Leveraging Virtual Learning Environments for Training Interpreter Trainers
Notice bibliographique
Résumé
While the demand for conference interpreters in traditional language combinations (the more widely used languages) is decreasing, the need for experts in less widely used languages is rapidly increasing with each enlargement of the EU. Post-war peace-keeping operations as well as warcrime tribunals have also increased the need for high-level interpreters in languages hitherto not used in the international arena and consequently more well-trained interpreter trainers both for traditional programs as well as ad-hoc intensive programs must be available. Interpreters are a highly mobile community of professionals, unable to be physically present in a university for long periods of time to be trained as trainers. TheCertificate course for Interpreter Trainers at ETI(University of Geneva) has been offering the only postgraduate course for training interpreter trainers since 1996. To meet the demand for training around the world theCertificate courseis now offered in a blended format: Nine months of distance learning are blended with one week of faceto-face learning. The portal ( www.unige.ch/eti/certificate/training ) offers a rich learning environment with a number of tools to implement the philosophy of collaborative learning. With its public access and a special section for students of interpreting the portal has become an international meeting point for interpreter trainers where participants in theCertificate courseinteract with interpreting students at ETI, and interpreter trainers from schools around the world can interact with theCertificateteaching staff and students. This paper reports on the first systematic assessment of both the learning environment and the learning outcomes of theCertificate course.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».