Mobilizing Instruction in a Second-Language Context: Learners’ Perceptions of Two Speech Technologies
Notice bibliographique
Résumé
We report the results of two empirical studies that investigated the use of mobile text-to-speech synthesizers (TTS) and automatic speech recognition (ASR) as tools to promote the development of pronunciation skills in L2 French. Specifically, the study examined learners’ perceptions of the pedagogical use of these tools in learning a French segment (the vowel /y/, as in tu ‘you’) and a suprasegmental feature (across-word resyllabification/liaison, observed in petit enfant ‘small child’), in a mobile-assisted context. Our results indicate that, when used in a “learn anytime anywhere” mobile setting, the participants believe that they have: (1) increased and enhanced access to input; and (2) multiple opportunities for speech output and (3) for the development of prediction skills. Interestingly, these findings meet the requirements for successful L2 learning, one that recommends the inclusion of pedagogical activities that promote exposure to input (Nation & Newton 2009), multiple opportunities for output (Swain 1995), and the development of prediction skills (Dickerson 2015) to foster learner autonomy and, consequently, to maximize classroom time by extending the reach of the classroom. Our findings also indicate that participants recognize the pedagogical importance of TTS and ASR, and enjoy the mobile-enhanced learning environment afforded by these two technologies.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».