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Enregistrement W2490199504 · doi:10.1075/lsse.2.01caw

Cutting-edge theories and techniques for LCI in the context of CALL

2016· book-chapter· en· W2490199504 sur OpenAlexaff
Catherine Caws, Marie-Josée Hamel

Notice bibliographique

RevueLanguage studies, science and engineering · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceContext (archaeology)Field (mathematics)Process (computing)Task (project management)Enhanced Data Rates for GSM EvolutionData scienceEngineering ethicsEngineeringArtificial intelligenceSystems engineeringProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As an introduction to the field of learner-computer interaction, this chapter argues for a need to generate knowledge about the online language learning process, developing a capacity for doing so by using cutting-edge frameworks and methods grounded in science and engineering. Adopting a posture of CALL engineers, we approach interaction-based research in CALL through the core concept of design and discuss LCI investigations in the context of technology-­mediated task-based language learning. This chapter also presents the aim of the book; highlights the main features of contributors’ chapters; identifies the book’s readers and purposes for which it can be used. It summarizes each chapter in order to highlight the variations in theories and methods that this book promotes for the analysis of LCI. As such, this introductory chapter serves to guide readers to better apprehend the book content.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,014
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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