aide à la lecture

Dans cette étude nous cherchons à comparer l’apport didactique de deux analyseurs syntaxiques du français : TALISMANE, qui suit la norme d’annotation du French Treebank adaptée à la syntaxe du français et le Stanford Parser intégrant les dépendances universelles – une forme d’annotation universelle applicable à des langues éventuellement distantes syntaxiquement. L’enjeu consiste à découvrir quel type d’annotation est meilleur du point de vue de l’apprenant de FLE : celui proche de la langue cible ou celui, plus universel, se rapprochant potentiellement de sa langue maternelle ? Nous avons décidé d’évaluer cet apport didactique avec des locuteurs d’une langue syntaxiquement éloignée du français : une langue slave, le serbe, dont l’ordre des mots est libre et les cas expriment les fonctions syntaxiques. Nous avons choisi un groupe de 11 apprenants de FLE de langue maternelle serbe. Chaque apprenant a lu, via un dispositif d'aide à la lecture appelé Déjà Lu, un jeu de textes adaptés à son niveau : textes sans aucune analyse syntaxique, juste annotés en parties du discours; textes analysés par Talismane; textes analysés par Stanford Parser. Il a répondu ensuite à un questionnaire portant sur sa compréhension des textes et ses préférences vis-à-vis des trois types d’annotation proposés. Les résultats nous ont permis d'estimer : l’utilité d’un analyseur syntaxique intégré à notre dispositif d’aide à la lecture ; le type d’analyse le mieux adapté pour des apprenants slaves de FLE.

La création automatique de ressources pour l’apprentissage de langues étrangères peu enseignées et peu dotées en matériels pédagogiques est particulièrement séduisante. Or, le développement de méthodes spécifiques à une langue étant souvent problématique en termes de rentabilité quand les effectifs d’apprenants sont restreints, il est intéressant de considérer comment adapter des ressources existantes ou de développer des méthodes génériques adaptables pour la création de matériel pédagogique. Cette étude concerne l’adaptation à la langue thaïe du logiciel ​​ TextLadder, qui classifie ​l​ es textes d’un corpus dans un ordre qui maximise la facilité de lecture pour l’apprenant, en calculant la similarité lexicale entre les textes. Cette classification automatique de textes par la progression lexicale constitue une méthode intéressante pour proposer une séquence de textes appropriée au niveau d’un lecteur en L2, surtout en ce qui concerne les textes qui portent sur une thématique particulière, que ce soit pour proposer des textes à des lecteurs autonomes, ou pour la création de matériel pédagogique destiné à être utilisé en classe.

L’apprentissage des Langues Assisté par Ordinateur est en plein essor, la mise au point de programme à ce propos nécessite en amont l’analyse et la résolution de problèmes, l’intégration de paramètres propres à chaque langue. Le traitement automatique du hindi et l’Apprentissage des Langues Assisté par Ordinateur sont les deux principaux domaines d’études abordés dans ce mémoire. Celui-ci est composé de plusieurs parties, exploration des outils d’aide à la lecture existants, description détaillée du système verbal hindi, proposition d’une méthode permettant d’intégrer la détection des prédicats complexes hindi dans un dispositif d’aide à la lecture, ce en vue de les annoter et de les mettre en valeur. Un état de l’art sur la détection des prédicats complexes hindi, jouant un rôle clé dans cette étude, est également présent.