Évaluation de l'offre de formation linguistique à distance destinée aux étudiants de français langue seconde des Forces armées canadiennes
Bibliographic record
Abstract
Le but de cette étude était de mieux comprendre l'utilisation d'un logiciel d'apprentissage des langues, Alliés Web, développé par les Forces canadiennes afin d'offrir de la formation linguistique à distance et à temps partiel aux militaires qui en font la demande. Pour ce faire, nous avons observé les données d'utilisation du programme Alliés Web de trois groupes d'étudiants en ligne et à distance (n=425), c'est-à-dire un groupe en mode tutoré (suivi hebdomadaire et communications synchrones), un groupe en suivi minimal (suivi mensuel sans communications synchrones) et un groupe en mode autonome (sans suivi). Nous avons comparé le comportement des groupes relativement à leur utilisation du logiciel selon quatre variables : le temps d'utilisation du programme, la progression dans le programme, le taux de réussite et le taux d'abandon. Les résultats de cette étude permettent d'abord de confirmer et préciser les conclusions de Leakey (2011) et Nielson (2011) qui ont souligné un abandon massif des étudiants en mode autonome en apprentissage des langues à l'aide de logiciels. En effet, dix mois après leur inscription, 211 des 212 candidats observés n'ont pas activé leur compte dans le programme pour lequel ils s'étaient inscrits. Un court sondage a toutefois permis d'identifier le manque de temps comme raison affirmée de l'abandon et a confirmé leur intention de commencer leur formation en ligne ultérieurement. Nos résultats permettent par ailleurs de corroborer la théorie de la distance transactionnelle en apprentissage à distance proposée par Moore (1993) et Garrison et al. (2000) et qui établit un lien entre, d'une part, la présence du professeur et, d'autre part, la motivation et la réussite des étudiants. Nous mettons en effet en lumière la relation entre les variables observées et la présence du professeur, ce qui nous amène à conclure qu'une plus grande réussite des étudiants et qu'une réduction du taux d'abandon pourraient passer par la réduction de la distance transactionnelle entre les élèves et les professeurs. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Formation en ligne, apprentissage des langues à distance, formation des adultes, mode autonome, abandon, distance transactionnelle.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.015 | 0.047 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".