10、语言学习者发展与二语习得研究洞察

语言学习者发展与二语习得研究洞察

1. 学习者变量与学习动机

学习者在课堂语言学习中会受到多种因素的影响,社会因素对学习行为的抑制作用十分明显。有学习者表示,有时想向老师提问,但想到其他同学可能已经理解了,就会犹豫。这表明课堂语言学习本质上是社会性的。

动机一直被认为是课堂语言学习的重要因素。最初,动机被视为人们或多或少拥有的特质,后来的研究将其与外部变量联系起来,使问题变得复杂。加德纳和兰伯特(1972)的研究将动机和态度结合起来,提出学习者可分为“工具型”和“融合型”。“工具型”学习者在成功能带来物质奖励(如好工作)时可能更成功;“融合型”学习者在成功能带来社会利益(如融入目标语言社区)时可能更成功。

然而,这种分类存在局限性。它排除了约三分之一的人群,且即使将学习者分为这两类,也不清楚两组的学习行为是否必然不同。直到1976年,加德纳及其同事的研究表明,动机作为一个因果变量,可能直接影响课堂外显行为,例如“融合型”动机的学习者可能更愿意参与课堂活动,这对学习有益。

在20世纪90年代之前,研究更多关注更广泛的社会影响。多尼耶(1998)指出,研究重点从社会态度转向关注课堂现实,识别课堂特定的动机。他的模型包括教师对动机的“直接社会化”,涉及示范、任务呈现和反馈等实际问题。

学习者变量的研究范围广泛,斯凯恩(1989)和加德纳(1997)的研究涵盖了动机、能力倾向、语言学习策略等方面。这些研究挑战了将学习者视为本质相同的观念。但埃利斯(1985)指出,个体差异通常只影响学习速度,而非决定学习发展路径的核心认知过程。

大部分关于学习者变量的研究存在将学习者分类和归类的倾向,这与课堂语言学习本质上的独特性相冲突。而关于课堂动机的

内容概要:本文介绍了一个基于Google Earth Engine(GEE)平台的JavaScript函数库,主要用于时间序列数据的优化子采样处理。核心函数包括de_optim,采用差分进化算法对时间序列模型进行参数优化,支持自定义目标函数、变量边界及多种变异策略,并可返回最优参数或收敛过程的“陡度图”(scree image);sub_sample函数则用于按时间密度对影像集合进行三种方式的子采样(批量、分段打乱、跳跃式),以减少数据量同时保留时序特征;配套函数ts_image_to_coll可将子采样后的数组图像还原为标准影像集合,apply_model可用于将优化所得模型应用于原始时间序列生成预测结果。整个工具链适用于遥感时间序列建模前的数据预处理参数调优。; 适合人群:具备Earth Engine基础开发经验、熟悉JavaScript法并从事遥感数据分析、生态建模等相关领域的科研人员或技术人员;有时间序列建模需求且希望自动化参数优化流程的用户。; 使用场景及目标:①在有限观测条件下优化非线性时间序列拟合模型(如物候模型)的参数;②压缩大规模时间序列数据集以提升计算效率;③实现模型验证交叉验证所需的时间序列子集抽样;④构建端到端的遥感时间序列分析流水线。; 阅读建议:此资源为功能性代码模块,建议结合具体应用场景在GEE平台上实际调试运行,重点关注各函数的输入格式要求(如band命名、image属性设置)和异常处理机制,确保输入数据符合规范以避免运行错误。
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