Intelligent personal assistants: can they understand and be understood by accented L2 learners?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Second/foreign language (L2) classrooms do not always provide opportunities for input and output practice [Lightbown, P. M. (2000). Classroom SLA research and second language teaching. Applied Linguistics, 21(4), 431–462]. The use of smart speakers such as Amazon Echo and its associated voice-controlled intelligent personal assistant (IPA) Alexa can help address this limitation because of its ability to extend the reach of the classroom, motivate practice, and encourage self-learning. Our previous study on the pedagogical use of Echo revealed that its use gave L2 learners ample opportunities for stress-free input exposure and output practice [Moussalli, S., & Cardoso, W. (2016). Are commercial ‘personal robots’ ready for language learning? Focus on second language speech. In S. Papadima-Sophocleous, L. Bradley, & S. Thouësny (Eds.), CALL communities and culture – short papers from EUROCALL 2016 (pp. 325–329). However, the results also suggested that beginner learners, depending on their levels of accentedness, experienced difficulties interacting with and being understood by Echo. Interestingly, this observation differs from findings involving human-to-human interactions, which suggest that a speaker’s foreign accent does not impede intelligibility. In this article, we report the results of a study that investigated Echo’s ability to recognize and process non-native accented speech at different levels of accentedness, based on the accuracy of its replies for a set of pre-established questions. Using a variety of analytical methods (i.e. judges’ ratings of learners’ pronunciation, learners’ ratings of Echo’s pronunciation, transcriptions of Echo’s interactions, surveys and interviews) and via a multidimensional analysis of the data collected, our results indicate that L2 learners have no problems understanding Echo and that it adapts well to their accented speech (Echo is comparable to humans in terms of comprehensibility and intelligibility). Our results also show that L2 learners use a variety of strategies to mitigate the communication breakdown they experienced with Echo.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,000 |
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 découle