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3D"Imagen

 

3D"Cuadro<= /span>

 

 

 

 

El impacto a largo plazo de un viaje de estudios= al extranjero en la adquisición del vocabulario regional de manera incidental

 

The long-term impact of a study abroad program in the acquisition of regional vocabulary incidentally

 

 

Juan Pablo Rodríguez Prieto

Butler University

jprodrig= @butler.edu

 

 =

 

RESUMEN 

Este estudio cuantitativo midió las ganancias en la adquisición del vocabulario regional como resultado del aprendizaje incidental tras estudiar en el extranjero durante un semestre. Cinco estudiantes universitarios tomaron cursos en un instituto de idiomas en Mad= rid (España) viviendo con una familia anfitriona durante un semestre, mientras que un grupo de control de cinco participantes continuó sus estudios en Butler University, en los Estados U= nidos. Realizaron una encuesta en línea que contenía cuarenta elemen= tos de vocabulario exclusivos para España (majo, mola, guay y similares) tres veces: al principio y al final del programa y después de tres años. Los resultados mostraron que el grupo que viajó a España mejoró de un 21% a un 54.5% de precisión en el vocabulario regional. Esta adquisición se mantuvo bastante estable despué= s de varios años, disminuyendo a un 45%, pero siempre manteniendo alreded= or del doble de los resultados obtenidos en la prueba inicial.

 

Palabras clave: aprendizaje incidental, vocabulario regional, ASL, español, programas de estudio al extranjero, adquisición del vocabulario=

 

ABSTRACT 

This quantitative study measured the gains in the acquisition of regional vocabulary as a result of incidental learning after studying abroad for one semester. Five college students took courses at a language institut= e in Madrid (Spain) while living with a host family during a semester, while a control group with five participants continued their studies at Butler University, in the US. They took a survey online that contained forty vocabulary items exclusive to Spain (majo, mola, guay and similar) three times: at the beginning and at the end = of the program and after three years. Results indicated that the group who traveled to Spain improved from a 21% to a 54.5% accuracy rate in the regio= nal vocabulary items. This acquisition remained quite stable after a few years, lowering to 45%, but always maintaining around twice the scores obtained in= the initial test.  

 

Keywords: incidental learning, regional vocabulary, SLA, Spanish, study abroad progra= ms, vocabulary acquisition =

 

1. INTRODUCCIÓN

 

Cuando se habla de programas de estudios al extr=
anjero (SA, por su sigla del inglés study abroad) se suele hacer referencia a una estadía en un país extranj=
ero con una duración predefinida y con fines educativos (Kinginger, 2009). En el presente estudio nos limitamo=
s a aquellos programas cuyos estudiantes viajan a otro país para tom=
ar clases como parte de un acuerdo académico entre dos instituciones=
 de educación superior y cuyos créditos u horas lectivas ser&=
aacute;n transferidas para cumplir ciertos requisitos académicos en =
el país de origen.

Si un estudiante de español c= omo segunda lengua (L2) decide viajar al extranjero para practicar la lengua me= ta (TL, por su sigla del inglés target language), tiene un gran abanico de opcione= s: desde Europa hasta el Caribe, pasando por la región andina, México, etc. Esta variedad de destinos también conlleva la exposición a nuevos términos léxicos y estructuras gra= maticales a los que quizás nunca antes había sido expuesto, como pudiera ser el uso de las formas verbales con vosotros/as (venid en vez de vengan = en el español peninsular), expresiones coloquiales regionales (mola mazo, que se usa para expresa= r que algo te gusta mucho) o vocabulario regional (patata en vez de papa). Estas diferencias regionales han sido el objeto de estudio en una variedad = de trabajos, ya sea a nivel fonético, morfosintáctico y/o pragmático (George, 2014; Knouse, 2012; = Regan, 1995; Reynolds-Case, 2013; Ringer-Hilfinger, 20= 12, por mencionar algunos estudios clásicos). Pero hasta la fecha ningún estudio cuantitativo ha tenido en cuenta el efecto del SA a la hora de percibir diferencias regionales en el vocabulario y su posible incorporación en la interlengua (IL) de los aprendices de manera incidental, es decir, sin instrucci&oacu= te;n formal directa de dichos elementos léxicos.

Collentine (2004) sugirió que aquellos fenómenos lingüísticos que no se enseñan de manera exhaustiva en c= lase o que no reciben mucho interés en la pedagogía, como pudiera = ser la adquisición del vocabulario que es apropiado en ciertos contextos sociolingüísticos, podrían ser potenciados mucho m&aacut= e;s en un contexto de SA que en un aula regular (23= 0). Esto se debe a que el contexto de aprendizaje es crucial a la hora de favor= ecer cierto tipo de aprendizaje. Al comparar el contexto de SA con el de instrucción formal (AH, por su sigla del inglés at home) en una institución= de estudios universitarios regular donde la TL no es la lengua mayoritaria, la primera diferencia que podemos mencionar es el registro de lengua que se enseña: más formal en el contexto de AH y más vernacular o informal en el de SA. Además, se = ha encontrado que el aprendizaje del vocabulario de una L2 se fortalece si dic= hos elementos se reciben en una variedad de contextos y con estímulos sensoriales diversos (Ellis, 2002), experiencias que son potenciadas en los programas de SA donde la exposición frecuente a la TL a travé= s de materiales auténticos está asegurada. Según Lafford (2006), en un programa de SA los aprendices p= ueden interactuar a diario con una variedad de interlocutores (instructores, fami= lias anfitrionas, hablantes nativos de la L2, etc.) además de que, según vayan pasando las semanas, los aprendices podrían verse obligados a tener que cambiar de un registro formal a registros de habla más informales, modificando su habla con los interlocutores que van conociendo.

La cantidad de input que los estudiantes reciben= en un contexto de SA debiera ser una fuente continua de motivación. Y aquellos estudiantes que de verdad se proponen mejorar sus habilidades en l= a L2 durante su estadía, van a poder conseguir cierto nivel de manejo de = las interacciones informales con una variedad de hablantes nativos (DeKeyser, 1991: 116). Estas interacciones con camarer= os, dependientes, nuevas amistades o familiares anfitriones, entre muchas otras, van a ofrecer a los estudiantes múltiples oportunidades para escucha= r y practicar vocabulario regional exclusivo al contexto sociolingüí= ;stico donde decidieron viajar. Este nuevo vocabulario va a estar contextualizado = y va a poder ser integrado en la memoria a largo plazo con una mayor facilidad no solo porque la nueva palabra o expresión es destacada o prominente además de ser practicada en un contexto comunicativo real, sino que = se ha encontrado que cuantas más experiencias sensoriales están asociadas a esa palabra o expresión (gestos de cara, sonidos, emociones…) más fácil será recordarla en un futu= ro (Craik, 1989; Stevick, 198= 4). A este tipo de aprendizaje se lo conoce como incidental. Las palabras y expresiones que son exclusivas a un país o una región típicamente no forman parte de manera explícita del currículo del estudiante a menos que esté tomando una clase s= obre la variedad del español usada en esa ciudad. Es decir, una gran parte del vocabulario regional de la TL en el contexto de SA no se va a adquirir = en el aula regular con instrucción formal y ejercicios, sino que los estudiantes van a estar expuestos a ese vocabulario regional en interaccion= es informales e incidentales con hablantes nativos fuera de la clase. Y la pre= misa del presente estudio es averiguar si este tipo de vocabulario exclusivo a u= na única región en el mundo va a ser integrado en la memoria a l= argo plazo y ser recordado después de algunos años de haber participado en el programa de SA, por las razones que se acaban de enumerar= .

 

 

2. ESTUDIOS PREVIOS

 

Varios estudios han podido demostrar que el aprendizaje del vocabulario de una L2 es mayor cuando se participa en un programa de SA que cuando se toman clases de manera regular en su propio país (DeKeyser, 1991; Lennon, 1990; Milton & Meara, 199= 5; Walsh, 1994 y otros). En la siguiente revisión de literatura se enum= eran de manera cronológica los resultados de los principales estudios que= se han enfocado casi de manera exclusiva en la adquisición del vocabula= rio de la L2 en programas de SA.

Los quince estudiantes de alemán como L2 = del estudio de Walsh (1994) que viajaron a Alemania un año completo progresaron mucho más en las áreas de fluidez y de léx= ico que en la de precisión gramatical. Sus participantes mostraron una progresión gradual y consistente en la reducción del número de errores en sustantivos compuestos.

El estudio que es considerado como el primer tra= bajo sobre la adquisición del vocabulario durante un programa de SA es el= de Milton & Meara (1995). Sus cincuenta y tres estudiantes completaron el = Eurocentres Vocabulary Size Test dos veces: a su llegada a una universid= ad británica y seis meses después. Los resultados reflejaron un aumento de un 23%, pasando de 5,772 a 7,098 palabras de promedio, aunque hu= bo grandes diferencias individuales entre los participantes. Tomando el result= ado de la prueba inicial y dividiéndolo por el número de añ= ;os que llevaban estudiando inglés, se comparó este aumento de vocabulario tras el viaje de SA y la media de palabras que habían es= tado aprendiendo cada medio año en el pasado. Los datos fueron muy significativos (t =3D 6.98, p &= lt; .001) e indicaron que el crecimiento del vocabulario gracias a la participación en un programa de SA fue cuatro veces mayor (1,326 palabras) que si los estudiantes hubieran seguido estudiando en su propio país (275 palabras).

Al preguntarle Davie (1996) mediante un cuestion= ario a sus catorce participantes sobre posibles ganancias en habilidades lingüísticas diferentes a las cuatro canónigas, ellos reportaron haber mejorado de manera significativa en vocabulario y en el ru= so coloquial mientras que mencionaron no haber mejorado mucho ni en estructuras gramaticales ni en el ruso formal. Estos participantes residieron en Rusia = por un periodo de varios meses hasta un curso académico completo.

El estudio de Ife et al. (2000) se enfocó= en la adquisición del vocabulario a través de la memoria asociat= iva. Sus treinta y seis participantes británicos de español tomaro= n la prueba A3VT y realizaron una prueba de traducción a finales de su segundo año de estudios antes de viajar al extranjero y nada m&aacut= e;s regresar de estudiar uno o dos semestres en España. La prueba A3VT está basada en un corpus de 10,000 palabras y consistía en 120 elementos de dos palabras relacionadas y una tercera que no. Tenían = que indicar qué palabra no estaba relacionada. Además, se les pidió traducir un total de 120 palabras de dicha prueba. Tras la est= adía en el extranjero, los estudiantes mejoraron en las dos pruebas, de igual ma= nera para los estudiantes de nivel intermedio como para los estudiantes de nivel avanzado. De todos los factores contextuales analizados, solamente encontra= ron una relación significativa entre el tiempo de residencia en el extranjero y la mejoría alcanzada en la prueba A3VT (r =3D .5471, p < .001).

Collentine (2004) comparó las habilidades léxicas de dos grupo= s de estudiantes tras analizar dos segmentos de cada entrevista OPI que realizar= on, una al inicio y otra al final de un mismo semestre. Pese a que el grupo AH = (N =3D 20) produjo una cantidad significativamente mayor de adjetivos único= s en la segunda entrevista (de las siete categorías léxicas que consideraron en el análisis), el grupo SA (N =3D 26) que estudi&oacu= te; en Alicante (España) produjo oraciones semánticamente más densas, es decir, que contenían más palabras por unidad sintáctica y siempre con una mayor rapidez y menos pausas. Este hall= azgo corroboró la percepción que muchos educadores tienen de aquel= los estudiantes que viajan al extranjero: el hecho de que pueden comunicar sus ideas de manera más efectiva ya que mejoran bastante en sus habilida= des narrativas cuando reportan información o se expresan en la L2.<= /o:p>

Foster (2009) midió la capacidad producti= va de tres grupos, dos de ellos de nivel intermedio de inglés como L2: cuarenta estudiantes que habían residido al menos un año en Londres, cuarenta en Teherán y cuarenta monolingües de inglés. Todos debían elegir dos tiras cómicas de entre cuatro opciones. Cada una tenía seis viñetas y su tarea fue narrarlas de manera oral. Se observó que los estudiantes en Londres usaban un vocabulario mucho más diverso que el de los estudiantes en Teherán y que, a su vez y, sorprendentemente, no era menos diverso q= ue el de los hablantes nativos de inglés. Debido a su exposición diaria al inglés en una variedad de contextos y al hecho de estar viviendo con la comunidad de hablantes de la TL, los estudiantes en Londres sonaron más naturales ya que usaron expresiones coloquiales similare= s a las de los hablantes nativos (p.ej. bike y no solo bicycle) e incorporaron un mayor uso de expresiones fija= s o frases de dos o más palabras (del tipo in the background<= /span> o a day= off).

Otra manera de cuantificar la mejoría en = el vocabulario es medir la cantidad de errores léxicos ya sea en palabr= as o en expresiones fijas. Llanes & Muñoz (2009) comprobaron que su g= rupo de veinticuatro participantes que residieron en un país de habla ing= lesa redujeron la media de errores léxicos en inglés como L2 de 4.= 91 a 2.22 después de tres a cuatro semanas. Aquellos participantes que tenían un nivel de conocimientos sobre la L2 más bajo mejorar= on mucho más que aquellos que tenían un mayor nivel.<= /span>

Serrano et al. (2011) encontró que el con= texto de SA en Inglaterra es más beneficioso que el de AH en España para el desarrollo de la producción escrita y oral en inglés después de dos meses. El grupo SA obtuvo mejores resultados en fluid= ez y en complejidad léxica (ya fuera el número de palabras por oración o el número de sílabas por minuto), por las mayores oportunidades de práctica de la L2 que los estudiantes tuvie= ron fuera de clase.

Fitzpatrick (2012) encontró resultados similares a Foster (2009) al estudiar las asociaciones de palabras que un e= studiante de origen chino produjo durante un año académico mientras residía en Inglaterra. En cada una de las seis recogidas de datos, el participante respondió a las treinta palabras inglesas del estudio q= ue se le presentaban escribiendo más palabras relacionadas (de unas 26 a unas 30), un mayor número de expresiones fijas (de unas 9 a unas 13)= y que cada vez eran un poco más similares a las que escribirían hablantes nativos (de un 34% a un 40%).&nb= sp;

Briggs (2015) comparó las mejorías= en el vocabulario receptivo y/o productivo de tres grupos de aprendices de inglés que tomaron clases en institutos de idiomas en Inglaterra: lo= s de corta duración (6-10 semanas), los de media duración (11-15) y los de larga duración (16-20). Aunque se encontraron diferencias sig= nificativas en los tres tipos de vocabulario (receptivo, productivo y global, la suma de los dos primeros), el único resultado que reveló un efecto gr= ande fue el que se observó en el vocabulario global para los estudiantes = en una estadía de larga duración. Esto indicaría que en la adquisición del vocabulario el impacto de la estadía en la comunidad de la L2 es bajo hasta cierto punto en el tiempo, después = del cual las mejorías comienzan a ser más notables. En este caso = se estaría hablando de un periodo de tiempo equiparable a un semestre regular de estudios.

Más recientemente, P= izziconi (2017) encontró que aquellos estudiantes que viajan al extranjero po= r un año y que tienen un nivel de conocimientos inferior progresan mucho más en su léxico de la L2 (+21% de mejoría en el test = de opción múltiple de cuarenta y seis ítems) que aquellos= que tienen un nivel más avanzado (+13%). Pero quizás el dato más revelador es que esos mismos estudiantes aumentaron su vocabular= io del japonés como L2 a un ritmo mucho menor (+4%) después de h= aber estado tomando clases de manera regular en su país de origen al año de haber regresado de Japón.

Un área de investigación relaciona= do con el aumento de vocabulario en la L2 es la fluidez en el habla tras una estadía de varios meses en el extranjero. Uno de los primeros trabaj= os que tuvo en cuenta esta variable fue el de Lennon (1990) quien encontr&oacu= te; que sus participantes produjeron entre un 4-29% más de palabras por minuto y entre un 2-61% menos de marcadores de titubeo (er, em, mm) antes de te= rminar su SA. Freed et al. (2004) compararon tres cont= extos: SA, AH e inmersión (IM) y encontraron que los únicos resultad= os significativos se observaron en el grupo IM en cuanto al número tota= l de palabras, el turno de habla más largo y el número de palabras= por minuto. En este estudio descubrieron que los participantes en el grupo SA reconocieron haber estado usando mucho más su L1 (inglés) fue= ra de la clase regular pese a haber estado viviendo un semestre completo en París (Francia). Por lo tanto, el contexto de aprendizaje en s&iacut= e; no garantiza mejorías en fluidez o vocabulario si no hay un esfuerzo= en usar la L2 de manera regular. Dewey (2004) también comparó un grupo de participantes de SA en Tokio, Japón por once semanas con ot= ro de IM en Middlebury College por nueve semanas. = Pero, en este caso, no encontraron diferencias significativas entre los grupos en cuanto al conocimiento de treinta caracteres del japonés tomados al = azar de tres lecturas.

Estudios previos como los de Collentine (2004) y Dewey (2008) ya habían sugerido que se debiera usar materia= les que midan aquellas áreas en las que se podría observar una ma= yor mejoría y, de esta manera, comprobar si dicha mejoría en verd= ad existe y así poder estudiar su naturaleza. Eso es lo que hizo Dewey = (2008) al incluir en sus materiales un test de vocabulario situacional con el que midió la capacidad de sus participantes en adquirir vocabulario del japonés que pudieran haber visto en la calle: señalizaciones, horarios de trenes, menús de restaurantes… Efectivamente, el g= rupo SA que estudió en Tokio obtuvo resultados significativamente superio= res a los de los grupos AH e IM. También se encontró una correlación positiva de ese resultado con la cantidad de conversacio= nes que tuvieron con amigos japoneses y con la familia de acogida.

El presente estudio se enfoca únicamente = en vocabulario y expresiones regionales, dado que ninguno de los estudios prev= ios trató este tema de manera directa. Se pretende medir la capacidad de= los estudiantes en un contexto de SA de mejorar en su conocimiento de palabras y expresiones de la L2 que solo se usan en el país en el que decidieron estudiar por un semestre ya que sería esperable que dichas novedades les llamen la atención, pregunten por= su significado y que esas interacciones conversacionales favorezcan la retención de esos elementos en su IL a largo plazo.

 

 

3. HIPÓTESIS NULAS DEL ESTUDIO=

 

El principal objetivo de este estudio es medir el grado de adquisición del vocabulario regional de manera incidental en viajes de SA. Más específicamente, el estudio plantea las siguientes hipótesis nulas:

1.&n= bsp;  Pese a la exposición masiva al vocabulario regional de manera natural y en múltiples contextos que = se recibe al asistir a un programa de SA de varios meses de duración, l= os aprendices de español no van a deducir ni retener el significado de = este tipo de vocabulario de manera incidental.

2.&n= bsp;  Si se produjera algún tipo de aprendizaje incidental del vocabulario regional, esta mejoría no sería superior a la que se pudiera observar en aspectos gramaticales avanzados como el uso correcto de diferentes tiempos verbales en oraciones subordinadas adverbiales.

3.&n= bsp;  Finalmente, si se produjera la adquisición del vocabulario regional de manera incidental en dicho contexto, este conocimiento no se mantendría después de muchos meses de haber regresado al país de origen, por la falta de contacto= con dicho país extranjero.

 

 

 

4. METODOLOGÍA

 

4.1 Participantes

 

Todos los estudiantes de español que participaron en un viaje de estudios a España durante un semestre a Alcalá de Henares, en Madrid, recibieron una invitación en su correo electrónico para participar (grupo SA). Esta invitación también fue extendida a un grupo de estudiantes que permanecieron en= los Estados Unidos y que tomaron una clase de español avanzado en Butler= University (grupo AH).

&nbs= p; Un total de diez participantes (cinco en cada grupo) fueron incluidos en el análisis de los datos ya que completaron todas las secciones de dos cuestionarios, uno al inicio y otro al final del semestre, y dado que sus respuestas en los mismos eran fiables. Todos tenían un nivel interme= dio de español al haber completado de manera satisfactoria al menos dos clases de tercer año en la universidad. Los participantes del grupo = SA eran dos hombres y tres mujeres de entre 19 y 21 años que estudiaron= en el Instituto Franklin de la Universidad de Alcalá de Henares (Madrid) tomando cuatro clases de contenido en español de nivel avanzado. Vivieron con familias anfitrionas españolas durante su estadí= a, un estudiante por familia. Los participantes del grupo AH que permanecieron= en Butler University (Indiana= polis, Indiana, EE.UU.), eran cinco mujeres de entre 19 y 22 años que tomar= on al menos una clase de español avanzado: Morfosintaxis del español.

 

4.2 Materiales

 

Se creó un cuestionario con ochenta oraci= ones incompletas en español: cuarenta para palabras y expresiones de vocabulario regional de España y cuarenta para verbos en oraciones subordinadas adverbiales de diferentes tipos (tiempo, manera, causa, condic= ión, etc.) que requerían el uso de cinco tiempos verbales (presente de indicativo, presente de subjuntivo, pretérito, imperfecto e imperfec= to de subjuntivo). Después de cada oración incompleta se mostrar= on cinco opciones posibles y una sexta que siempre versaba “No sé la respuesta”, siguiendo este formato:

 

Luisa tiene bastante _____ el obtener ese trabajo porque hay otros 500 candidatos.

a) pendiente

b) chungo

c) evidente

d) adecuado

e) opuesto

f) No sé la respuesta.

 

Las palabras y expresiones de vocabulario regional se eligieron de una lista personal y se revisó = su uso en el Diccionario de la Real Academia en línea y con otro profes= or de lingüística hispánica especialista en dialectolog&iac= ute;a del español. Esta lista de palabras es usada por el autor del presen= te estudio cuando dicta la sección de variación del curso Introducción a la Lingüística Hispánica. Se eligieron las cuarenta palabras y expresiones siguiendo estos criterios: a) que no hubiera la más mínima duda que su uso es exclusivo al español peninsular, b) que se percibieran que son de alta frecuencia en el habla natural y cotidiano, y c) se dio prioridad a partículas discursivas = para maximizar la frecuencia con la que los estudiantes pudieran escucharlas en conversaciones diarias. Se diseñaron dos versiones del cuestionario usando los mismos ejemplos y opciones, pero en orden diferente, siempre al = azar y evitando que hubiera más de cinco oraciones del mismo tipo en secuencia.

 

4.3 Protocolo

 

Los participantes recibieron un enlace para cada cuestionario, que completaron en línea. En las instrucciones se les indicaba de manera explícita que no debían pedir ayuda a nadi= e ni usar ningún recurso, simplemente debían emplear su propio conocimiento e intuición. Se les preguntó hacia la mitad y al final de cada cuestionario si se adhirieron a esta condición con una pregunta explícita y siempre respondieron que sí. Todos los participantes completaron el primer cuestionario (pretest) a inicios del semestre de otoño (finales de agosto) y el segundo (postest) a finales del mismo semestre (principios de diciembre). El pretest contenía una serie de preguntas finales para recoger algunos datos demográficos y personales de los participantes tales como su género, edad, primera(s) lengua(s), años que llevaban estudia= ndo español, etc.

Dado que el foco del presente estudi= o es el posible impacto a largo plazo de la adquisición del vocabulario regional, aquellos participantes que realizaron el viaje de estudios a Espa= ña fueron contactados de nuevo después de tres años y medio para completar una vez más el mismo postest (= postest tardío). Adicionalmente se les preguntó si habían regresado a España en alguna ocasión o no después de su experiencia de SA en dicho país.

 

 

 

5. RESULTADOS

 

Los resultados que se presentan a continuación muestran los datos obtenidos en los cuestionarios en tr= es momentos concretos: a inicios y a finales de un mismo semestre, al igual que varios años después de la recogida de datos inicial. Esta inf= ormación está organizada en base al grupo de participantes (SA vs. AH) y en b= ase al tipo de elementos (de vocabulario regional vs. de gramática). Además de las frecuencias en estos elementos, se presentan algunos d= atos cualitativos sobre aquellas palabras o expresiones regionales en las que los participantes obtuvieron mejores resultados tanto en el postest como en el postest tardío.

 

5.1 Resultados del grupo SA

 

En las Tablas 1 y 2 se pueden observ= ar las diferencias obtenidas en los elementos de vocabulario regional de los participantes en el grupo SA entre los tres momentos considerados en este estudio, que se usaron para medir las ganancias de aprendizaje en dichos elementos y su permanencia o no a largo plazo en la IL de estos participant= es. Desafortunadamente, el quinto participante no completó el postest tardío.

El grupo SA tenía un conocimi= ento muy bajo del vocabulario regional español (21%, 8.4/40) antes de via= jar al extranjero, como se muestra en la Tabla 1. Eligieron la respuesta correc= ta aproximadamente para una de cada cinco palabras o expresiones peninsulares = del cuestionario. Después de estudiar varios meses en España, est= os participantes aumentaron mucho en el conocimiento de dichos elementos, con = la mayoría de ellos al menos duplicando (54.5%, 21.8/40) los resultados= que obtuvieron en el pretest. Lo interesante es observar que esta mejorí= a se mantuvo intacta en el postest tardío pes= e a haber pasado ya varios años desde su viaje a España.

 

 

Tipo de ítem=

Vocabulario regional (N = =3D 40)

Test

Pretest<= /p>

%       &nbs= p;  u

Poste= st=

%       &nbs= p;  u

Poste= st tardío

%       &nbs= p;  u

P1

15

6

60

24

42.5

17

P2

30

12

55

22

45

18

P3

27.5

11

72.5

29

47.5

19

P4

15

6

50

20

82.5

33

P5

17.5

7

35

14

no lo tomó

Promedio P1–P5

21

8.4

54.5<= /span>

21.8

54.5<= /span>

21.8

Promedio sin P4

22.5<= /span>

9

55.6<= /span>

22.3

45

18

 

Tabla 1. Promedio y número de respuestas correctas para los ítems de vocabulario regional del grupo SA (N =3D 5)

 

En el caso de los elementos gramatic= ales para el grupo SA, cuyos resultados se muestran en la Tabla 2, antes de viaj= ar al extranjero tenían casi la mitad de las respuestas correctas (49%, 19.6/40). En el postest se observó que de promedio mejoraron un poco, concretamente en un 13% de las respuestas (62%, 24.8/40), pero alrededor de la mitad de esta mejoría se perdió después de varios años, en base al promedio observado en el <= span class=3DSpellE>postest tardío (56.3%, 22.5/40).

 

Tipo de ítem

Gramática (N =3D 40)

Test

Pretest<= /p>

%       &nbs= p;  u

Poste= st=

%          u

Poste= st tardío

%       &nbs= p;  u

P1

32.5

13

55

22

32.5

13

P2

52.5

21

60

24

55

22

P3

65

26

60

24

57.5

23

P4

42.5

17

70

28

80

32

P5

52.5

21

65

26

no lo tomó

Promedio P1–P5

49

19.6

62

24.8

56.3<= /span>

22.5

Promedio sin P4

50.6<= /span>

20.3

60

24

48.3<= /span>

19.3

 

   Tabla 2. Promedio y nú= ;mero de respuestas correctas para los ítems de gramática del grupo= SA (N =3D 5)

 

El cuarto participante indicó= en el postest tardío que estaba residiendo y trabajando en España en el momento de la tercera recogida de datos. = Para eliminar el impacto de los datos de este participante, se calculó de nuevo el promedio del grupo SA sin los datos del P4. El nuevo promedio de respuestas correctas en los elementos de vocabulario regional mostró= un cambio de un 22.5% (9/40) en el pretest a un 55.6% (22.3/40) en el postest. Los resultados sin los datos del P4 muestran= una pérdida en el postest tardío de alrededor de un poco más del 10%, pasando a un 45% (18/40). No obsta= nte, el número de respuestas correctas del pretest al postest tardío se duplicó de promedio, de nueve a dieciocho ít= ems correctos. En el caso de los elementos de gramática, del 50.6% (20.3= /40) en el pretest aumentaron llegando al 60% (24/40) en el postest, pero dicha mejoría se perdió en su totalidad e incluso disminuyó de manera marginal en el postest tardío, que fue de un 48.3% (19.3/40).

Los resultados del grupo SA, incluso= sin los datos del P4 que regresó a trabajar a España despué= ;s de graduarse, rechazaron las tres hipótesis nulas que plantea este estudio. Por un lado, los participantes mejoraron mucho en su conocimiento = del vocabulario regional español al que fueron expuestos de manera incidental durante varios meses, al menos duplicando el número de re= spuestas correctas de promedio tanto en el postest como = en el postest tardío. Además, los datos del <= span class=3DSpellE>postest tardío indican que no solo no se perdió tal mejoría, sino que los participantes retuvieron el significado de la mayoría de los elementos aprendidos después= de más de tres años de no haber vuelto a España. Pese a q= ue el promedio de respuestas correctas disminuyó un poco en el postest tardío, el número de respuestas correctas se mantuvo bastante estable e intacto en su IL, ya que fue exactamente el doble de respuestas correctas que en el pretest y sigue representando casi la mitad de los elementos elegidos para el estudio. La mejoría en el vocabulario regional siempre fue superior al del aspec= to gramatical. Y aunque hubo una mejoría en el uso correcto de diferent= es tiempos verbales en oraciones subordinadas adverbiales tras la participación en el SA a España, dicha mejoría disminuyó de manera drástica en el poste= st tardío llegando a los mismos niveles del pretest.<= /p>

 

5.2 Resultados del grupo AH

 

El grupo AH sirve como grupo de control para eliminar el posible efecto de la práctica ya que, recordemos, se usó exactamente el mismo cuestionario en el pos= test que en el pretest, aunque con un cambio en el orden de presentación = de las oraciones. Si en este grupo no se observara ninguna mejoría en l= os elementos de vocabulario regional en particular, se estaría confirma= ndo que la repetición del cuestionario al final de un mismo semestre no = fue lo que provocó tal aumento en el grupo SA. En el caso de los element= os de gramática, este grupo estaba tomando una clase de morfosintaxis en español y, por lo tanto, es de esperar que se observe una mejor&iacu= te;a en los resultados en esos elementos al finalizar un nuevo semestre de instrucción formal.

En la Tabla 3 se puede observar que = este grupo de participantes no mejoró en los promedios de los elementos de vocabulario regional ya que ni viajaron al extranjero para estar expuestos a ellos ni la clase que estaban tomando se enfocaba en la enseñanza de= los mismos. De promedio obtuvieron un 16% de respuestas correctas en el pretest (6.4/40) que se mantuvo prácticamente intacto en el postest, siendo incluso un poco inferior (13%, 5.2/40). Este resultado elimina el ef= ecto de la práctica en el diseño del presente estudio. En el caso = de los elementos de gramática, el grupo AH obtuvo una ligera mejoría, pasando de un 24% (9.6/40) de respuestas correctas a un 36.= 5% (14.6/40). Esta mejoría de un 12.5% de promedio es casi la misma que obtuvieron los participantes en el grupo SA pese a que el grupo SA siempre obtuvo mejores resultados en los elementos de gramática.<= /span>

 

 

Tipo de ítem=

Vocabulario regional =

(N =3D 40)

Gramática

(N =3D 40)

Test

Pretest<= /p>

%       &nbs= p;  u=

Poste= st=

%       &nbs= p;  u=

Pretest<= /p>

%       &nbs= p;  u=

Poste= st=

%       &nbs= p;  u=

P6

0

0

0

0

12.5

5

17.5

7

P7

20

8

12.5

5

17.5

7

35

14

P8

35

14

12.5

5

27.5

11

32.5

13

P9

15

6

20

8

30

12

42.5

17

P10

10

4

20

8

32.5

13

55

22

Promedio P6–P10

16

6.4

13

5.2

24

9.6

36.5<= o:p>

14.6

 

Tabla 3. Promedio y número de respuestas correctas para los ítems de vocabulario regional y de gramática del grupo AH (N =3D 5)

 

  &nbs= p;      La Figura 1 muestra las diferencias entre el pretest y el postest para el grupo AH y entre el pretest, el postest= y el postest tardío en el caso del grupo SA. En la = Figura 1 no se incluyeron los datos del P4 del grupo SA ya que, recordemos, regresó a España para trabajar durante varios meses una vez se graduó de la universidad.

3D"Figure

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Figura1.Promedios en = los ítems de vocabulario regional y de gramática en el grupo SA (= N =3D 3) y en el grupo AH (N =3D 5)

 

5.3 Análisis cualitativo de l= os elementos de vocabulario regional

 

Esta sección final de resultados ofrece información concreta de aquellos elementos de vocabulario en los que= la mayoría de los participantes mejoró en su conocimiento después del programa de SA. También se indican los principales resultados observados del postest al postest tardío en referencia a los cambios o la falta de los mismos en ejemplos concretos.

En la Tabla 4 se presenta la lista de aquellas palabras y expresiones en las que la mayoría de los participantes en el grupo SA mejoró tras el semestre de estudios en España. Solamente se incluyen aquellos ejemplos en los que al menos = tres de los cinco participantes obtuvieron una respuesta correcta en el postest cuando en el pretest o bien eligieron la opción “No sé la respuesta” o bien su respuesta fue incorrecta.<= /p>

 

Ítem de vocabulario regional (traducción)<= o:p>

Pretest

Postest=

no lo sabían

 fue incorrecto<= /p>

majo =3D nice, pleasant (person)

40 (2)

60 (3)

100 (5)

¡ve= nga! =3D come on!, let’s go!

no aplica<= /p>

60 (3)

100 (5)

chulo =3D great, neat, cool (object)

60 (3)

40 (2)

100 (5)

mogollón =3D a lot of

40 (2)

40 (2)

100 (5)

¡joder! =3D shit!, damn = it!

40 (2)

20 (1)

100 (5)

tío =3D guy, dude, buddy

40 (2)

20 (1)

100 (5)

guay =3D great, terrific, cool (object)

60 (3)

no aplica<= /p>

100 (5)

chaval =3D kid

20 (1)

60 (3)

80 (4)

¡qu= é fuerte! =3D Oh my God!, no way!

40 (2)

40 (2)

80 (4)

¡vale, vale!<= span lang=3DEN-US style=3D'font-size:10.0pt;font-family:"Verdana",sans-serif; mso-bidi-font-family:Arial;color:black;mso-ansi-language:EN-US'> =3D that’s enough! (food)=

40 (2)

40 (2)

80 (4)

mola =3D to be cool, out of this world

40 (2)

20 (1)

60 (3)

 

Tabla 4. Ítems= de vocabulario regional con el mayor porcentaje de mejoría en el grupo = SA (N =3D 5)

 

A continuación, analizamos los siguientes tres escenarios: (a) elementos cuyos resultados no cambiaron del= postest al postest tard&i= acute;o (70/120); (b) elementos en los que se produjo una pérd= ida en el postest tardío del conocimiento co= rrecto en el postest (25/120) y (c) elementos en los q= ue se produjo una mejoría en el postest tardío respecto a la respuesta incorrecta en el postest (11/120). Como indican los datos, más de la mitad de los casos (58.3= 3%, 70/120) representa la permanencia en el postest tardío de los resultados obtenidos en el postes= t, distribuidos de la siguiente manera: primero, los casos de respuestas corre= ctas (42/70), seguidos de las respuestas incorrectas (20/70) y, por últim= o, los casos de desconocimiento (8/70). Ejemplos de vocabulario regional que fueron correctos tanto en el postest como en el= postest tardío por los tres participantes fuer= on: ¡venga!, ¡diga!, ¡jo= der!, paso, ¡anda-anda!, chul= o y guay. Hay mucha variaci&oacut= e;n individual respecto a los otros dos contextos (respuestas incorrectas y cas= os de desconocimiento). Menos de un cuarto de los casos (20.83%, 25/120) representa una respuesta incorrecta en el postest tardío respecto a la respuesta correcta en el p= ostest, con mucha variación individual. Y menos del diez por ciento de los c= asos (9.17%, 11/120) son elementos en los que los participantes mejoraron de respuesta incorrecta en el postest a respuesta correcta en el postest tardío, de nuevo,= con variación individual.

Si cotejamos la lista de palabras y expresiones en la Tabla 4 junto con aquellos elementos de vocabulario cuya precisión se mantuvo del postest al postest tardío podemos afirmar que los element= os en los que la mayoría de los participantes mejoraron y retuvieron en su= IL por muchos años fueron estos cuatro: ¡venga!, ¡joder!, chulo y guay. Repre= sentan el 10% (4/40) de todos los ítems de vocabulario regional usados en l= os cuestionarios del presente estudio. Los dos primeros son expresiones que usaríamos o bien para meter prisa a otra persona o bien para quejarn= os de alguna situación, y los dos últimos son palabras frecuentes que se usan para describir algo que nos gusta o agrada mucho.

 

 

6. DISCUSIÓN

 

Para medir la posible mejoría del conocimiento lingüístico de una L2 tras la participación= en programas de SA, Yang (2016) realizó un metaanálisis de artículos sobre este tema y encontró que los estudiantes en programas de SA mejoran en el aspecto gramatical mucho más que los estudiantes en el contexto AH. Además, aquellos programas de breve duración en el extranjero (de unas trece semanas de promedio) fueron más efectivos que los de una duración más larga. No ob= stante, en la literatura también se han documentado casos en los que no se encontraron diferencias entre los dos contextos de aprendizaje, como pudiera ser el estudio de Isabelli-García (2010), quien halló que el hecho de residir un semestre en el extranjero practicando la L2 no produjo ningún cambio significativo en la concordancia de género. Otros estudios como el de Collentine (2004) confirman que no hay mucha mejoría en los aspectos gramatical= es tras la participación en un viaje de SA.

El presente estudio vuelve a corrobo= rar que el contexto de SA ayuda a mejorar las habilidades gramaticales de los estudiantes en referencia a la selección del tiempo verbal correcto = en oraciones subordinadas adverbiales. Pero esta mejoría fue casi la mi= sma que obtuvieron los participantes del grupo AH. La novedad del presente estu= dio fue mostrar que los participantes SA perdieron ese conocimiento gramatical = en su totalidad después de varios años de regresar del viaje de estudios y de haberse graduado de la universidad, momento a partir del cual= es bastante probable que, salvo en situaciones muy concretas, muchos estudiant= es universitarios de español en los Estados Unidos dejen de usar el español en su vida diaria con la frecuencia que lo hacían mie= ntras tomaban clases de español en la universidad.

Respecto a los resultados en referen= cia al vocabulario regional, es evidente que la mejoría fue muchí= simo mayor. Pese a que los participantes del SA nunca llegaron a obtener una comprensión a nivel nativo, obtuvieron más del doble de los v= alores correctos del pretest. Pero lo más revelador de este estudio fue encontrar que estas mejorías se mantuvieron en su mayor parte a lo l= argo de los años, lo contrario de lo que sucedió con la gramática. ¿Qué pudiera explicar esta disparidad? El contexto de SA hace que los estudiantes se vean sumergidos en una variedad = de input en materiales auténticos de la TL en múltiples ocasione= s y en diferentes situaciones. Este tipo de exposición a elementos singulares y marcados como son palabras y expresiones regionales a las que nunca antes fueron expuestos en una clase regular favorece la creació= ;n de conexiones episódicas: cuando se lo escucharon a la mamá anfitriona, en la tienda de ropa donde cometieron un error gracioso, en el concurso de televisión que veían por las tardes, etc. Este ti= po de asociaciones significativas episódicas en el contexto de SA y la exposición frecuente a los nuevos elementos de vocabulario regional = en varios contextos (Ellis, 2002) es lo que va a ayudar a que recuerden estas palabras y expresiones en el futuro con una mayor facilidad y rapidez y, co= mo se ha observado en los resultados del presente trabajo, también a que este tipo de asociaciones o conexiones se integren en la memoria a largo pl= azo de los estudiantes.

El bajo número de participant= es conlleva la imposibilidad de usar pruebas estadísticas y nos impide confirmar que estamos ante datos concluyentes. No obstante, si la tendencia= que se encontró en este estudio fuera replicada en futuros estudios con grupos más grandes de participantes, podríamos hablar de la confirmación empírica de que incluso breves periodos de estud= io en el extranjero son beneficiosos para el aprendizaje del vocabulario regio= nal y, sobre todo, para la permanencia de dicho conocimiento a largo plazo. Y c= omo ya indicaron Ife et al. (2000), si la experiencia de inmersión en un país de la TL conduce a un aprendizaje del vocabulario, es ló= gico deducir que aquellos programas que tienen una mayor duración causarán un aprendizaje superior de vocabulario gracias al mayor número de oportunidades de integración en la nueva sociedad y= la multiplicidad de oportunidades de interactuar con hablantes nativos estando expuesto a los nuevos vocablos en muchos contextos significativos.

Además de las mejorías observables a nivel lingüístico tras la participación en= un programa de SA, la realidad es que este tipo de estudiantes y, sobre todo l= os que de verdad se proponen aprovechar la oportunidad, regresan con un mejor nivel de español que no necesariamente se refleja en elementos gramaticales y/o léxicos discretos. Por ejemplo, Segalowitz et al. (2004) encontraron que sus participantes, después de un semes= tre en Alicante (España), aumentaron mucho más que los estudiante= s AH en sus habilidades de encadenar más oraciones subordinadas y usar palabras con mayor información rica. Su discurso narrativo demostró tener un mayor y mejor uso de verbos en tiempo pasado, morfología de tercera persona, participios de pasado, participios de presente y verbos de comunicación. También parece haber una mejoría en la competencia intercultural de los estudiantes que viaja= n al extranjero, cuando se les mide su nivel de conocimientos sobre la regi&oacu= te;n donde residieron un semestre, según Watson et al. (2013).

En el presente estudio pudimos compr= obar que uno de los cinco participantes regresó a España tras graduarse para trabajar como docente de inglés varios meses. En mi experiencia docente he podido comprobar que aquellos estudiantes que ya participaron en al menos un programa de SA son quienes se aventuran a resid= ir en el extranjero una temporada para trabajar o para completar estudios graduados. Quizás este primer contacto mucho más estructurado= y guiado de SA es lo que les motivó a buscarse oportunidades de desarr= ollo profesional y educativo en el extranjero. Y esa decisión necesariame= nte va a conllevar que esos estudiantes potencien su L2 a nivel superior nativo tras varios meses o años adicionales en el país de la TL. Es decir, que además de las mejorías concretas que nos interesa medir y cuantificar a nivel lingüístico, siempre hay otra serie de beneficios mucho s amplios que rara vez se documentan en este tipo de investigaciones. La participación = en programas de SA puede potenciar toda una serie de elementos extralingüísticos a nivel motivacional, de crecimiento personal= , de autoestima sobre la capacidad de aprender una L2, de identificación = con la comunidad de hablantes de la L2, etc. que de manera directa incidir&aacu= te;n en las ganas de seguir aprendiendo y usando la TL, inevitablemente desarrollando la IL a niveles superiores.

 

 

7. CONCLUSIÓN

 

La novedad del presente estudio reside en haber medido la mejoría del vocabulario regional, un aspecto lingüístico distintivo en cualquier programa de SA. Este tipo de vocabulario fue percib= ido por los estudiantes al ser un elemento marcado en el input que recibieron, = lo que favoreció su incorporación en la IL de manera incidental cuanto mayor fue su práctica de la L2. Esta mejoría no solo f= ue observable, sino que además se constató su estabilidad con el= paso del tiempo, después de varios años tras su viaje de SA. Se confirmó de esta manera la idea que propuso Col= lentine (2004) de que aquellos aspectos de la L2 que no forman parte de la práctica regular en un aula pudieran ser aquellos que se ven potenci= ados mucho más en un programa de SA. Es por ello que invitamos a realizar más estudios y reflexiones sobre fenómenos o rasgos relaciona= dos a las normas sociales o factores sociolingüísticos externos concretos al área geográfico en el que se decide estudiar y r= esidir como parte de un viaje de SA. Se necesitan más estudios de esta naturaleza para medir el desarrollo de la TL de estos participantes en el contexto de viajes de SA.

 

 

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

 <= /span>

Briggs, J.G. (2015). Out-of-class language contact and vocabulary gain = in a study abroad context. System, 53, 129-140.

Collentine, J. (2004). The effects of learning contexts on morphosyntactic and lexical development. Studies in Second Language Acquisition, 26.2, 227-248.

Craik, F.I.M. (19= 89). On the making of episodes. In H.L. Roediger, III & F.I.M. Craik (eds.) = Varieties of Memory and Consciousness. Essays in Honor of Endel Tulving, 43-57. New York: Psychology Press.

Davie, J. (1996). Language skills, course development and the year abroad. Language Learning Journal, 13.1, 73-76.

DeKeyser, R. (1991). Foreign language development during a semester abroad. In B.F. Freed (ed.) Foreign Language Acquisition Research and the Classroom, 104-119. Lexington: D.= C. Heath.

Dewey, D.P. (2004= ). A comparison of reading development by learners of Japanese in intensive dome= stic immersion and study abroad contexts. Studies in Second Language Acquisition, 26.2, 303-327.

Dewey, D.P. (2008= ). Japanese vocabulary acquisition by learners in three contexts. Frontiers: The Interdisciplinary Journ= al of Study Abroad, 15, 127-148.

Ellis, N.C. (2002= ). Frequency effects in language processing: A review with implications for theories of implicit and explicit language acquisition. Studies in Second Language Acquisition, 24.2, 143-188.

Fitzpatrick, T. (2012). Tracking the changes: Vocabulary acquisition in the study abroad context. The Language Learning Jour= nal, 40.1, 81-98.

Foster, P. (2009). Lexical diversity and native-like selection: the bonus of studying abroad. = In B. Richards, H.M. Daller, D.D. Malvern, P. Mear= a, J. Milton & J. Treffers-Daller (eds.) Vocabulary Studies in First and Second Language Acquisition: The Interface between Theory and Application, 91-106. Basi= ngstone: Palgrave Macmillan.

Freed, B.F., Segalowitz, N. & Dewey, D.P. (2004). Context of learning and second language fluency in French: Comparing regular classroom, study abroad, and intensive domestic immersion programs. Studies in Second Language Acquisition, 26.2, 275-301.

George, A. (2014). Study abroad in Central Spain: The development of regional phonological features. Foreign Language Annals, = 47.1, 97-114.

Ife, A., Vives Boix, G. & Mear= a, P. (2000). The impact of study abroad on the vocabulary development of differe= nt proficiency groups. Spanish Applied Linguistics, 4.1<= /span>, 55-84.

Isabelli-García, C. (2010). Acquisition of Spanish gender agreement in two learning contexts: Study abroad and at home. Foreign Language Annals, 43.2, 289-303.

Kinginger, C. (20= 09). Language learning and study abroad:= A critical reading of research. London: Palgrave Macmillan.

Knouse, S. (2012). The acquisition of dialectal phonemes in a study abroad context: The case of the Castilian theta. Foreign Langua= ge Annals, 45.4, 512-542.

Lafford, B.A. (20= 06). The effects of study abroad vs. classroom contexts on Spanish SLA: Old assumptions, new insights and future research directions. In C.A. Klee &= ; T. Face (eds.) Selected Proceedings of= the 7th Conference on the Acquisition of Spanish and Portuguese as First and Second Languages, 1-25. Somerville: Cascadilla Proceedings Project. 

Lennon, P. (1990). Investigating fluency in EFL: A quantitative approach. Language Learning, 40.3, 387-417.

LlanesSystem, 37.3, 353-3= 65.

Milton, J. & Meara, P. (1995). How periods abroad affect vocabulary growth in a foreign language. ITL Review of Applied Linguistics, 107-8, 17-34.

Pizziconi, B. (20= 17). Japanese vocabulary development in and beyond study abroad: The timing of t= he year abroad in a language degree curriculum. The Language Learning Journal, 45.2, 133-152.=

Regan, V. (1995).= The acquisition of sociolinguistic native speech norms: Effects of a year abroa= d on second language learners of French. In B.F. Freed (ed.) Second Language Acquisition in a Study Abroad Context, 245-267. Amsterdam: John Benjamins Publishing Company.

Reynolds-Case, A. (2013). The value of short-term study abroad: An increase in students’ cultural and pragmatic competency. = Foreign Language Annals, 46.2, 311-322.

Ringer-Hilfinger,= K. (2012). Learner acquisition of dialect variation in a study abroad context:= The case of the Spanish [θ]. Foreign Language Annals, 45.3, 430= -446.

Segalowitz, N., Freed, B.F., Collentine, J., Lafford, B., Lazar, N. & Díaz-Campo= s, M. (2004). A comparison of Spanish second language acquisition in two diffe= rent learning contexts: Study abroad and the domestic classroom. Frontiers: The Interdisciplinary Journ= al of Study Abroad, 10, 1-18.

Serrano, R., Llan= es, À. & Tragant, E. (2011). Analyzing the effect of context of seco= nd language learning: Domestic intensive and semi-intensive courses vs. study abroad in Europe. System, 39.2, 133-143.

Stevick, E.W. (19= 84). Memory, learning and acquisition. In F.R. Eckman, L.H. Bell & D. Nelson (eds.) Universals of Second Language Acquisition, 24-35. Rowley: Newbury House Publishers, Inc.

Walsh, R. (1994).= The year abroad: A linguistic challenge. Teanga, 14, 48-57.

Watson, J.R., Sis= ka, P. & Wolfel, R.L. (2013). Assessing gains in language proficiency, cross-cultural competence, and regional awareness during study abroad: A preliminary study. Foreign Language Annals, 46.1, 62-79.

Yang, J. (2016). = The effectiveness of study-abroad on second language learning: A meta-analysis.= The Canadian Modern Lan= guage Review, 72.1, 66-94.

 

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