Exploring Linguistic Modification Techniques Employed in Open and Distance Learning (ODL) Teachers’ Discourse
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to explore the linguistic modifications techniques employed by ODL teachers. Linguistic modification is a crucial aspect of learning and teaching as it facilitates students’ comprehension by reducing the complexity of syntactic structures and utilizing familiar language patterns. The research data were collected through observations and informal chats with the teachers. A total of 10 observations were conducted during the Second Semester of the 2022/2023 academic year, with informal chats held at the end of each session to obtain additional insights into learning dynamics. The analysis reveals that the teachers’ discourse in ODL context exhibits various linguistic modifications at phonological, syntactic and sematic level. These include a high frequency of self-repetition, exaggerated pronunciation, a slower speech rate, the avoidance of contractions, the use of concise sentences and phrases, paraphrasing, and the avoidance of idioms and unfamiliar words. These phonological, semantic, and syntactic modifications contribute to enhanced input comprehensibility, reducing confusion and fostering increased engagement and participation. This study underscores the significance of linguistic modifications in teachers’ discourse. These modifications are essential for ensuring input comprehensibility and fostering students’ engagement in the learning process. By adapting their language to meet the learners’ needs, teachers can effectively facilitate understanding and create an inclusive learning environment in ODL context.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».