L’influence des tâches de réalité virtuelle sur la volonté de communiquer et la performance orale d’apprenants de FLS
Bibliographic record
Abstract
Notre recherche se situe dans le domaine de l’apprentissage des langues par la technologie et en particulier l’utilisation de la réalité virtuelle. Certaines recherches ont étudié l’impact de l’utilisation de différentes technologies immersives sur l’apprentissage des langues secondes sur la performance orale, la motivation, la volonté de communiquer ou l’anxiété langagière. Toutefois, peu de recherches ont à la fois analysé la volonté de communiquer et la performance orale lors de l’utilisation de technologies immersives. Dans la présente recherche, nous avons mesuré l’influence des tâches de communication orale en réalité virtuelle sur la volonté de communiquer et la performance orale d’apprenants de francisation au Saguenay. Un total de 17 participants ont pris part à la recherche, soit 11 dans le groupe expérimental et 6 dans le groupe témoin. Les participants ont pris part à quatre tâches de production orale avec l’application vtime XR utilisée sur les casques de réalité virtuelle Meta Quest 2. Avec un prétest, un post-test, un questionnaire initial, un questionnaire final et des entrevues individuelles, nous avons étudié l’évolution de leur volonté de communiquer et de leur performance orale. Selon les résultats obtenus, les tâches de communication orale en réalité virtuelle ont contribué à diminuer l’anxiété langagière des participants et à augmenter la confiance en eux, ce qui se traduit par une volonté de communiquer accrue. Nous nous sommes intéressée à l’opinion des participants en ce qui concerne l’utilisation de la réalité virtuelle en apprentissage du français langue seconde. Après avoir participé aux tâches de réalité virtuelle, les participants ont mentionné leur désir de reproduire une situation semblable dans leur quotidien. Les apprenants ont apprécié les activités en réalité virtuelle et ont dit que ces activités les avaient aidées à améliorer leurs compétences en français.
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 | 0.005 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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".