Les scénarios liés au programme offrent un vrai but communicatif et des réponses ouvertes. Aides, longueur et retour permettent de différencier au sein d’une même unité.

La répétition individuelle réduit le risque du premier essai et prépare binômes, jeux de rôle et oral. Consignes, corrections et bilan rendent l’apprentissage observable.

Les tendances récurrentes aident à planifier la prochaine explication. Vocabulaire et notes personnels permettent une révision ciblée sans quitter le programme commun.

Données, comptes, rôles et usage de l’IA sont clarifiés avant le déploiement. Un pilote limité, des règles nettes et la formation créent une base responsable.

La vue de classe de Kompreno transforme l’activité en indicateurs concrets. Pour une classe, elle affiche le nombre de séances, les minutes de pratique, le temps de parole, les conversations terminées et la moyenne de prononciation lorsqu’elle existe. Elle liste aussi les devoirs avec mode, échéance et remises.

Ces mesures ne prétendent pas noter toute la compétence linguistique. Elles répondent à des questions précises : les élèves ont-ils pratiqué, produit de la langue, terminé la conversation et généré des données de prononciation utiles ? L’enseignant les combine avec les interactions, les écrits et son jugement pour choisir une prochaine étape observable.

L’administration scolaire est déjà intégrée à Kompreno. Les organisations SteadyGo regroupent classes, enseignants et élèves ; les classes disposent de codes et peuvent exiger une approbation. Les administrateurs gèrent les membres et les admissions automatiques ou en attente.

Kompreno stocke vocabulaire, séances, devoirs, remises, messages et notes dans ses propres tables tout en utilisant les comptes partagés. Des fournisseurs d’IA peuvent être configurés par organisation ou région pour le chat, la prononciation, la transcription et la synthèse vocale. Un pilote responsable peut donc définir participants, activité, données, fonctions d’IA, méthode d’examen et critères d’extension.