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L’analyse de la complexité du discours et du texte pour apprendre et collaborer
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Dascalu, Mihai |
| Copyright Year | 2014 |
| Abstract | L’apprentissage collaboratif assiste par ordinateur et les technologies d’e-learning devenant de plus en plus populaires et integres dans des contextes educatifs, le besoin se fait sentir de disposer d’outils d’evaluation automatique et d’aide aux enseignants ou tuteurs pour les deux activites, fortement couplees, de comprehension de textes et collaboration entre pairs. Bien qu’une analyse de surface de ces activites est aisement realisable, une comprehension plus profonde et complete du discours en jeu est necessaire, completee par une analyse de l’information meta-cognitive disponible par diverses sources, comme par exemples les auto-explications des apprenants. Dans ce contexte, nous utilisons un modele dialogique issu des travaux de Bakhtine pour analyser les conversations collaboratives, et une approche theorique visant a unifier les activites de comprehension et de collaboration dans un meme cadre, utilisant la construction de graphes de cohesion. Plus specifiquement, nous nous sommes centres sur la dimension individuelle de l’apprentissage, analysee a partir de l’identification de strategies de lecture et sur la mise au jour d’un modele de la complexite textuelle integrant des facteurs de surface, lexicaux, morphologiques, syntaxiques et semantiques. En complement, la dimension collaborative de l’apprentissage est centree sur l’evaluation de l’implication des participants, ainsi que sur l’evaluation de leur collaboration par deux modeles computationnels: un modele polyphonique, defini comme l’inter-animation de voix selon de multiples perspectives, un modele specifique de construction sociale de connaissances, fonde sur le graphe de cohesion et un mecanisme d’evaluation des tours de parole. Notre approche met en œuvre des techniques avancees de traitement automatique de la langue et a pour but de formaliser une evaluation qualitative du processus d’apprentissage. Ainsi, deux perspectives fortement interreliees sont prises en consideration : d’une part, la comprehension, centree sur la construction de connaissances et les auto-explications a partir desquelles les strategies de lecture sont identifiees ; d’autre part la collaboration, qui peut etre definie comme l’implication sociale, la generation d’idees ou de voix en interanimation dans un contexte donne. Des validations cognitives de nos differents systemes d’evaluation automatique ont ete realisees, et nous avons concu des scenarios d’utilisation de ReaderBench, notre systeme le plus avance, dans differents contextes d’enseignement. L’un des buts principaux de notre modele est de favoriser la comprehension vue en tant que « mediatrice de l’apprentissage », en procurant des retroactions automatiques aux apprenants et enseignants ou tuteurs. Leur avantage est triple: leur flexibilite, leur extensibilite et, cependant, leur specificite, car ils couvrent de multiples etapes de l’activite d’apprentissage, de la lecture de materiel d’apprentissage a l’ecriture de syntheses de cours en passant par la discussion collaborative de contenus de cours et la verbalisation metacognitive de jugements de comprehension, afin d’obtenir une perspective complete du niveau de comprehension et de generer des retroactions appropriees sur le processus d’apprentissage collaboratif. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | http://www.adjectif.net/spip/IMG/pdf/dascalu-mihai_dessus-philippe_trau_an-matu-_tefan_2014_adjectif.net-lanalyse_de_la_complexite_du_discours_et_du_texte_pour_apprendre_et_collaborer.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
