À l'heure où la traduction et la conversation sont automatisées, nous réexaminons les raisons d'apprendre le coréen.
En nous appuyant sur les caractéristiques uniques de la langue coréenne, nous concevons l'IA comme un partenaire collaboratif et présentons des modèles pédagogiques d'incitation, d'écriture et d'expression orale, ainsi que des guides d'évaluation, de rétroaction et d'éthique et de politique.
Elle accroît son applicabilité pratique en incluant une stratégie continue visant à réduire les abandons chez les débutants et à assurer la transition vers les niveaux intermédiaires et avancés.
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Contrairement aux ordinateurs, les appareils mobiles ont l'avantage d'être très portables, permettant d'apprendre n'importe où et n'importe quand.
Dans cette optique, diverses applications d'apprentissage des langues ont vu le jour.
Des applications comme Duolingo intègrent des éléments de jeu pour maintenir l'engagement des apprenants, et les services de traduction automatique comme Google Traduction sont devenus des outils d'apprentissage quotidiens incontournables.
Dans le même temps, la prolifération des médias sociaux et de YouTube a conduit les apprenants à adopter une culture participative, où ils apprennent en communiquant directement avec des locuteurs de la langue cible ou en accédant à des contenus culturels tels que des pièces de théâtre, des chansons et des mèmes en temps réel.
--- Extrait de « 01_« L’IA et le changement de paradigme dans l’enseignement des langues » »

La traduction automatique consiste essentiellement à traduire des phrases écrites dans une langue vers une autre langue.
Lors de son introduction, la traduction automatique reposait sur des règles et des statistiques, traduisant chaque mot individuellement ; elle ne pouvait donc pas gérer correctement le contexte ni les expressions idiomatiques.
Mais les choses sont un peu différentes ces temps-ci.
Avec l'introduction de la technologie de traduction automatique basée sur les réseaux neuronaux artificiels (NMT), celle-ci est passée du stade des mots et des phrases à celui de la compréhension du contexte entier et de sa traduction en phrases naturelles, et par conséquent, la précision s'est également considérablement améliorée.
Ces changements soulèvent de nouvelles questions sur la manière dont les traducteurs peuvent être utilisés comme outils pédagogiques et sur la mesure dans laquelle ils le peuvent.
--- Extrait de « 03_« Traduction automatique et IA » »

L'IA est-elle vraiment performante pour fournir un retour d'information constructif ? Quelle différence y aurait-il entre les résultats obtenus par un enseignant et ceux obtenus par une IA sur un même texte ? Cette question se pose car les études soulignent régulièrement la rapidité du retour d'information fourni par l'IA comme un atout.
Les recherches d'Ahn Jae-rin et de Park Jeong-ah ont débuté avec cette curiosité.
L'équipe de recherche a soumis les écrits de six apprenants coréens à six enseignants et à ChatGPT avec les mêmes instructions, puis a comparé les commentaires obtenus.
Le résultat n'était pas simplement une question de savoir qui avait fait le mieux.
Les deux retours d'information ont révélé des points forts et des limites différents.
--- De « 06_« Rétroaction IA » »

Avec l'impact croissant de l'IA sur l'enseignement et l'évaluation en classe, le simple respect des directives décrites ci-dessus ne suffit plus.
Ce sont les enseignants qui savent le mieux quand autoriser et où limiter l'utilisation de l'IA en classe.
Les politiques qui ne reflètent pas correctement les préoccupations des personnes sur le terrain sont difficiles à mettre en œuvre dans la réalité.
Il est donc nécessaire que les enseignants réfléchissent à leurs propres expériences et les partagent afin de déterminer dans quelles situations l'utilisation de l'IA est problématique et dans quelles activités elle est acceptable.

--- Extrait de « 09_“Politique d’IA que nous créons ensemble” »