Treinamento perceptual por aplicativo de pronúncia : uma análise dos efeitos das práticas pedagógicas online nas produções de aprendizes brasileiros de inglês

Abstract

Na área de ensino e aprendizagem de idiomas, os aplicativos de telefones celulares têm se mostrado valiosos recursos digitais, principalmente no que se refere ao período pós- pandemia de Covid 19 (Dutra; Sitoie, 2020; Santos et al., 2021). Os aplicativos de ensino de idiomas representam um ótimo suporte, mesmo fora das aulas de segunda língua, uma vez que possibilitam práticas de produção e percepção, feedback imediato, input de qualidade, além de, entre outras vantagens, permitirem que o usuário os utilize onde e quando preferir (Guo, 2014; Silveira, Zanchet, Pereira, 2022; Stanley, 2013; Stockwell, 2007). A partir desse cenário, alinhada à visão da Teoria dos Sistemas Dinâmicos Complexos (De Bot; Lowie; Verspoor, 2007; Larsen-Freeman, 2015; Larsen-Freeman, 2017; Larsen-Freeman; Cameron, 2008; Lowie; Verspoor, 2015), com uma concepção de desenvolvimento amparada no Revised Speech Learning Model (SLM-r) (Flege; Bohn, 2021; Flege, 1995) e na premissa de Cue Weighting (Holt; Lotto, 2006), esta Dissertação busca analisar o papel de um treinamento de pronúncia por aplicativo frente às produções de brasileiros aprendizes de Inglês como L2, considerando as durações de Voice Onset Time (VOT) das consoantes plosivas em posição inicial de palavra. A partir de um treinamento de pronúncia, realizado através do uso do aplicativo Juna (Juna Accent Coach, 2023), o Grupo Experimental do estudo (n=22) realizou seis sessões de treinamento, duas por semana, ao longo de três semanas. O treinamento realizado contou com tarefas perceptuais e de produção (Milan, 2019; Milan; Kluge, 2021), considerando a aspiração das plosivas /p/, /t/ e /k/. Por sua vez, o Grupo Controle do estudo (n = 27) não recebeu instrução de pronúncia durante o período de coleta de dados. O grau de duração da aspiração (VOT Positivo) nas produções dos participantes foi medido por meio de uma análise acústica dos dados coletados, a partir da leitura de frases-veículo, nas fases de pré-teste (realizado durante duas semanas antes do início do treinamento), pós-teste imediato (realizado uma semana após o fim do treinamento) e pós-teste postergado (realizado um mês após o pós-teste imediato). Também realizamos, junto à etapa de pós-teste imediato, uma tarefa de generalização, com itens lexicais diferentes daqueles treinados nas tarefas do aplicativo. Em nossa análise de dados, verificamos os dados descritivos e inferenciais referentes à produção de VOT. A análise inferencial foi realizada a partir de modelos estatísticos de regressão linear de efeitos mistos. Os resultados, em termos inferenciais, mostraram que: /p/ apresentou um aumento significativo da duração absoluta de VOT nas produções do Grupo Experimental; /t/ apresentou um aumento significativo da duração relativa e absoluta de VOT, porém para ambos os grupos (Experimental e Controle); por sua vez, /k/ apresentou uma diminuição não significativa da duração relativa de VOT, ao passo que apresentou um aumento não significativo da duração absoluta de VOT, 8 tendo ambos sido verificados nas produções dos dois grupos (Experimental e Controle). Além das considerações acerca dos grupos, em um procedimento de análise adicional, também buscamos um olhar centrado no desenvolvimento individual dos participantes. Para isso, verificamos as previsões dos modelos de regressão linear mista para cada participante do estudo, de modo a compararmos tais previsões do modelo e os dados efetivamente produzidos, a partir de uma discussão de variabilidade individual. Os resultados da referida análise demonstram trajetórias distintas entre os aprendizes, ressaltando a premissa da TSDC referente à variabilidade como indicadora de desenvolvimento. Entendemos que tal metodologia, que discute de forma conjugada, à luz da TSDC, tanto dados de previsão inferencial referente ao grupo quanto aos indivíduos, de modo a comparar as previsões individuais do modelo frente à variabilidade dos dados efetivamente produzidos, representa uma inovação no cenário científico brasileiro, bem como acreditamos que os resultados encontrados contribuem para a compreensão do papel da tecnologia dentro do ensino da pronúncia de L2.

In the field of language teaching and learning, smartphone applications (apps) have proven to be valuable digital resources, especially in the post-Covid 19 pandemic era (Dutra; Sitoie, 2020; Santos et al., 2021). Language teaching apps represent a great support, even outside of second language classes, as they enable production and perception practices, immediate feedback, quality input, among other advantages, in addition to allowing students to use these resources wherever they are, and whenever they prefer to (Guo, 2014; Silveira, Zanchet, Pereira, 2022; Stanley, 2013; Stockwell, 2007). From this scenario, grounded on Complex Dynamic Systems Theory (De Bot; Lowie; Verspoor, 2007; Larsen-Freeman, 2015; Larsen-Freeman, 2017; Larsen-Freeman; Cameron, 2008; Lowie; Verspoor, 2015) and on the tenets of the Revised Speech Learning Model (SLM-r) (Flege; Bohn, 2021; Flege, 1995) and Cue Weighting (Holt; Lotto, 2006), this Master’s Thesis aims to analyze the role of an app-based pronunciation training on the productions of Voice Onset Time (VOT) in word-initial plosives by Brazilian learners of English (L2). Using a pronunciation training app, Juna (Juna Accent Coach, 2023), the Experimental Group (n=22) took part in six training sessions, two per week, over the course of three weeks. The training included perceptual and production tasks (Milan, 2019; Milan; Kluge, 2021), considering the aspiration of the plosives /p/, /t/ and /k/. In turn, the Control Group (n = 27) did not receive any sort of pronunciation instruction or training during the study. The development of Positive VOT in the participants’ productions was measured through an acoustic analysis based on the data collected from the reading of carrier phrases, in the pretest (carried out over two weeks before the start of training), immediate posttest (carried out one week after the end of training) and delayed posttest (carried out one month after the immediate posttest). Along with the immediate posttest, we also carried out a Generalization task, with different lexical items from those trained in the application tasks. We carried out descriptive and inferential analyses of VOT values. The inferential analysis was performed using mixed effects regression models. The results, in inferential terms, showed that: /p/ presented a significant increase in the absolute duration of VOT in the Experimental Group; /t/ showed a significant increase in the relative and absolute durations of VOT, which was found in both groups (Experimental and Control); in turn, /k/ showed a non-significant decrease in the relative duration of VOT, while it showed a non-significant increase in the absolute duration of VOT, both of which can be seen in the productions of both groups (Experimental and Control). In addition to our group analyses, an additional analysis procedure was carried out, as we focused on the individual development of the participants. To do so, we analyzed the predictions of the 10 mixed-effects regression models for each participant, in order to compare the model predictions and the data actually produced, through a discussion of individual variability. The results from these individual analyses suggest different developmental paths for each participant, thus highlighting the complex, dynamic prerogative of variability as an indicator of development. We understand that this methodology, which combines inferential data referring both to the group and to individuals by comparing the model’s individual predictions to the variability of the data actually produced, represents an innovation in the Brazilian scientific scenario. We also believe that the results found in this study contribute to the understanding of the role of technology within the teaching of L2 pronunciation.