Comment intégrer des logiciels issus de la recherche en EIAH ?

Cet article aborde le problème de la ré-utilisation, dans un but de recherche, de logiciels EIAH sous forme de prototypes ou d'environnements développés dans d'autres équipes de recherche. En nous appuyant sur des travaux traitant des problèmes d'interopérabilité et d'intégration, nous tentons d'illustrer cette problématique étudiée collectivement au sein de l'AS " Plates-formes technologiques pour la recherche en EIAH ". Après avoir analysé les besoins d'intégrer des logiciels EIAH pour construire une activité d'apprentissage, nous argumentons autour d'une proposition d'architecture d'intégration. Notre analyse des besoins débouche sur une présentation des différentes dimensions d'intégration possible. Au regard de ces dimensions d'intégration, nous présentons cinq études de cas issus de la communauté française. Nous concluons en proposant un guide des bonnes pratiques pour l'intégration

Balanço eletrolítico e relações aminoácidos sulfurados e lisina digestíveis para frangos de corte /

Orientador: Sebastião Aparecido BorgesDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Ciencias Veterinárias. Defesa: Curitiba, 2008Inclui bibliografiaÁrea de concentração: Produção anima

Animate monitoring is not uniform: implications for the animate monitoring hypothesis

The animate monitoring hypothesis (AMH) purports that humans evolved specialized mechanisms that prioritize attention to animates over inanimates. Importantly, the hypothesis emphasizes that any animate—an entity that can move on its own—should take priority in attention. While many experiments have found general support for this hypothesis, there have yet been no systematic investigations into whether the type of animate matters for animate monitoring. In the present research we addressed this issue across three experiments. In Experiment 1, participants (N = 53) searched for an animate or inanimate entity in a search task, and the animate was either a mammal or a non-mammal (e.g., bird, reptile, insect). Mammals were found significantly faster than inanimates, replicating the basic AMH finding. However, they were also found significantly faster than non-mammals, who were not found faster than inanimates. Two additional experiments were conducted to probe for differences among types of non-mammals using an inattentional blindness task. Experiment 2 (N = 171) compared detection of mammals, insects, and inanimates, and Experiment 3 (N = 174) compared birds and herpetofauna (reptiles and amphibians). In Experiment 2, mammals were spontaneously detected at significantly higher rates than insects, who were detected at only slightly higher rates than the inanimates. Furthermore, when participants did not consciously identify the target, they nonetheless could correctly guess the higher level category of the target (living vs. nonliving thing) for the mammals and the inanimates, but could not do so for the insects. We also found in Experiment 3 that reptiles and birds were spontaneously detected at rates similar to the mammals, but like insects they were not identified as living things at rates greater than chance when they were not consciously detected. These results do not support a strong claim that all animates are prioritized in attention, but they do call for a more nuanced view. As such, they open a new window into the nature of animate monitoring, which have implications for theories of its origin

Comparison of Enterococcus faecalis biofilm degradation after diode laser exposure with Chlorophyll and Psoralens photosensitizer

Introduction: Enterococcus faecalis are dominant in root canal infection and can survive harsh conditions such as high pH, scarce nutrients, and heat. They form mature biofilm readily and can resist disinfection approaches. Photo-activated disinfection with photosensitizer and laser irradiation is a viable alternative to eliminate E. faecalis biofilm. This study aimed to investigate and compare E. Faecalis biofilm degradation using photoactivated disinfection with chlorophyll or psoralens photosensitizer and 405 nm diode laser irradiation. Methods: This study used E. Faecalis biofilm grown in the laboratory. Chlorophyll or psoralens were applied as a photosensitizer, and then 405 nm diode laser was irradiated for 30 or 60 seconds. The effectiveness of biofilm degradation was measured with optical density using microplate reader. Results: Chlorophyll with 30 seconds of laser irradiation results in 30.8% biofilm degradation, whereas psoralens with 60 seconds of laser irradiation result in 81.8% biofilm degradation. One-way ANOVA test results in significant difference in biofilm degradation effectiveness amongst all groups. Conclusion: Psoralens with 60 seconds of 405nm diode laser irradiation yielded the most Enterococcus faecalis biofilm degradation compared to other group

À propos d'une enquête sur la place de l'histoire rurale dans les universités

Rosselle Dominique. À propos d'une enquête sur la place de l'histoire rurale dans les universités. In: Histoire & Sociétés Rurales, n°3, 1er semestre 1995. L'histoire rurale en France. Actes du colloque de Rennes (6-7-8 octobre 1994) pp. 49-52

Computer-based feedback & its effect on learning performance: a study of Dutch-speaking students of translation studies learning English tense and aspect

Samenvatting doctoraat Mieke RosselleDE INVLOED VAN COMPUTER-ONDERSTEUNDE FEEDBACK OP LEERRESULTAAT. EEN STUDIE OVER DE VERWERVING VAN TIJDSVORMEN EN ASPECT IN HET ENGELS BIJ NEDERLANDSTALIGE STUDENTEN VERTAALKUNDE. Taalcursussen in het hoger onderwijs tellen over het algemeen meer dan 20 studenten zodat het voor lesgevers een zware opdracht is om elke leerder individuele feedback te geven bij zijn of haar taalgebruik. De computer kan hen in die opdracht steunen. Via de computer kunnen tegenwoordig taalfouten opgespeurd en gecorrigeerd worden in grammaticale, gesproken en geschreven output (Dodigovic, 2005). In de voorbije 20 jaar is het aantal studies over de integratie van de computer in het onderwijs sterk toegenomen. Hoewel er nog heel wat beperkingen zijn, is het toch al mogelijk om, ter ondersteuning van het leerproces, correctieve feedback (CF) te geven in een taalleeromgeving die door de computer ondersteund wordt (Computer-Assisted Language Learning of CALL). In recente studies over niet-computer-ondersteunde geschreven CF (bvb., Ellis et al., 2008; Sheen, 2007) is aangetoond dat CF die slechts op één aspect of structuur focust, kan leiden tot een correcter gebruik daarvan. Toch is nog altijd geen consensus bereikt over welke rol geschreven CF precies speelt en over welke types meest efficiënt zijn. De hoofddoelstelling van mijn onderzoek is daarom enkele vormen van CF binnen CALL te evalueren en in te schatten hoe ze beantwoorden aan de noden van de leerders.Om de invloed van types van CF op leerresultaten en leerderpercepties te bestuderen, organiseerden wij twee pilootstudies en twee grootschalige experimenten. De deelnemers waren studenten Vertaalkunde van het Departement Vertaalkunde van de Hogeschool Gent in België die het Engels als vreemde taal studeerden. In wat volgt vatten wij kort elke studie samen, met telkens ook een toelichting bij de resultaten.Pilootstudie 1In de eerste pilootstudie bestudeerden wij de invloed van vijf verschillende computer-ondersteunde types van CF op drie grammaticale aspecten van het Engels (tijdsvormen, lidwoorden, en relatiefzinnen) in een leeromgeving die gecreëerd werd binnen het Idiomatic software pakket. Elk type feedback volgde als onmiddellijke reactie op een fout antwoord en confronteerde tweedejaarsstudenten Vertaalkunde (N=17) met wat onaanvaardbaar was in de vreemde taal die ze aan het leren waren, met name het Engels. Het eerste type van feedback was een controlemechanisme en bood enkel het correcte antwoord zodat de leerder kon verifiëren of het gegeven antwoord overeenstemde met de correcte vorm of structuur in de doeltaal. De andere vier types (visueel aanduiden waar de fout lag, een bijkomende vraag stellen, een referentie geven naar een grammaticaal compendium dat online geraadpleegd kon worden, de grammaticale regel aanbieden) boden de studenten meer steun door ze te voorzien van extra uitleg. Die vier types waren meer of minder uitgebreid: de vorm en de hoeveelheid van de extra informatie die geboden werd over het specifieke grammaticale probleem en over de gemaakte fout, verschilden van type tot type. Twee onderzoeksvragen stonden centraal in deze pilootstudie: (1) oefenen de verschillende types feedback een verschillend effect uit op leerresultaten en leerderpercepties, en (2) leidt feedback die op een dieper niveau verwerkt wordt (Panova and Lyster, 2002) tot betere leerresultaten en positievere leerderpercepties? Leerresultaten werden gemeten met het Morae software pakket, leerderpercepties via think-aloud sessies en vragenlijsten.Wij konden besluiten dat het type van feedback dat de leerders enkel het correcte antwoord bood minder efficiënt was dan de andere vier meer ondersteunende types van feedback. Die types vergden meer mentale inspanning en een nauwere betrokkenheid van de leerder bij het leerproces. In die zin bevestigden onze data de depth of processing theorie (Craik and Lockhart, 1972). Bovendien bleek ook dat leerders de feedback nuttig vonden die niet te algemeen en voldoende gedetailleerd was. Zij gaven de voorkeur aan feedback die hen de fout deed opmerken en die hen dan, in een volgende stap, meer informatie gaf zodat zij konden verwerken wat ze hadden opgemerkt. Pilootstudie 2In deze tweede pilootstudie, waarin derdejaarsstudenten Vertaalkunde deelnamen (N=27), werden het taalmateriaal en de feedbackboodschappen uit de eerste pilootstudie aangepast en ontwikkeld op basis van onze bevindingen in de eerste pilootstudie, en uitgetest zodat ze optimaal waren om in de twee grootschalige experimenten gebruikt te worden. De voornaamste aanpassingen die werden doorgevoerd, waren: (1) het beperken van het aantal types feedback die bestudeerd werden (van vijf types naar twee verschillende vormen van hetzelfde type); (2) het beperken van het aantal grammaticale problemen die bestudeerd werden (van drie naar één); (3) het overschakelen naar een andere CALL omgeving (van Idiomatic naar Questionmark Perception); en (4) het opstellen van vragenlijsten waarmee data over leerderpercepties verzameld konden worden.Nu werd de invloed van twee vormen van directe correctieve feedback vergeleken op één grammaticaal aspect van het Engels, i.e. tijdsvormen, die in contrastieve (verschillende structuur van de tijdsvorm in het Nederlands vs. het Engels) vs. niet-contrastieve (dezelfde structuur van de tijdsvorm in het Nederlands vs. het Engels) gap-filling en multiple choice vertaaloefeningen aangeboden werden. De twee vormen waren: (1) directe feedback met metalinguistische informatie (DME), en (2) directe feedback zonder metalinguistische informatie (DO). Beide vormen boden de leerder het correcte antwoord en bij DME werd nog bijkomende informatie gegeven. Op basis van de commentaren van de derdejaarsstudenten werden nog een aantal belangrijke aanpassingen aangebracht aan de manier waarop de DME feedback boodschap opgesteld en gestructureerd was. Zo werd er minder abstracte taal gebruikt en werd ook een vergelijkbaar voorbeeld toegevoegd. Experiment 1 en 2Experiment 1 is een pretest-oefensessie-posttest studie waarin het effect op korte termijn bestudeerd werd van DO en DME feedback op correct taalgebruik en op snelheid van afhandelen van oefeningen, en waarin de relatie tussen deze types feedback en leerderpercepties vergeleken werd. Experiment 2 is een pretest oefensessie onmiddellijke en uitgestelde posttest studie waarin het effect op korte en langere termijn bestudeerd werd van DO en DME feedback op correct taalgebruik en op snelheid van afhandelen van oefeningen. Enerzijds werd de relatie tussen types feedback en percepties van feedback bestudeerd, anderzijds werd ook de evolutie van leerderpercepties van zichzelf als taalleerders en feedbackgebruikers geanalyseerd. De deelnemers aan beide experimenten waren eerstejaarsstudenten Vertaalkunde (N=172 bij experiment 1 en N=146 bij experiment 2).We kunnen stellen dat DME feedback als positiever gepercipieerd wordt dan DO feedback. Desondanks is er geen grotere invloed vastgesteld van DME feedback op leerresultaat op vlak van correctheid en snelheid dan DO feedback. Wel konden we besluiten dat het geven van feedback leidt tot betere leerresultaten op vlak van correctheid dan wanneer geen feedback voorzien is. ConclusieMet onze studie dragen wij bij tot het debat tussen believers en non-believers van geschreven CF. Op basis van onze resultaten pleiten wij voor geschreven CF (zie ook Sheen, 2007; Guénette, 2007). Dergelijke feedback kan accuraatheid bij het schrijven van een vreemde taal in de hand werken. Tussen de twee verschillende types van geschreven CF die wij bestudeerden, i.e. DME en DO feedback, blijkt in onze studie echter geen verschil in invloed op het leerresultaat, ook al werd DME positiever gepercipieerd dan DO feedback. Uiteraard blijft het complex om aan te tonen wat de precieze invloed is van geschreven CF. Door de duidelijke focus en het goed doordachte design van het leermateriaal en de feedback die wij ontwikkelden, zijn wij er in geslaagd om die invloed nauwkeurig te meten en om op die manier specifieke conclusies te trekken over de relatie tussen directe CF en leerresultaten op het vlak van de verwerving van tijdsvorm en aspect in het Engels enerzijds, en tussen directe CF en percepties van feedback anderzijds. Meer en meer leermateriaal zal in de toekomst digitaal beschikbaar gesteld worden, dus het belang van efficiënte feedback in een CALL leeromgeving zal alleen maar groeien. Met onze studie hebben wij ook aangetoond hoe verschillende types computer-ondersteunde CF geoperationaliseerd en vergeleken kunnen worden. Wij hielden daarbij rekening met zowel didactische principes als met de aanzienlijke mogelijkheden van een CALL omgeving. Mieke Rosselle, 16 mei 2011Table of contents 1. Introduction 7 1.1. Overall research aims 7 1.2. Operationalisation 9 1.3. Relevance and limitations 11 1.4. Preview 12 2. Literature review 15 2.1. Introduction 15 2.2. Noticing Hypothesis 15 2.3. Elaborate vs. less elaborate input 16 2.4. Depth of processing 16 2.5. Feedback 17 2.5.1. Feedback and learning 17 2.5.2. Feedback types 22 2.5.3. Feedback and language learning 25 2.5.4. Feedback and learning grammar 26 2.5.5. Feedback and learning tense and aspect 31 2.6. Cognitive Mediational Framework and perceptions of feedback 35 2.6.1. Cognitive Mediational Framework 35 2.6.2. Perceptions of feedback 36 2.6.3. Perceptions of feedback in language learning 37 2.7. CALL 38 2.7.1. Computer support in learning 38 2.7.2. Computer support in language learning 39 2.7.3. Feedback in CALL 39 2.7.4. Learner perceptions of CALL 40 2.8. Research questions and research model 41 3. Methodology 45 3.1. Pilot study 1 45 3.1.1. Introduction 45 3.1.2. Research questions and operationalisation 45 3.1.3. Method 49 3.1.4. Discussion and Conclusion 56 3.2. Methodological changes and pilot study 2 58 3.2.1. Introduction 58 3.2.2. Methodological changes following pilot study 1 58 3.2.3. Pilot study 2 68 3.2.4. Conclusion 75 3.3. Experiment 1: methodology and design 75 3.3.1. Introduction 75 3.3.2. Methodology 75 3.4. Experiment 2: methodology and design 84 3.4.1. Introduction 84 3.4.2. Method 84   4. Experiment 1 91 4.1. Introduction 91 4.2. Sample 94 4.3. Data analysis 95 4.3.1. Performance: accuracy and speed 95 4.3.2. Feedback perceptions 97 4.4. Results 98 4.4.1. Comparison between pretest scores 98 4.4.2. Correlation accuracy and speed 98 4.4.3. Feedback and performance: linguistic accuracy 99 4.4.4. Feedback and performance: speed 111 4.4.5. Feedback and perceptions 119 4.5. Discussion and conclusions 127 4.5.1. Research questions 127 4.5.2. Further findings 128 4.5.3. Implications for experiment 2 129 5. Experiment 2 131 5.1. Introduction 131 5.2. Sample 134 5.3. Data analysis 134 5.3.1. Performance: accuracy and speed 134 5.3.2. Feedback perceptions 136 5.3.3. Learner perceptions of themselves as language learners 137 5.4. Results 138 5.4.1. Comparison between pretest scores 138 5.4.2. Correlation accuracy and speed 139 5.4.3. Feedback and performance: linguistic accuracy 139 5.4.4. Feedback and performance: speed 149 5.4.5. Feedback and perceptions 153 5.5. Discussion and conclusions 163 5.5.1. Research questions 163 5.5.2. Comparison between experiment 1 and 2 165 6. Conclusion 169 6.1. Research aims 169 6.2. Results 170 6.2.1. Impact of CF on performance 170 6.2.2. Learner perceptions of CF and their impact on performance 173 6.2.3. Impact of CF on learner perceptions of themselves as language learners 174 6.3. Reflections on methodology 175 6.4. Suggestions for further research 178 6.5. Strengths and implications 178 7. Samenvatting 181 8. Bibliography 189 9. Appendices 197 APPENDIX 1: exercises & possible answers pilot study 1 197 APPENDIX 2: examples of the five specific feedback types in pilot study 1 213 APPENDIX 3: item perception questionnaire pilot study 1 218 APPENDIX 4: feedback perception questionnaire pilot study 1 219 APPENDIX 5: handouts set A pilot study 2 220 APPENDIX 6: handouts set B pilot study 2 232 APPENDIX 7: procedure pilot study 2 244 APPENDIX 8: perceptions questionnaire experiment 1 245 APPENDIX 9: feedback perceptions questionnaire experiment 2 246 APPENDIX 10: questionnaire about learner perceptions of themselves as language learners experiment 2 248 APPENDIX 11: extra tables chapter 4 experiment 1 253 APPENDIX 12: exercise set 1; DO correction, contrastive language items 257 APPENDIX 13: exercise set 2; DME correction, contrastive language items 266 APPENDIX 14: exercise set 3; DO correction, non-contrastive language items 281 APPENDIX 15: exercise set 4; DME correction, non-contrastive language items 290nrpages: 302status: publishe