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Enregistrement W4391831711 · doi:10.4995/eurocall2023.2023.16992

Using Pimsleur for the self-regulated learning of spoken phrases in Brazilian Portuguese: a case study

2023· article· en· W4391831711 sur OpenAlexaff
Francis Will, Walcir Cardoso

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Learning in Education
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPortugueseComputer sciencePronunciationSpoken languageLanguage acquisitionAttritionBrazilian PortugueseNatural language processingArtificial intelligenceTest (biology)LinguisticsPsychologyMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This case study examines the self-regulated use of Pimsleur, a Language Learning Platform (LLP), as a tool to aid in the acquisition of spoken phrases in Brazilian Portuguese (BP) and their related pronunciation. Like many LLPs, research on Pimsleur is scant, as is the number of studies done on BP compared to other major languages. This study aims to address this gap in research. The participant-researcher completed the Pimsleur program through daily study over a 10-week period, after which quantitative data were collected through a post-test and delayed post-test. The results showed that Pimsleur contributed to the learning of the target phrases in the short term and that the participant produced speech that was highly intelligible, moderately comprehensible, but heavily accented. This shows that Pimsleur can be an effective tool for developing spoken BP and can offer a unique learning experience with its methodology and mobile capability that mitigates some of the issues around mobile-assisted language learning (e.g. app attrition).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,529
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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