Comment appliquer l'apprentissage automatique à l'apprentissage de l'anglais

L’application de l’apprentissage automatique (machine learning) à l’apprentissage de l’anglais peut prendre plusieurs formes, en tirant parti des technologies numériques et des données pour améliorer l’efficacité et la personnalisation des méthodes d’enseignement.

Applications possibles de l’apprentissage automatique en apprentissage de l’anglais

• Outils de traduction automatique et d’assistance à la compréhension, qui aident les apprenants à mieux saisir les textes complexes. Ces outils peuvent également aider à la réalisation de tâches complexes en langues étrangères, même si leur usage en classe reste parfois controversé avec des questions de légitimité. ¹
• Systèmes de tutorat intelligent qui s’adaptent au niveau individuel de l’apprenant en proposant des exercices personnalisés basés sur l’analyse de ses erreurs et progrès.
• Outils d’autoformation et d’apprentissage à distance qui utilisent des modèles de machine learning pour optimiser les parcours et les activités lexicales, favorisant l’autonomie des apprenants et une meilleure planification des apprentissages. ^{2, 3}
• Analyse des interactions et comportements des apprenants sur des plateformes numériques pour mieux comprendre leurs besoins. L’apprentissage automatique permet d’identifier des profils d’apprenants et d’ajuster les contenus en temps réel. ⁴

L’apprentissage automatique dans ce contexte repose souvent sur des modèles de traitement automatique du langage naturel (NLP) qui permettent de traiter, comprendre et générer du texte en anglais, facilitant ainsi la pratique et la correction automatisée.

Cette approche combine de plus en plus les principes de la didactique des langues avec les capacités des technologies numériques pour améliorer l’expérience d’apprentissage, rendre les cours plus interactifs, et soutenir un apprentissage autonome et progressif. ^{5, 6}

En résumé, appliquer l’apprentissage automatique à l’apprentissage de l’anglais consiste à utiliser des outils intelligents capables d’adapter les contenus et activités aux besoins spécifiques des apprenants, facilitant ainsi leur acquisition linguistique par des moyens numériques avancés. ^{1, 2, 5}

Références

• Littératie de traduction automatique et enseignement-apprentissage de l’anglais en lycée : compétences et arts de faire

• “En route vers le B2 !” Comment optimiser l’apprentissage à distance de l’anglais dans un parcours en autonomie tutorée ?

• L’élaboration d’un outil d’autoformation pour soutenir la planification d’activités lexicales au primaire

• Interactions plurielles d’étudiants en autoformation guidée et autonomisation | Interactions and Autonomization of Students in a Guided Self-Learning Environment

• “L’apport du numérique ambiant dans l’apprentissage du FLE: Technologies d’apprentissage informel”

• Tâches à distance et remédiation en anglais langue étrangère : Réflexion sur des entrées à considérer pour la conception d’outils pédagogiques ajustés aux besoins des apprenants

• Impact de l’apprentissage multi-labels actif appliqué aux transformers

• Apprentissage automatique appliqué à l’extraction d’information à partir de textes biologiques

• Soutien à l’apprentissage de la programmation : conception et évaluation d’un indicateur sémantique

• Le matériel didactique dans le projet MEMO : développer les compétences plurilingues dans et pour l’apprentissage du français

• Effets d’entrainements explicites et implicites sur l’acquisition de la syntaxe de l’anglais par des apprenants francophones : étude en potentiels évoqués

• Algorithmes avancés de DCA pour certaines classes de problèmes en apprentissage automatique du Big Data

• Communication en langue étrangère et mise en place de stratégies réflexives. Le cas de l’anglais en classe de 5e

• Apprentissage automatique rapide et lent

• Dan Brown, Patricia Cornwell et John Grisham à l’épreuve de DeepL

• Vers un nouveau modèle de pédagogie: Techno-pédagogie communicative

• DeepL et Google Translate face à l’ambiguïté phraséologique

• Le rôle clé de l’inhibition cognitive dans l’éducation du cerveau