used to assess participants' language history and proficiency.

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Mplus/MixedMem

Statistical software packages used to analyze data based on the grade-of-membership model to determine individuals' probabilities of belonging to specific groups.

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Probability of Belonging

A numerical value (from 0 to 1) indicating the likelihood that a participant belongs to a particular group (e.g., bilingual or monolingual) based on the analysis results.

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Two-sample t-test

A statistical method used to compare differences between two groups in terms of a specific outcome (e.g. word learning).

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Factor Mixture Model

A statistical model used to identify groups of individuals based on different variables.

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Akaike Information Criterion (AIC)

A statistical metric used to compare models, lower values indicate a better fit for the data.

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Bayesian Information Criterion (BIC)

A statistical metric used to compare models, lower values indicate a better fit for the data, more preference for simpler models.

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Parsimonious model

The simplest model that effectively explains the data; fewest variables, groups.

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Grade-of-membership model

A model that allows individuals to belong to multiple categories to varying degrees.

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Monolingual

Someone who speaks only one language.

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Bilingual

Someone who speaks two languages.

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ANOVA

Statistical analysis to compare means of categories.

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Bilingualism Research Models

Models like factor mixture and grade-of-membership help understand the structure of bilingualism and answer research questions.

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Factor Mixture Model

A statistical model that groups bilingual participants based on the degree of bilingualism.

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Grade-of-Membership Model

A statistical model that represents the degree to which participants belong to a bilingual group.

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Model Validation

Ensuring a statistical model accurately represents the data and the underlying structure.

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Bilingualism Measures

Tools used to assess language skills and history, like questionnaires (e.g., LHQ, LEAP-Q).

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Model Fit Evaluation

Using statistical software to determine how well a model describes dataset.

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Parsimonious Model

A model that explains the data using the smallest number of factors and assumptions.

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Using Existing Models

Researchers can apply models to their own data if creating a new model is impractical, to make direct comparisons across studies.

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Study Notes

Bilingualism as a Complex Construct

  • Bilingualism is a complex construct, difficult to define and model.
  • Current models often categorize bilinguals into discrete groups (e.g., monolinguals vs. bilinguals).
  • Recent research suggests a continuous nature to bilingualism, with varying degrees of proficiency.

Categorical Models of Bilingualism

  • Early research defined bilinguals as those with balanced proficiency in two languages.
  • Later research expanded this definition to include various degrees of proficiency and different language experiences.
  • Numerous subgroups of bilinguals are found across the literature (e.g., fully bilingual, English language learners, successive bilinguals) with labels not consistently defined.
  • Categorical models lead to variation within groups (e.g., different ages of acquisition, language combinations, and proficiency levels) which may obscure insights.
  • Categorical models can be difficult to compare across studies due to heterogeneous groups and arbitrary cutoffs.
  • A large number of studies show differences in performance between monolinguals and bilinguals across cognitive, neuroscientific, and linguistic domains.

Continuous Models of Bilingualism

  • Recent research proposes modeling bilingualism as a continuous variable on a spectrum from monolingual to highly proficient bilingual.
  • This approach accounts for the full spectrum of bilingual experiences, recognizing the variations in language proficiency.
  • This approach allows a more comprehensive interpretation of individual variation in language abilities by incorporating continuous measures.

Advanced Statistical Models for Bilingualism

  • Factor mixture models simultaneously categorize speakers into groups and allow for continuous variation within those groups.
  • Grade-of-membership models also allow continuous variation and differing degrees of membership in multiple groups.
  • These models could capture more nuanced variations in bilingual experiences.

Steps to Incorporating New Models

  • Create and validate models using new or existing datasets with broader scope for bilingual proficiency levels.
  • Researchers should pre-register models, analysis steps, and measures used to increase transparency
  • Data sharing among researchers is encouraged.

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