les évaluateur/trice.s natif/ve.s et par les futur.e.s professeur.e.s. Puisque cette différence ne correspond pas aux valeurs de proéminence mesurées dans les productions des deux groupes, d’autres facteurs, tels que le débit de parole ou de petites erreurs segmentales, doivent en être responsables. Par conséquent, de tels facteurs devraient être pris en considération dans de futures études.
Cependant, notre étude a montré que les productions plus proches de la langue cible sont reconnues comme telles par les enseignant.e.s du FLE germanophones ainsi que par des juges natif/ve.s. Toutefois, les connaissances en phonétique et phonologie semblent ne pas avoir affecté la précision des évaluations. Ceci pourrait s’expliquer par le fait que dans la plupart des cas la prosodie ne fait pas partie des connaissances fondamentales enseignées dans les cours de linguistique universitaires. Les connaissances auto-évaluées en phonétique et phonologie se réfèrent donc probablement plutôt au niveau segmental.
Par conséquent, il n’est guère surprenant que la formation prosodique joue aussi un rôle plutôt marginal dans l’enseignement du FLE à l’école (cf. aussi Gabriel/Thiele 2017 et Abel 2019). Cependant, nos résultats ont clairement montré que les réalisations plus conformes au modèle natif sont reconnues comme telles par les évaluateur/trice.s (natif/ve.s et non natif/ve.s). C’est ainsi que l’enseignement de la prosodie devrait être intensifié en classe – non seulement au niveau du contraste entre la langue d’enseignement scolaire (l’allemand) et la langue étrangère (le français), mais aussi concernant les langues d’origine très répandues en Allemagne comme le turc. Pour répondre à la question de savoir si la langue d’origine fournit une base pour un transfert positif ou si elle est prosodiquement influencée par la langue sociétale (l’allemand), de futures études devraient également inclure des analyses prosodiques de données de la parole turque produites par les apprenant.e.s multilingues. En fin de compte, il serait également souhaitable de valider les résultats obtenus dans le cadre de notre étude sur une plus grande base de données.
Remerciements
Nous remercions Elissa Pustka et deux relecteur/trice.s anonymes pour leurs commentaires et suggestions sur une version antérieure de cet article. Nous sommes également redevables à Yannic Klamp (Mayence), Bénédict Wocker (Mayence) et Nils Karsten (Amsterdam) pour leur soutien dans la préparation des données brutes ainsi qu’à Élisabeth Delais-Roussarie (Nantes) et Ingo Feldhausen (Nancy) pour leur aide avec le logiciel ANALOR. Finalement, nous tenons à remercier le Bundesministerium für Wissenschaft und Forschung (BMBF) (Ministère fédéral de la Science et de la Recherche) pour le soutien financier du projet MEZ (2014–2019), dans le cadre duquel furent relevés les données des apprenant.e.s. Il va sans dire que toute erreur restante est de la responsabilité des auteurs.
Références
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