<i>Création du logiciel d’alphabétisation bilingue pour les Sourds “Le français sur le bout des doigts”: évaluation de l’outil et de la démarche de développement</i>
Notice bibliographique
Résumé
Designed for a literate, hearing clientele, traditional CALL tools do not necessarily meet the needs of deaf people, and are not adapted to their learning styles, especially in the area of literacy. Current developments lead us to believe that, in order for deaf people to subscribe to literacy campaigns and to ensure that such measures are efficient, two conditions must be met: Quebec Sign Language must be the language of instruction (Dubuisson et al., 1997) and the participation of deaf people must be felt at every stage of the development of course material. Research has shown that in architecture, for example, the participation of the target clientele in the design process of the product can lead to the emergence of significant solutions (Vezeau et al., 1999). In light of the quantity of Web systems and products that are hardly used or difficult to use, Rubin (1994) reminds us of the need to consider the user, and not only the machine or the system, in the development process. The main goal of our research is to establish design parameters (developmental process, type of software, and content) for CALL software aimed at deaf adults. Only the data relating to the developmental process will be presented here. We will analyze and discuss the responses obtained through interviews with deaf members of the development team, audiotapes (on which an interpreter recorded the words of the team members), and videotapes of meetings. The interpretation of this data will give way to a qualitative assessment of the efficiency of the approach in the development of material adapted to the needs of the target population.
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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 | 0,012 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».