This master's thesis deals with interpreter's self-training. The aim of this theoretical-empirical study is to give an overview of the interpreting students' attitude towards interpreter's self- training as well as of the techniques students use when they perform their self-training. Another aim is to describe the role of teachers in interpreter's self-training, i.e. to what extent they motivate and support their students when it comes to self-training. The research part of the study was conducted at the Institute of Translation Studies, Charles University, and at the Department of Translation Studies, University of Graz, with the aim to compare the situation at those two institutes taking into account the abovementioned criteria. The theoretical part of the thesis discusses interpreter's self-training in the context of deliberate practice and focuses also on group practice as well as on the teachers' role. It also presents methods, techniques and e-learning tools which students may find useful during their self-training. The empirical part consists of an analysis of the data collected by means of questionnaires at the abovementioned institutes. Collected data suggest that both institutes support students' self-training, be it to different extents, and offer them all the necessary tools and...

Notre recherche en Sciences de l’Education s’inscrit dans le champ de l’éducation métamorphique, à savoir visant la transformation du sujet par lui-même, en prenant appui sur l’analyse du dispositif de l’Experiment. Il s’agit, pour les étudiants ingénieurs de l’Institut Catholique des Arts et Métiers, de réaliser un projet de voyage d’une durée de quatre mois, en lien avec un désir personnel dont les formes peuvent varier. Nous restituons le contexte de ce dispositif dans un premier temps. L’Experiment relevant d’une pédagogie ignatienne, nous sommes amenés à examiner l’anthropologie d’Ignace de Loyola, en l’éclairant par des approches contemporaines pour engager la question de la métamorphose du sujet et la construction de son éthicité, dans un second temps. Enfin, nous montrons, par une double approche méthodologique, c'est-à-dire l’analyse structurale d’entretiens et la mise en place d’un atelier d’écriture, que la conjonction du voyage et de l’écriture peut faire de l’Experiment un exercice spirituel émancipatoire pour les étudiants. Nous questionnons donc l’articulation de la formation de soi et du rôle de l’institution, en vue de l’émancipation du sujet. / This research in the Education is part of the metamorphic education field which aims at the transformation of a subject by himself. It’s based on the analysis of the device of the “Experiment”. The student-engineers from the “Institut Catholique des Arts et Métiers” are to organise a 4-month travel project in relation with their personal yearnings. This project can take different forms. First of all, we will account for the context of this device. Then, we will examine the anthropology of Loyola since the “Experiment” is based on his pedagogy. Enlightening this anthropology by current approaches, the questions of the metamorphosis of the subject and the construction of his eticity will be considered. Finally, using a double methodology ie both a structural analysis of interviews and the setting of a writing workshop, we will show to what extend the mix between the writing and the travel leads the “Experiment” to a spiritual exercise of emancipation for the students. The articulation between self training and the role of the Institution - aiming at the emancipation of the subject - will be questioned

With the development of deep learning methods the requirement of having access to large amounts of data has increased. In this study, we have looked at methods for leveraging unlabeled data while only having access to small amounts of labeled data, which is common in real-world scenarios. We have investigated a method called self-training for leveraging the unlabeled data when training a model. It works by training a teacher model on the labeled data that then labels the unlabeled data for a student model to train on. A popular method in machine learning is ensembling which is a way of improving a single model by combining multiple models. With previous studies mainly focusing on self-training with image data and showing that ensembles can successfully be used for images, we wanted to see if the same applies to text data. We mainly focused on investigating how ensembles can be used as teachers for training a single student model. This was done by creating different ensemble models and comparing them against the individual members in the ensemble. The results showed that ensemble do not necessarily improves the accuracy of the student model over a single model but in certain cases when used correctly they can provide benefits. We found that depending on the dataset bagging BERT models can perform the same or better than a larger BERT model and this translates to the student model. Bagging multiple smaller models also has the benefit of being easier to scale and more computationally efficient to train in comparison to scaling a single model. / Med utvecklingen av metoder för djupinlärning har kravet på att ha tillgång till stora mängder data ökat som är vanligt i verkliga scenarier. I den här studien har vi tittat på metoder för att utnytja oannoterad data när vi bara har tillgång till små mängder annoterad data. Vi har undersökte en metod som kallas självträning för att utnytja oannoterd data när man tränar en modell. Det fungerar genom att man tränar en lärarmodell på annoterad data som sedan annoterar den oannoterade datan för en elevmodell att träna på. En populär metod inom maskininlärning är ensembling som är en teknik för att förbättra en ensam modell genom att kombinera flera modeller. Tidigare studier har främst inriktade på självträning med bilddata och visat att ensembler framgångsrikt kan användas för bild data, vill vi se om detsamma gäller för textdata. Vi fokuserade främst på att undersöka hur ensembler kan användas som lärare för att träna en enskild elevmodell. Detta gjordes genom att skapa olika ensemblemodeller och jämföra dem med de enskilda medlemmarna i ensemblen. Resultaten visade att ensembler inte nödvändigtvis förbättrar elevmodellens noggrannhet jämfört med en enda modell, men i vissa fall kan de ge fördelar när de används på rätt sätt. Vi fann att beroende på datasetet kan bagging av BERT-modeller prestera likvärdigt eller bättre än en större BERT-modell och detta översätts även till studentmodellen prestandard. Att använda bagging av flera mindre modeller har också fördelen av att de är lättare att skala up och mer beräkningseffektivt att träna i jämförelse med att skala up en enskild modell.

To label words of interest into a predefined set of named entities have traditionally required a large amount of labeled in-domain data. Recently, the availability of pre-trained transformer-based language models have enabled multiple natural language processing problems to utilize transfer learning techniques to construct machine learning models with less task-specific labeled data. In this thesis, the impact of data augmentation when training a pre-trained transformer-based model to adapt to a named entity recognition task with few labeled sentences is explored. The experimental results indicate that data augmentation increases performance of the trained models, however the data augmentation is shown to have less impact when more labeled data is available. In conclusion, data augmentation has been shown to improve performance of pre-trained named entity recognition models when few labeled sentences are available for training. / Att kategorisera ord som tillhör någon av en mängd förangivna entiteter har traditionellt krävt stora mängder förkategoriserad områdesspecifik data. På senare år har det tillgängliggjorts förtränade språkmodeller som möjliggjort för språkprocesseringsproblem att lösas med en mindre mängd områdesspecifik kategoriserad data. I den här uppsatsen utforskas datautöknings påverkan på en maskininlärningsmodell för identifiering av namngivna entiteter. De experimentella resultaten indikerar att datautökning förbättrar modellerna, men att inverkan blir mindre när mer kategoriserad data är tillgänglig. Sammanfattningsvis så kan datautökning förbättra modeller för identifiering av namngivna entiteter när få förkategoriserade meningar finns tillgängliga för träning.

Face aux effets de la révolution numérique, les organisations évoluent afin de proposer de nouveaux services à leurs clients, partenaires, fournisseurs et salariés (banque en ligne,données dématérialisées, espaces virtuels,…). De nouveaux modes de travail voient le jour, favorisant le nomadisme (travail à domicile ou à distance dans des salles connectées), la gestion de projets transverses et internationaux (outils et supports de communication) et la formation e-learning ou blended (alternant présentiel et distanciel). Du fait de ces transformations digitales, les formateurs d’entreprise - internes à l’organisation ou travaillant en prestation - se voient contraints de se professionnaliser à la formation numérique et de s’inscrire dans des diversités de fonctions (chef de projet, concepteur, ingénieur pédagogique,…). Cette thèse interroge la professionnalisation des formateurs au numérique à travers les opportunités d’apprentissages qu’ils identifient dans leurs environnements(formatif, organisationnel et professionnel) et des stratégies d’apprentissages qu’ils développement en regard. La problématique porte sur les apprentissages organisationnels et sociaux au sein des environnements de travail. Une étude de cas de formateurs issus de différentes organisations participant à une même formation certifiante à la « e-formation », choisie pour sa représentativité, présente les stratégies d’apprentissages déployées par les formateurs.Cette thèse défend l’idée d’une auto-professionnalisation des formateurs au numérique dans la construction d’écosystèmes d’apprentissages, au regard d’une culture d’entreprise (notamment « apprenante ») qu’ils perçoivent au sein de leurs organisations. / Facing the effects of the digital revolution, organizations are evolving to offer new services to their customers, partners, suppliers and employees (online banking, dematerialized data, virtual spaces, etc.). New ways of working are emerging, favoring nomadism (working from home or remotely in connected rooms), managing transversal and international projects (tools and communication media) and e-learning or blended learning (alternation of face-to-face and online training). As a result of these digital transformations, the company trainers - internal to the organization or working in delivery - are forced to professionalize in digital training and enroll in various functions (project manager, designer, educational engineer, ...). This thesis questions the professionalization of digital trainers through the learning opportunities they identify in their environments (training, organizational and professional) and the learning strategies they are developing. The issue is about organizational and social learning in work environments. A case study of trainers from different organizations participating in the same "e-training" certification course, chosen for its representativeness, presents the learning strategies deployed by the trainers.This thesis defends the idea of a self-professionalization of digital trainers in the construction of learning ecosystems, in the light of a corporate culture (especially "learning") that they perceive within their organizations .

The theoretical-empirical thesis deals with the importance of self-assessment and peer assessment for interpreter self-training. The first part is focused on the theoretical foundations of the thesis. First, the thesis covers the question of interpreting quality, its definition, and the assessment of interpreting in interpreter training. The thesis then presents the expertise theory, both in general and in the field of interpreting studies specifically, and provides recommendations by several theoreticians as to how to apply this theory in interpreter training. The next chapter clarifies certain concepts from learning theory that often appear in literature on interpreting didactics. The theoretical part concludes with a presentation of two types of tools that can be used in interpreter self-training, namely e-learning tools and reflective diaries. The empirical part then analyses data collected in two pieces of research. The first of these is a questionnaire research that aims to map the self-training habits of MA interpreting students at the Institute of Translation Studies, Faculty of Arts, Charles University, and to find out whether the students, while self-training, act in line with the expertise theory. The second piece of research is focused on peer feedback that interpreting students give to...

Les méthodes à l’état de l’art de la reconnaissance de l’écriture sont fondées sur des réseaux de neurones récurrents (RNN) à cellules LSTM ayant des performances remarquables. Dans cette thèse, nous proposons deux nouveaux principes la vérification lexicale et la génération de cohorte afin d’attaquer les problèmes de la reconnaissance de l’écriture : i) le problème des grands lexiques et des décodages dirigés par le lexique ii) la problématique de combinaison de modèles optiques pour une meilleure reconnaissance iii) la nécessité de constituer de très grands ensembles de données étiquetées dans un contexte d’apprentissage profond. La vérification lexicale est une alternative aux décodages dirigés par le lexique peu étudiée à cause des faibles performances des modèles optiques historiques (HMM). Nous montrons dans cette thèse qu’elle constitue une alternative intéressante aux approches dirigées par le lexique lorsqu’elles s’appuient sur des modèles optiques très performants comme les RNN LSTM. La génération de cohorte permet de générer facilement et rapidement un grand nombre de réseaux récurrents complémentaires en un seul apprentissage. De ces deux techniques nous construisons et proposons un nouveau schéma de cascade pour la reconnaissance de mots isolés, une nouvelle combinaison au niveau ligne LV-ROVER et une nouvelle stratégie d’auto-apprentissage de RNN LSTM pour la reconnaissance de mots isolés. La cascade proposée permet de combiner avec la vérification lexicale des milliers de réseaux et atteint des résultats à l’état de l’art pour les bases Rimes et IAM. LV-ROVER a une complexité réduite par rapport à l’algorithme original ROVER et permet de combiner des centaines de réseaux sans modèle de langage tout en dépassant l’état de l’art pour la reconnaissance de lignes sur le jeu de donnéesRimes. Notre stratégie d’auto-apprentissage permet d’apprendre à partir d’un seul réseau BLSTM et sans paramètres grâce à la cohorte et la vérification lexicale, elle montre d’excellents résultats sur les bases Rimes et IAM. / State-of-the-art methods for handwriting recognition are based on LSTM recurrent neural networks (RNN) which achieve high performance recognition. In this thesis, we propose the lexicon verification and the cohort generation as two new building blocs to tackle the problem of handwriting recognition which are : i) the large vocabulary problem and the use of lexicon driven methods ii) the combination of multiple optical models iii) the need for large labeled dataset for training RNN. The lexicon verification is an alternative to the lexicon driven decoding process and can deal with lexicons of 3 millions words. The cohort generation is a method to get easily and quickly a large number of complementary recurrent neural networks extracted from a single training. From these two new techniques we build and propose a new cascade scheme for isolated word recognition, a new line level combination LV-ROVER and a new self-training strategy to train LSTM RNN for isolated handwritten words recognition. The proposed cascade combines thousands of LSTM RNN with lexicon verification and achieves state-of-the art word recognition performance on the Rimes and IAM datasets. The Lexicon Verified ROVER : LV-ROVER, has a reduce complexity compare to the original ROVER algorithm and combine hundreds of recognizers without language models while achieving state of the art for handwritten line text on the RIMES dataset. Our self-training strategy use both labeled and unlabeled data with the unlabeled data being self-labeled by its own lexicon verified predictions. The strategy enables self-training with a single BLSTM and show excellent results on the Rimes and Iam datasets.

Résumé : Cette recherche aborde la problématique de la relation à la formation dans un processus d’autoformation en ligne. Elle pose la question du rapport au pouvoir dans ce type de situation d’apprentissage. La médiation pédagogique humaine et la médiatisation technologique y sont au centre des préoccupations. Il s’agit d’aborder, au travers de la conception même des instruments d’investigation, les concepts: de contrôle, d’autodirection, d’autonomie, d’efficacité, de compétence, d’autodétermination en relation avec la notion de motif d’engagement. Les dispositions et les prédispositions liées à l'autoformation sont également observées. On se propose de comprendre les orientations motivationnelles et les motifs qui éclairent l’engagement au regard de la perception de soi dans un contexte d’autoformation. Nos réflexions portent également sur le concept d'alterdidaxie par opposition aux démarches autodidactes dans un contexte d'autoformation./ Summary: This research approaches the problems in relation to training in the process of e-learning. It raises the question of the self-directed learning’s power in this type of training situation. The human teaching mediation and the technological mediatization are both in the center of the concerns. This research is an approach, through the design even of instruments of investigation, to the concepts : control, autodirection, autonomy, effectiveness, competence, self-determination in relation with the engagement. Competences and readiness scales related to the adults’ self-training are also observed. One proposes to observe motivational directions and the engagement’s reasons in relation with the perception of oneself as self-directed learners in a context of self-training. Our reflections also relate to the concept of Alterdidacticism in opposition to the self-educated steps, to the Autodidacticism in a context of adults’ self-training.

Cette recherche aborde la problématique de la relation à la formation dans un processus d’autoformation en ligne. Elle pose la question du rapport au pouvoir dans ce type de situation d’apprentissage. La médiation pédagogique humaine et la médiatisation technologique y sont au centre des préoccupations. Il s’agit d’aborder, au travers de la conception même des instruments d’investigation, les concepts: de contrôle, d’autodirection, d’autonomie, d’efficacité, de compétence, d’autodétermination en relation avec la notion de motif d’engagement. Les dispositions et les prédispositions liées à l'autoformation sont également observées. On se propose de comprendre les orientations motivationnelles et les motifs qui éclairent l’engagement au regard de la perception de soi dans un contexte d’autoformation. Nos réflexions portent également sur le concept d'alterdidaxie par opposition aux démarches autodidactes dans un contexte d'autoformation./<p><p>This research approaches the problems in relation to training in the process of e-learning. It raises the question of the self-directed learning’s power in this type of training situation. The human teaching mediation and the technological mediatization are both in the center of the concerns. This research is an approach, through the design even of instruments of investigation, to the concepts :control, autodirection, autonomy, effectiveness, competence, self-determination in relation with the engagement. Competences and readiness scales related to the adults’ self-training are also observed. One proposes to observe motivational directions and the engagement’s reasons in relation with the perception of oneself as self-directed learners in a context of self-training. Our reflections also relate to the concept of Alterdidacticism in opposition to the self-educated steps, to the Autodidacticism in a context of adults’ self-training.<p><p> / Doctorat en Sciences Psychologiques et de l'éducation / info:eu-repo/semantics/nonPublished