Conceptualisation de l'espace numérique dans l'enseignement-apprentissage des langues
Notice bibliographique
Résumé
Dans cet article sur la conceptualisation de l'espace numérique dans l'enseignement-apprentissage des langues, notre contribution à "L'architecture des processus de production et de réception" du langage (François & Nespoulous, 2014), consiste en l'identification des constantes didactiques interlinguistiques de l'enseignement-apprentissage des langues étrangères et en leur intégration dans un modèle pédagonumérique tridimensionnel intégrant les composantes structurales stratifiées de leur apprentissage profond (deep learning). Il s'agit d'une modélisation expérimentale, mais immédiatement applicable dans l'enseignement-apprentissage-évaluation des langues, qui expose donc l'un des aboutissements de nos actuelles recherches-actions en formation à distance (FAD).En introduction, nous amorçons notre propos par l'exposé des paramètres abondants de la place du numérique dans l'enseignement-apprentissage-évaluation des langues. Notre méthodologie est celle d'une recherche analytique et conceptualisante portant sur l'enseignement-apprentissage-évaluation des langues. Nos analyses sont réalisées à partir de documents fondateurs de la Communauté européenne (CE), notamment le Cadre européen commun de référence pour les langues, CECR (Conseil de l'Europe, 2001, 2018, 2021). Notre objectif est de couvrir un maximum des composantes du langage et des compétences requises pour les actualiser dans le cadre de l'approche actionnelle préconisée par la CE. Notre discussion porte sur les conditions technologiques d'application de ce modèle et notre conclusion sur les perspectives, déjà à nos portes, de l'intégration organique de l'intelligence artificielle des langues à l'humain.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».