Cours de correction phonétique par Internet : une expérience avec l’application Lab de langues dans un environnement Moodle
Bibliographic record
Abstract
Alors que plusieurs logiciels spécialisés permettent maintenant de reproduire électroniquement le laboratoire de langue traditionnel à un prix prohibitif, Lab de langues est une application qui peut être ajoutée à Moodle pour permettre les mêmes fonctions gratuitement. Effectivement, l’application Lab de langues permet d’assigner des exercices audio ou audiovisuels à un groupe d’étudiants, de gérer ou noter leurs réponses enregistrées, de réagir en direct ou en différé, etc. L’article présente un cours de correction phonétique enseigné entièrement par le biais de Lab de langues dans l’environnement Moodle. Le cours présenté comporte des modules théoriques, des exercices de perception, des exercices d’articulation, un module d’imitation articulatoire, des liens externes, des films et des séances de vidéo/audio conférence. Il a été mis à l’essai à plusieurs reprises à distance, sur place et en mode hybride.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".