Améliorer la prononciation à l'aide des technologies : le cas de la perception et de la production des approximants chez des apprenants francophones d'espagnol langue étrangère
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire étudie les effets d’un dispositif d’autoformation (DAF) sur la prononciation des approximants auprès d’apprenants adultes francophones d’espagnol langue étrangère (ELE). De plus, une attention particulière est portée sur leurs impressions concernant l’utilisation des technologies et du DAF en ELE. Cette étude est motivée par le fait que les apprenants francophones d’ELE ont souvent des difficultés à percevoir et à produire des sons qui ont des traits de similarité acoustiques et articulatoires avec leur langue maternelle (L1) (Best, 1995; Flege, 1987, 1993). Dans ce cas, les approximants [β, ð, ɣ] ont été au cœur de l’étude. Afin de pouvoir étudier cet objet, nous avons mis en place un dispositif d’autoformation, visant, d’une part, le développement de la perception, et, d’autre part, la pratique de la production des approximants. Cette recherche a été menée auprès d’un groupe témoin et d’un groupe expérimental dans deux classes d’ELE de niveau débutant à l’UQAM. En autonomie, le groupe expérimental a réalisé une autoformation sur les aspects phonologiques et phonétiques du contraste occlusif/approximant. Le dispositif expérimental comportait une série de tâches de sensibilisation, de discrimination, d’identification et de répétition en vue de développer la perception et la production des approximants [β, ð, ɣ] à l’aide des technologies. Suivant un devis quasi-expérimental « prétest-posttest », les deux groupes d’apprenants francophones d’ELE ont été testés à deux reprises à l’aide d’une tâche de discrimination et d’une de répétition. De plus, un questionnaire rempli par les participants du groupe expérimental a permis de cerner leurs impressions par rapport à l’utilisation du DAF lors de l’apprentissage de la prononciation des approximants. Bien que les analyses des tests n’aient révélé aucune différence significative entre les résultats du groupe expérimental et du groupe témoin, tant en perception qu’en production, il est clair que l’utilisation des TIC s’est avérée positive sur le plan affectif. Ces résultats suggèrent que l’exposition à la langue dans un environnement TIC semble jouer un rôle important à l’égard de l’apprentissage de la prononciation en ELE sur les plans motivationnel et affectif. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : prononciation, phonétique, perception, production, approximants [β, ð, ɣ], espagnol langue étrangère, technologies, autoformation
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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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".