Learn-En

Analisi del nuovo test adattivo PVST per valutare il vocabolario ricettivo in parlanti nativi e non nativi, utilizzando il Testing Adattivo Computerizzato (CAT) e la Teoria della Risposta all'Item (IRT).

Analisi approfondita della rete Bi-Directional Attention Flow (BiDAF), un modello gerarchico per la comprensione automatica che ottiene risultati all'avanguardia sui dataset SQuAD e CNN/DailyMail.

Analisi di come i modelli linguistici a livello di carattere apprendono regolarità morfologiche astratte, confini di parola e proprietà sintattiche senza supervisione esplicita.

Analisi di CHOP, una piattaforma basata su ChatGPT che fornisce feedback personalizzato per la pratica di presentazioni orali in EFL, includendo progettazione, valutazione e implicazioni future.

Analisi delle difficoltà lessicali per apprendenti di inglese e proposta per un dizionario complesso e grammaticalizzato romeno-inglese che integra grammatica, semantica e strumenti ICT.

DVAGen è un framework open-source per l'addestramento, la valutazione e la visualizzazione di LLM con vocabolario dinamico, che affronta i limiti OOV e migliora la scalabilità dell'inferenza.

Introduce un vocabolario dinamico per i modelli linguistici, consentendo la generazione atomica di frasi multi-token, migliorando qualità ed efficienza, e offrendo un deployment plug-and-play per applicazioni downstream.

Un'analisi approfondita delle sfide di comprensione del testo affrontate da studenti arabi EFL nelle università malesi, esplorando cause, impatti e potenziali soluzioni.

Uno studio di caso che analizza come studenti EFL della scuola secondaria utilizzano e apprendono il prompt engineering con ChatGPT per compiti di scrittura, evidenziando percorsi distinti e implicazioni educative.

Analisi di come alunni di terza elementare ELL utilizzano linguaggio quotidiano e strategie di ragionamento per comprendere concetti fisici del suono, esplorando l'intersezione tra acquisizione linguistica e indagine scientifica.

Analisi delle tecniche di deep learning, incluso BERT e il transfer learning, per la classificazione delle emozioni in testi brevi in inglese, con il dataset SmallEnglishEmotions.

EDEN è un chatbot AI empatico per l'apprendimento dell'inglese che fornisce feedback adattivo per migliorare la perseveranza degli studenti e il supporto affettivo percepito attraverso sistemi di dialogo personalizzati.

Ricerca su EDEN, un chatbot IA empatico per l'apprendimento dell'inglese che fornisce feedback grammaticale e risposte empatiche adattive per migliorare la perseveranza e i risultati degli studenti.

Analisi approfondita di MPSA-DenseNet: un nuovo modello di apprendimento profondo che integra l'apprendimento multitasking e meccanismi di attenzione, raggiungendo un'elevata precisione nella classificazione degli accenti inglesi tra parlanti nativi e non nativi.

Analisi del ruolo di Google Classroom nell'ELT, esaminandone l'impatto sul blended learning, l'engagement degli studenti e il passaggio da un'educazione centrata sul docente a una facilitata dalla tecnologia.

Una revisione di scoping che analizza il ruolo cruciale dell'acquisizione grammaticale nell'apprendimento della seconda lingua, esplorando strategie pedagogiche e direzioni future di ricerca.

Analisi di un modello computazionale addestrato sui dialoghi del cartone Peppa Pig per apprendere semantica visiva da parlato e video debolmente accoppiati, affrontando la validità ecologica nella ricerca sull'acquisizione del linguaggio.

Analisi della teoria di Pickering & Garrod che rifiuta la dicotomia produzione-comprensione, proponendo processi intrecciati attraverso predizione, modelli forward e imitazione covert.

Ricerca su uno strumento di lettura intelligente che utilizza LLM per fornire spiegazioni proattive e on-demand di grammatica e semantica inglese a lettori EFL, con un sistema di validazione a doppio LLM.

Ricerca su Reading.help, uno strumento basato su IA che fornisce spiegazioni proattive e on-demand di grammatica e semantica inglese per supportare i lettori di Inglese come Lingua Straniera (EFL).

Uno studio che confronta le traiettorie di sviluppo nell'acquisizione del linguaggio nei bambini e nei modelli GPT-2, rivelando parallelismi e divergenze nelle fasi di apprendimento.

Documentazione tecnica completa e risorse sulla tecnologia learn-en e le sue applicazioni.

Analisi delle difficoltà lessicali per apprendenti di inglese e sviluppo di dizionari romeno-inglese complessi e grammaticalizzati mediante approcci ICT in linguistica applicata.

Analisi delle difficoltà lessicali per studenti di inglese e proposta per un dizionario romeno-inglese grammaticalizzato, integrando ICT e linguistica applicata.

Analisi critica della progettazione dei task MRC, proposta di un Modello di Comprensione sistematico per le narrazioni e valutazione dei limiti dei modelli attuali.

Ricerca sul transfer learning da modelli linguistici pre-addestrati in inglese all'inglese malese per migliorare le prestazioni di Riconoscimento di Entità Nominate ed Estrazione di Relazioni in contesti a risorse limitate.

Studio sulle relazioni tra strategie di lettura metacognitive, motivazione alla lettura e comprensione del testo in studenti universitari sauditi di EFL.

Analisi della relazione tra strategie metacognitive di lettura, motivazione alla lettura e performance nella comprensione del testo tra studenti universitari sauditi di inglese come lingua straniera.

Un'analisi completa della Comprensione della Lettura Multi-Documento in NLP, che ne copre l'evoluzione, l'architettura del modello RE3QA, le sfide tecniche e le future direzioni di ricerca.

Un nuovo framework MLA che estende efficientemente i modelli di pre-addestramento visione-linguaggio monolingue a capacità multilingue con dati e risorse computazionali minimi.

Un framework innovativo per estendere modelli visione-linguaggio monolingui a compiti multilingue con dati e risorse computazionali minimi, ispirato all'apprendimento umano delle lingue.

Analisi critica dei modelli linguistici neurali come modelli cognitivi per l'acquisizione del linguaggio, evidenziando limiti dei benchmark e sostenendo dataset valutati da umani.

Modello di rete neurale a doppio codificatore che genera spiegazioni per parole e frasi inglesi non standard utilizzando il contesto dei dati dei social media.

Analisi di ricerca sulle pratiche, le sfide e le implicazioni dell'insegnamento online degli insegnanti di inglese L2 in Indonesia durante la pandemia di COVID-19, basata su uno studio del 2020.

Un'analisi di 700 milioni di parole da messaggi Facebook rivela, con tecniche data-driven a vocabolario aperto, come il linguaggio si correli a personalità, genere ed età.

Un articolo di ricerca che propone un framework neurale che utilizza modelli di linguaggio pre-addestrati per risolvere automaticamente domande di completamento di frasi per l'Inglese come Seconda Lingua (ESL), con esperimenti su un dataset reale K-12.

Prototipo di sistema robotico umanoide che utilizza reti neurali LSTM per la generazione di testo per assistere gli autodidatti di inglese, con risultati sperimentali che mostrano miglioramenti grammaticali.

Analisi dell'impatto della dimensione del vocabolario sulle leggi di scaling dei LLM, con metodi per determinare la dimensione ottimale in base al budget computazionale.

Ricerca sull'applicazione della teoria degli schemi per migliorare la comprensione auditiva IELTS attraverso approcci di linguistica cognitiva, fasi di acquisizione linguistica e metodologie didattiche pratiche.

Ricerca sul trasferimento translinguistico nell'acquisizione della seconda lingua utilizzando modelli BERT e dati di linguaggio diretto ai bambini da 5 lingue tipologicamente diverse.

Analisi di come i modelli linguistici neurali acquisiscono una seconda lingua, esplorando gli effetti del pre-addestramento sulla L1, le configurazioni di transfer linguistico e la generalizzazione linguistica.

Articolo di ricerca che indaga l'impatto delle strategie di apprendimento autoregolato sull'acquisizione delle proposizioni relative inglesi, analizzando il ruolo mediatore degli stili identitari.

Analisi del paper sul dataset SQuAD: un dataset su larga scala per la comprensione della lettura basato su Wikipedia, la sua costruzione, analisi e prestazioni dei modelli baseline.

Analisi di ricerca sulla motivazione degli apprendenti L2, sui risultati dell'apprendimento dell'inglese e sulle strategie motivazionali degli insegnanti in Thailandia, basata sulla Teoria dell'Autodeterminazione.

Ricerca sulla motivazione degli studenti thailandesi nell'apprendimento dell'inglese e strategie motivazionali dei docenti basata sulla Teoria dell'Autodeterminazione, con risultati su approcci autonomo-supportivi vs controllanti.

Analisi completa di giochi educativi e sistemi di tutoraggio intelligente nell'apprendimento del cinese dal 2017-2022, esaminando efficacia, motivazione studentesca e direzioni future di ricerca.

Analisi completa di giochi educativi e sistemi di tutoraggio intelligente nell'acquisizione del cinese, esaminando efficacia, motivazione e direzioni di ricerca future.

Studio sull'apprendimento ibrido model-based e data-driven per l'acquisizione di grammatiche unification-based usando il Corpus di Inglese Parlato, con dimostrazione di miglioramenti nella plausibilità del parsing.

Analisi di VocAgnoLM, un metodo innovativo per allineare sequenze di token e funzioni di perdita tra LLM docente e studente con vocabolari non corrispondenti, abilitando un trasferimento efficace della conoscenza.