Academic literature on the topic 'Apprentissage de représentations vidéos'
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Journal articles on the topic "Apprentissage de représentations vidéos"
1
Narcy, Jean-Paul. "Représentations, apprentissage et supports multimédias." Recherche et pratiques pédagogiques en langues de spécialité - Cahiers de l'APLIUT 17, no. 3 (1998): 14–24. http://dx.doi.org/10.3406/apliu.1998.1154.
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2
Lieury, Alain, Catherine Clinet, Marc Gimonet, and Muriel Lefebre. "Représentations imagées et apprentissage d'un vocabulaire étranger." Bulletin de psychologie 41, no. 386 (1988): 701–9. http://dx.doi.org/10.3406/bupsy.1988.12928.
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3
Milovanovic, Julie, Daniel Siret, Guillaume Moreau, and Francis Miguet. "Écosystème de représentations et apprentissage de la conception." SHS Web of Conferences 47 (2018): 01003. http://dx.doi.org/10.1051/shsconf/20184701003.
Full textAbstract:
L’article construit une articulation des notions d’écosystème de représentations, d’apprentissage et de conception. Le modèle descriptif proposé permet d’interroger l’impact d’une altération de l’écosystème de représentations sur l’apprentissage de la conception en studio de projet. Deux écosystèmes utilisant des techniques de Réalité Virtuelle pour favoriser l’immersion dans le projet sont analysés. Les implications sur les processus d’apprentissage de la conception sont décrites par rapport au modèle descriptif proposé.
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Hess, Emmanuelle. "nouvelles représentations des minorités dans les Jeux vidéos : enjeux et significations." ALTERNATIVE FRANCOPHONE 2, no. 8 (January 15, 2021): 65–82. http://dx.doi.org/10.29173/af29412.
Full textAbstract:
Les jeux vidéo, vecteurs de personnages modèles pour le public se voient confrontés à la problématique des représentations. Face à des figures masculines hétérosexuelles blanches dominantes, les minorités de genre et d’ethnie sont souvent peu proposées au public ou lorsque c’est le cas sont souvent problématiques. L’industrie francophone qui prend une part de plus en plus importante dans ce marché semble pourtant vouloir insérer de nouveaux protagonistes hors de la norme établie avec des femmes et/ou des personnages de différentes ethnies et différentes sexualités. Cette décision de diversifier les protagonistes de jeux vidéo relève souvent de choix délicats pour ne pas tomber dans les stéréotypes ou la dévalorisation de minorités. Comment à travers les jeux vidéo francophones, la représentation des minorités prend-elle une place nouvelle et originale ? A travers l’analyse de différents jeux vidéo développés par des studios francophones, il sera possible d’analyser ces représentations mises en avant par ces derniers et surtout de les confronter à la perception des joueurs et des joueuses qui y est intrinsèquement liée. Entre character design, gameplay, narration et buts, les jeux vidéo francophones proposent une évolution des représentations des minorités, mais font tout de même face aux stéréotypes prédominants autour de celles-ci.
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Sánchez Abchi, Verónica, and Amelia Lambelet. "Enseignement/apprentissage des langues et cultures d’origine: changements, synergies et représentations." Babylonia Journal of Language Education 1 (April 25, 2023): 8–11. http://dx.doi.org/10.55393/babylonia.v1i.277.
Full textAbstract:
Dans ce numéro de Babylonia, nous nous intéressons aux migrant.es de première et deuxième génération. Non pas, comme c’est souvent le cas, à propos de leur apprentissage de la langue majoritaire ou leur intégration dans la société d’accueil, mais en ce qui concerne leur maintien, ou leur apprentissage, de leur langue d’origine.
6
Auger, Nathalie. "L’enseignement-apprentissage de la langue française en France. Dé-complexifier la question." Diversité 151, no. 1 (2007): 121–26. http://dx.doi.org/10.3406/diver.2007.2835.
Full textAbstract:
Il est difficile de comprendre les enjeux de la langue française et de son enseignement-apprentissage sans avoir un regard distancié. Les débats sont si passionnés, passionnants, qu’ils entraînent souvent les locuteurs à généraliser des représentations fortement marquées par la subjectivité et les affects ; d’autant mieux que les débatteurs n’ont pas toujours conscience des constructions sociales qui sous-tendent ces représentations.
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Narcy-Combes, Marie-Françoise. "Conflits de représentations et adaptation des dispositifs d’enseignement/apprentissage." Recherche et pratiques pédagogiques en langues de spécialité - Cahiers de l APLIUT, Vol. XXVII N° 1 (February 15, 2008): 32–50. http://dx.doi.org/10.4000/apliut.1525.
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8
Lopes Jaguaribe Pontes, Renata, and Thierry Karsenti. "AS REPRESENTAÇÕES SOCIAIS DOS PROFESSORES FUTUROS DO QUÉBEC SOBRE O PAPEL DA APRENDIZAGEM MÓVEL COMO ALUNOS." Educação & Formação 4, no. 11 mai/ago (May 1, 2019): 24–40. http://dx.doi.org/10.25053/redufor.v4i11.1179.
Full textAbstract:
L’apprentissage mobile se déroule à travers des interactions sociales et des contenus par l’usage de dispositifs électroniques et personnels (CROMPTON, 2013). Pour l’UNESCO (2012), il représente une des solutions pour contribuer à une formation des enseignants capable de répondre aux besoins éducatifs du XXIe siècle. Dans le contexte québécois, la formation initiale des enseignants met en évidence l’importance de l’usage des TICs de façon à soutenir leur apprentissage. À partir de la théorie des représentations sociales, cette recherche vise à connaitre les représentations des futurs enseignants québécois sur le rôle de l’apprentissage mobile pour comprendre comment cet apprentissage peut soutenir leurs études. Une méthodologie qualitative a été employée, dont 18 entrevues avec étudiants de baccalauréat en enseignement. Les résultats montrent que l’apprentissage mobile est déjà une réalité dans la vie de ces étudiantes, dont la fonction est de servir à compléter les enseignements reçus dans les cours à l’université.
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Tielemans, Leyla. "Les représentations linguistiques comme outils du professeur et du didacticien : le cas des étudiants de langues de l’Université Libre de Bruxelles." Travaux de linguistique 86, no. 1 (November 8, 2023): 33–58. http://dx.doi.org/10.3917/tl.086.0033.
Full textAbstract:
Cette contribution illustre, à l’aide d’un cas concret, les intérêts que peuvent présenter l’identification et l’analyse des représentations linguistiques des apprenants de langue pour les processus d’enseignement-apprentissage et d’acquisition linguistique. Il s’agit d’une étude multilingue réalisée auprès d’étudiants de langues en contexte universitaire à Bruxelles. L’étude en question, qui combine les approches quantitative et qualitative, a permis de mettre en lumière les représentations linguistiques des participants concernant dix-neuf langues, autant dans leurs tendances générales que dans leurs formes marquées par l’expérience individuelle. Cet article propose une méthodologie d’identification et de traitement des représentations linguistiques d’une part, et diverses utilisations des informations récoltées d’autre part, et ce du point de vue du professeur de langue et du didacticien.
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Marochian, Marika I. "Films et séries, des outils à valoriser dans le processus enseignement apprentissage en classe de FLE." Revista Lengua y Cultura 4, no. 8 (May 5, 2023): 72–80. http://dx.doi.org/10.29057/lc.v4i8.10527.
Full textAbstract:
Une tendance internationale, relativement récente dans les nouvelles pratiques culturelles massives, est la prédominance et la démocratisation des plateformes de streaming audiovisuelles ou de vidéos à la demande. Par conséquent, un des défis actuels de l’enseignement est de nous rapprocher de ces nouveaux outils et contenus. Les séries ou les films sont des ressources pédagogiques actuelles accessibles à toutes et tous, de plus, elles peuvent s'intégrer facilement en classe de langue et donc également en classe de français langue étrangère (FLE). Sur n’importe quelle plateforme est disponible une grande variété de séries, de cinéma de fiction ou non-fiction francophones, en langue originale. Par conséquent, ces produits culturels audiovisuels deviennent des ressources pédagogiques attractives aux yeux des apprenant.e.s, qui nous permettent de leur présenter un document authentique en immersion culturelle et linguistique, en plus de sortir de l'apprentissage traditionnel mais aussi de développer des compétences culturelles et interculturelles. Par ailleurs, il paraît intéressant de proposer un apprentissage en relation directe avec la vie sociale et les loisirs. Ainsi, l’introduction et l’exploitation de ce type de contenus sert à augmenter la motivation intrinsèque et l’intérêt de la part des apprenant.e.s pour la langue. Le fait de s’appuyer sur du matériel proche de nos publics produit plus de liens avec elles/eux, et ces types de supports ancrent leur apprentissage dans la réalité quotidienne et impulsent également leur apprentissage autonome de la langue.
Dissertations / Theses on the topic "Apprentissage de représentations vidéos"
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Francis, Danny. "Représentations sémantiques d'images et de vidéos." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS605.
Full textAbstract:
Des travaux de recherche récents en apprentissage profond ont permis d’améliorer significativement les performances des modèles multimédias : avec la création de grands jeux de données d’images ou de vidéos annotées, les réseaux de neurones profonds ont surpassé les modèles précédemment utilisés dans la plupart des cas. Dans cette thèse, nous avons développé de nouveaux modèles neuronaux profonds permettant de générer des représentations sémantiques d’images et de vidéos. Nous nous sommes intéressés à deux tâches principales : l’appariement d’images ou de vidéos et de textes, et la génération automatique de légendes. La tâche d’appariement peut être réalisée par le biais d’un espace multimodal commun permettant de comparer images ou vidéos et textes. Nous avons pour cela défini deux types de modèles d’appariement en nous inspirant des travaux récents sur les réseaux de capsules. La génération automatique de légendes textuelles est une tâche ardue, puisqu’elle demande à analyser un objet visuel, et à le transcrire en une description en langage naturel. Pour cela, nous proposons deux méthodes d’apprentissage par curriculum. Par ailleurs, nous avons défini une méthode permettant à un modèle de génération de légendes de vidéos de combiner des informations spatiales et temporelles. Des expériences ont permis de prouver l’intérêt de nos propositions par rapport aux travaux existantsRecent research in Deep Learning has sent the quality of results in multimedia tasks rocketing: thanks to new big datasets of annotated images and videos, Deep Neural Networks (DNN) have outperformed other models in most cases. In this thesis, we aim at developing DNN models for automatically deriving semantic representations of images and videos. In particular we focus on two main tasks : vision-text matching and image/video automatic captioning. Addressing the matching task can be done by comparing visual objects and texts in a visual space, a textual space or a multimodal space. Based on recent works on capsule networks, we define two novel models to address the vision-text matching problem: Recurrent Capsule Networks and Gated Recurrent Capsules. In image and video captioning, we have to tackle a challenging task where a visual object has to be analyzed, and translated into a textual description in natural language. For that purpose, we propose two novel curriculum learning methods. Moreover regarding video captioning, analyzing videos requires not only to parse still images, but also to draw correspondences through time. We propose a novel Learned Spatio-Temporal Adaptive Pooling method for video captioning that combines spatial and temporal analysis. Extensive experiments on standard datasets assess the interest of our models and methods with respect to existing works
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Mazari, Ahmed. "Apprentissage profond pour la reconnaissance d’actions en vidéos." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS171.
Full textAbstract:
De nos jours, les contenus vidéos sont omniprésents grâce à Internet et les smartphones, ainsi que les médias sociaux. De nombreuses applications de la vie quotidienne, telles que la vidéo surveillance et la description de contenus vidéos, ainsi que la compréhension de scènes visuelles, nécessitent des technologies sophistiquées pour traiter les données vidéos. Il devient nécessaire de développer des moyens automatiques pour analyser et interpréter la grande quantité de données vidéo disponibles. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la reconnaissance d'actions dans les vidéos, c.a.d au problème de l'attribution de catégories d'actions aux séquences vidéos. Cela peut être considéré comme un ingrédient clé pour construire la prochaine génération de systèmes visuels. Nous l'abordons avec des méthodes d'intelligence artificielle, sous le paradigme de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond, notamment les réseaux de neurones convolutifs. Les réseaux de neurones convolutifs actuels sont de plus en plus profonds, plus gourmands en données et leur succès est donc tributaire de l'abondance de données d'entraînement étiquetées. Les réseaux de neurones convolutifs s'appuient également sur le pooling qui réduit la dimensionnalité des couches de sortie (et donc atténue leur sensibilité à la disponibilité de données étiquetées)Nowadays, video contents are ubiquitous through the popular use of internet and smartphones, as well as social media. Many daily life applications such as video surveillance and video captioning, as well as scene understanding require sophisticated technologies to process video data. It becomes of crucial importance to develop automatic means to analyze and to interpret the large amount of available video data. In this thesis, we are interested in video action recognition, i.e. the problem of assigning action categories to sequences of videos. This can be seen as a key ingredient to build the next generation of vision systems. It is tackled with AI frameworks, mainly with ML and Deep ConvNets. Current ConvNets are increasingly deeper, data-hungrier and this makes their success tributary of the abundance of labeled training data. ConvNets also rely on (max or average) pooling which reduces dimensionality of output layers (and hence attenuates their sensitivity to the availability of labeled data); however, this process may dilute the information of upstream convolutional layers and thereby affect the discrimination power of the trained video representations, especially when the learned action categories are fine-grained
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Franceschi, Jean-Yves. "Apprentissage de représentations et modèles génératifs profonds dans les systèmes dynamiques." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS014.
Full textAbstract:
L'essor de l'apprentissage profond trouve notamment sa source dans les avancées scientifiques qu'il a permises en termes d'apprentissage de représentations et de modèles génératifs. Dans leur grande majorité, ces progrès ont cependant été obtenus sur des données textuelles et visuelles statiques, les données temporelles demeurant un défi pour ces méthodes. Compte tenu de leur importance pour l'automatisation croissante de multiples tâches, de plus en plus de travaux en apprentissage automatique s'intéressent aux problématiques d'évolution temporelle. Dans cette thèse, nous étudions ainsi plusieurs aspects de la temporalité et des systèmes dynamiques dans les réseaux de neurones profonds pour l'apprentissage non supervisé de représentations et de modèles génératifs. Premièrement, nous présentons une méthode générale d'apprentissage de représentations non supervisée pour les séries temporelles prenant en compte des besoins pratiques d'efficacité et de flexibilité. Dans un second temps, nous nous intéressons à l'apprentissage pour les séquences structurées de nature spatio-temporelle, couvrant les vidéos et phénomènes physiques. En les modélisant par des équations différentielles paramétrisées par des réseaux de neurones, nous montrons la corrélation entre la découverte de représentations pertinentes d'un côté, et de l'autre la fabrique de modèles prédictifs performants sur ces données. Enfin, nous analysons plus généralement dans une troisième partie les populaires réseaux antagonistes génératifs dont nous décrivons la dynamique d'apprentissage par des équations différentielles, nous permettant d'améliorer la compréhension de leur fonctionnementThe recent rise of deep learning has been motivated by numerous scientific breakthroughs, particularly regarding representation learning and generative modeling. However, most of these achievements have been obtained on image or text data, whose evolution through time remains challenging for existing methods. Given their importance for autonomous systems to adapt in a constantly evolving environment, these challenges have been actively investigated in a growing body of work. In this thesis, we follow this line of work and study several aspects of temporality and dynamical systems in deep unsupervised representation learning and generative modeling. Firstly, we present a general-purpose deep unsupervised representation learning method for time series tackling scalability and adaptivity issues arising in practical applications. We then further study in a second part representation learning for sequences by focusing on structured and stochastic spatiotemporal data: videos and physical phenomena. We show in this context that performant temporal generative prediction models help to uncover meaningful and disentangled representations, and conversely. We highlight to this end the crucial role of differential equations in the modeling and embedding of these natural sequences within sequential generative models. Finally, we more broadly analyze in a third part a popular class of generative models, generative adversarial networks, under the scope of dynamical systems. We study the evolution of the involved neural networks with respect to their training time by describing it with a differential equation, allowing us to gain a novel understanding of this generative model
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Saxena, Shreyas. "Apprentissage de représentations pour la reconnaissance visuelle." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016GREAM080/document.
Full textAbstract:
Dans cette dissertation, nous proposons des méthodes d’apprentissage automa-tique aptes à bénéficier de la récente explosion des volumes de données digitales.Premièrement nous considérons l’amélioration de l’efficacité des méthodes derécupération d’image. Nous proposons une approche d’apprentissage de métriques locales coordonnées (Coordinated Local Metric Learning, CLML) qui apprends des métriques locales de Mahalanobis, puis les intègre dans une représentation globale où la distance l2 peut être utilisée. Ceci permet de visualiser les données avec une unique représentation 2D, et l’utilisation de méthodes de récupération efficaces basées sur la distance l2. Notre approche peut être interprétée comme l’apprentissage d’une projection linéaire de descripteurs donnés par une méthode a noyaux de grande dimension définie explictement. Cette interprétation permet d’appliquer des outils existants pour l’apprentissage de métriques de Mahalanobis à l’apprentissage de métriques locales coordonnées. Nos expériences montrent que la CLML amé-liore les résultats en matière de récupération de visage obtenues par les approches classiques d’apprentissage de métriques locales et globales.Deuxièmement, nous présentons une approche exploitant les modèles de ré-seaux neuronaux convolutionnels (CNN) pour la reconnaissance faciale dans lespectre visible. L’objectif est l’amélioration de la reconnaissance faciale hétérogène, c’est à dire la reconnaissance faciale à partir d’images infra-rouges avec des images d’entraînement dans le spectre visible. Nous explorerons différentes stratégies d’apprentissage de métriques locales à partir des couches intermédiaires d’un CNN, afin de faire le rapprochement entre des images de sources différentes. Dans nos expériences, la profondeur de la couche optimale pour une tâche donnée est positivement corrélée avec le changement entre le domaine source (données d’entraînement du CNN) et le domaine cible. Les résultats montrent que nous pouvons utiliser des CNN entraînés sur des images du spectre visible pour obtenir des résultats meilleurs que l’état de l’art pour la reconnaissance faciale hétérogène (images et dessins quasi-infrarouges).Troisièmement, nous présentons les "tissus de neurones convolutionnels" (Convolutional Neural Fabrics) permettant l’exploration de l’espace discret et exponentiellement large des architectures possibles de réseaux neuronaux, de manière efficiente et systématique. Au lieu de chercher à sélectionner une seule architecture optimale, nous proposons d’utiliser un "tissu" d’architectures combinant un nombre exponentiel d’architectures en une seule. Le tissu est une représentation 3D connectant les sorties de CNNs à différentes couches, échelles et canaux avec un motif de connectivité locale, homogène et creux. Les seuls hyper-paramètres du tissu (le nombre de canaux et de couches) ne sont pas critiques pour la performance. La nature acyclique du tissu nous permet d’utiliser la rétro-propagation du gradient durant la phase d’apprentissage. De manière automatique, nous pouvons donc configurer le tissu de manière à implémenter l’ensemble de toutes les architectures possibles (un nombre exponentiel) et, plus généralement, des ensembles (combinaisons) de ces modèles. La complexité de calcul et de taille mémoire du tissu évoluent de manière linéaire alors qu’il permet d’exploiter un nombre exponentiel d’architectures en parallèle, en partageant les paramètres entre architectures. Nous présentons des résultats à l’état de l’art pour la classification d’images sur le jeu de données MNIST et CIFAR10, et pour la segmentation sémantique sur le jeu de données Part LabelsIn this dissertation, we propose methods and data driven machine learning solutions which address and benefit from the recent overwhelming growth of digital media content.First, we consider the problem of improving the efficiency of image retrieval. We propose a coordinated local metric learning (CLML) approach which learns local Mahalanobis metrics, and integrates them in a global representation where the l2 distance can be used. This allows for data visualization in a single view, and use of efficient ` 2 -based retrieval methods. Our approach can be interpreted as learning a linear projection on top of an explicit high-dimensional embedding of a kernel. This interpretation allows for the use of existing frameworks for Mahalanobis metric learning for learning local metrics in a coordinated manner. Our experiments show that CLML improves over previous global and local metric learning approaches for the task of face retrieval.Second, we present an approach to leverage the success of CNN models forvisible spectrum face recognition to improve heterogeneous face recognition, e.g., recognition of near-infrared images from visible spectrum training images. We explore different metric learning strategies over features from the intermediate layers of the networks, to reduce the discrepancies between the different modalities. In our experiments we found that the depth of the optimal features for a given modality, is positively correlated with the domain shift between the source domain (CNN training data) and the target domain. Experimental results show the that we can use CNNs trained on visible spectrum images to obtain results that improve over the state-of-the art for heterogeneous face recognition with near-infrared images and sketches.Third, we present convolutional neural fabrics for exploring the discrete andexponentially large CNN architecture space in an efficient and systematic manner. Instead of aiming to select a single optimal architecture, we propose a “fabric” that embeds an exponentially large number of architectures. The fabric consists of a 3D trellis that connects response maps at different layers, scales, and channels with a sparse homogeneous local connectivity pattern. The only hyperparameters of the fabric (the number of channels and layers) are not critical for performance. The acyclic nature of the fabric allows us to use backpropagation for learning. Learning can thus efficiently configure the fabric to implement each one of exponentially many architectures and, more generally, ensembles of all of them. While scaling linearly in terms of computation and memory requirements, the fabric leverages exponentially many chain-structured architectures in parallel by massively sharing weights between them. We present benchmark results competitive with the state of the art for image classification on MNIST and CIFAR10, and for semantic segmentation on the Part Labels dataset
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Chan, wai tim Stefen. "Apprentissage supervisé d’une représentation multi-couches à base de dictionnaires pour la classification d’images et de vidéos." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016GREAT089/document.
Full textAbstract:
Ces dernières années, de nombreux travaux ont été publiés sur l'encodage parcimonieux et l'apprentissage de dictionnaires. Leur utilisation s'est initialement développée dans des applications de reconstruction et de restauration d'images. Plus récemment, des recherches ont été réalisées sur l'utilisation des dictionnaires pour des tâches de classification en raison de la capacité de ces méthodes à chercher des motifs sous-jacents dans les images et de bons résultats ont été obtenus dans certaines conditions : objet d'intérêt centré, de même taille, même point de vue. Cependant, hors de ce cadre restrictif, les résultats sont plus mitigés. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la recherche de dictionnaires adaptés à la classification. Les méthodes d'apprentissage classiquement utilisées pour les dictionnaires s'appuient sur des algorithmes d'apprentissage non supervisé. Nous allons étudier ici un moyen d'effectuer l'apprentissage de dictionnaires de manière supervisée. Dans l'objectif de pousser encore plus loin le caractère discriminant des codes obtenus par les dictionnaires proposés, nous introduisons également une architecture multicouche de dictionnaires. L'architecture proposée s'appuie sur la description locale d'une image en entrée et sa transformation grâce à une succession d'encodage et de traitements, et fournit en sortie un ensemble de descripteurs adaptés à la classification. La méthode d'apprentissage que nous avons développé est basée sur l'algorithme de rétro-propagation du gradient permettant un apprentissage coordonné des différents dictionnaires et une optimisation uniquement par rapport à un coût de classification. L’architecture proposée a été testée sur les bases de données d’images MNIST, CIFAR-10 et STL-10 avec de bons résultats par rapport aux autres méthodes basées sur l’utilisation de dictionnaires. La structure proposée peut être étendue à l’analyse de vidéosIn the recent years, numerous works have been published on dictionary learning and sparse coding. They were initially used in image reconstruction and image restoration tasks. Recently, researches were interested in the use of dictionaries for classification tasks because of their capability to represent underlying patterns in images. Good results have been obtained in specific conditions: centered objects of interest, homogeneous sizes and points of view.However, without these constraints, the performances are dropping.In this thesis, we are interested in finding good dictionaries for classification.The learning methods classically used for dictionaries rely on unsupervised learning. Here, we are going to study how to perform supervised dictionary learning.In order to push the performances further, we introduce a multilayer architecture for dictionaries. The proposed architecture is based on the local description of an input image and its transformation thanks to a succession of encoding and processing steps. It outputs a vector of features effective for classification.The learning method we developed is based on the backpropagation algorithm which allows a joint learning of the different dictionaries and an optimization solely with respect to the classification cost.The proposed architecture has been tested on MNIST, CIFAR-10 and STL-10 datasets with good results compared to other dicitonary-based methods. The proposed architecture can be extended to video analysis
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Nguyen, Thanh Tuan. "Représentations efficaces des textures dynamiques." Electronic Thesis or Diss., Toulon, 2020. https://bu.univ-tln.fr/files/userfiles/file/intranet/travuniv/theses/sciences/2020/2020_Nguyen_ThanhTuan.pdf.
Full textAbstract:
La représentation des textures dynamiques (TD), considérée comme une séquence de textures en mouvement, est un défi en analyse des vidéos dans des applications diverses de la vision par ordinateur. Cela est en partie causé par la désorientation des mouvements, les impacts négatifs des problèmes bien connus dans la capture des caractéristiques turbulentes: bruit, changements d'environnement, illumination, transformations de similarité, mise en échelles, etc. Dans le cadre de cette thèse, nous introduisons des solutions significatives afin de traiter les problèmes ci-dessus. Par conséquent, trois approches principales suivantes sont proposées pour le codage efficace des TDs : i) à partir de trajectoires denses extraites d'une vidéo donnée; ii) basé sur des réponses robustes extraites par des modèles de moment; iii) basé sur des résultats filtrés qui sont calculés par des variantes de noyaux de filtrage gaussien. En parallèle, nous proposons également plusieurs opérateurs discriminants pour capturer les caractéristiques spatio-temporelles des codages de TD ci-dessus. Pour une représentation TD basée sur des trajectoires denses, nous extrayons d'abord des trajectoires denses à partir d'une vidéo donnée. Les points de mouvement le long des trajectoires sont ensuite codés par notre opérateur xLVP, une extension des modèles vectoriels locaux (LVP) dans un contexte de codage complémentaire, afin de capturer des caractéristiques directionnelles basées sur une trajectoire dense pour la représentation efficace de TD. Pour la description TD basée sur des modèles de moment, motivée par un modèle d'images de moment, nous proposons un nouveau modèle de volumes de moment basé sur des informations statistiques des régions de support sphériques centrées sur un voxel. Deux de ces modèles sont ensuite pris en compte dans l'analyse vidéo pour mettre en évidence des images/volumes de moment. Afin d'encoder les images basées sur le moment, nous nous adressons à l'opérateur CLSP, une variante des modèles binaires locaux terminés (CLBP). De plus, notre opérateur xLDP, une extension des modèles de dérivés locaux (LDP) dans un contexte de codage complémentaire, est introduit pour capturer les caractéristiques spatio-temporelles basés sur les volumes des moments. Pour la représentation DT basée sur les filtrages Gaussiens, nous étudierons de nombreux types de filtrages dans l'étape de prétraitement d'une vidéo pour mettre en évidence des caractéristiques robustes. Après cette étape, les sorties sont codées par des variantes de LBP pour construire les descripteurs de TD. Plus concrètement, nous exploitons les noyaux gaussiens et des variantes de gradients gaussiens d'ordre élevé pour le filtrage. En particulier, nous introduisons un nouveau noyau de filtrage (DoDG) en tenant compte de la différence des gradients gaussiens, qui permet de mettre en évidence des composants robustes filtrés par DoDG pour construire des descripteurs efficaces en maintenant une petite dimensionalité. Parallèlement aux filtrages gaussiens, certains novels opérateurs sont introduits pour répondre à différents contextes du codage TD local: CAIP, une adaptation de CLBP pour résoudre le problème proche de zéro causé par des caractéristiques bipolaires; LRP, basé sur un concept de cube carré de voisins locaux; CHILOP, une formulation généralisée de CLBP. Les résultats de reconnaissance TD ont validé que nos propositions fonctionnent de manière significative par rapport à l'état de l'art. Certaines d'entre elles ont des performances très proches des approches d'apprentissage profond. De plus, nos descripteurs qui ont une dimensionalité très petite par rapport à celle des méthodes d'apprentissage profond sont appréciées pour les applications mobilesRepresentation of dynamic textures (DTs), well-known as a sequence of moving textures, is a challenge in video analysis for various computer vision applications. It is partly due to disorientation of motions, the negative impacts of the well-known issues on capturing turbulent features: noise, changes of environment, illumination, similarity transformations, etc. In this work, we introduce significant solutions in order to deal with above problems. Accordingly, three streams of those are proposed for encoding DTs: i) based on dense trajectories extracted from a given video; ii) based on robust responses extracted by moment models; iii) based on filtered outcomes which are computed by variants of Gaussian-filtering kernels. In parallel, we also propose several discriminative descriptors to capture spatio-temporal features for above DT encodings. For DT representation based on dense trajectories, we firstly extract dense trajectories from a given video. Motion points along the paths of dense trajectories are then encoded by our xLVP operator, an important extension of Local Vector Patterns (LVP) in a completed encoding context, in order to capture directional dense-trajectory-based features for DT representation.For DT description based on moment models, motivated by the moment-image model, we propose a novel model of moment volumes based on statistical information of spherical supporting regions centered at a voxel. Two these models are then taken into account video analysis to point out moment-based images/volumes. In order to encode the moment-based images, we address CLSP operator, a variant of completed local binary patterns (CLBP). In the meanwhile, our xLDP, an important extension of Local Derivative Patterns (LDP) in a completed encoding context, is introduced to capture spatio-temporal features of the moment-volume-based outcomes. For DT representation based on the Gaussian-based filterings, we will investigate many kinds of filterings as pre-processing analysis of a video to point out its filtered outcomes. After that, these outputs are encoded by discriminative operators to structure DT descriptors correspondingly. More concretely, we exploit the Gaussian-based kernel and variants of high-order Gaussian gradients for the filtering analysis. Particularly, we introduce a novel filtering kernel (DoDG) in consideration of the difference of Gaussian gradients, which allows to point out robust DoDG-filtered components to construct prominent DoDG-based descriptors in small dimension. In parallel to the Gaussian-based filterings, some novel operators will be introduced to meet different contexts of the local DT encoding: CAIP, an adaptation of CLBP to fix the close-to-zero problem caused by separately bipolar features; LRP, based on a concept of a square cube of local neighbors sampled at a center voxel; CHILOP, a generalized formulation of CLBP to adequately investigate local relationships of hierarchical supporting regions. Experiments for DT recognition have validated that our proposals significantly perform in comparison with state of the art. Some of which have performance being very close to deep-learning approaches, expected as one of appreciated solutions for mobile applications due to their simplicity in computation and their DT descriptors in a small number of bins
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Ullah, Muhammad Muneeb. "Représentations statistiques supervisées pour la reconnaissance d'actions humaines dans les vidéos." Rennes 1, 2012. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01063349.
Full textAbstract:
This thesis addresses the problem of human action recognition in realistic video data, such as movies and online videos. Automatic and accurate recognition of human actions in video is a fascinating capability. The potential applications range from surveillance and robotics to medical diagnosis, content-based video retrieval, and intelligent human-computer interfaces. The task is highly challenging due to the large variations in person appearances, dynamic backgrounds, view-point changes, lighting conditions, action styles and other factors. . . Statistical video representations based on local space-time features have been recently shown successful for action recognition in realistic scenarios. Their success can be attributed to the mild assumptions about the data and robustness to several variations in the video. Such representations, however, often encode videos by disordered collection of low-level primitives. This thesis extends current methods by developing more discriminative features and integrating additional supervision into bag-of-features based video representations, aiming to improve action recognition in unconstrained and challenging video dataDans cette thèse, nous nous occupons du problème de la reconnaissance d'actions humaines dans les données vidéo réalistes, telles que des films et des vidéos en ligne. La reconnaissance automatique et exacte des actions humaines dans une vidéo est une capacité fascinante. Les applications potentielles vont de la surveillance et de la robotique au diagnostic médical, à la recherche d'images par le contenu et les interfaces homme-ordinateur intelligents. Cette tâche constitue un grand défi à cause des variations importantes dans les apparences des personnes, les fonds dynamiques, les changements d'angle de prise de vue, les conditions de luminosité, les styles d'actions et d'autres facteurs encore. Les représentations de vidéo statistiques basées sur les caractéristiques spatio-temporelles locales se sont dernièrement montrées très efficaces pour la reconnaissance dans les scénarios réalistes. Leur succès peut être attribué à des hypothèses favorables, relatives aux données et à la solidité par rapport à plusieurs variations dans la vidéo. De telles représentations, encodent néanmoins souvent des vidéos par un ensemble désordonné de primitifs de bas niveau. La thèse élargit les méthodes actuelles en développant des caractéristiques plus distinctives et en intégrant un contrôle additionnel dans les sacs de caractéristiques basés sur les représentations vidéo, visant à améliorer la reconnaissance d'actions dans des données vidéos sans contrainte et particulièrement difficiles
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Roman, Mathilde. "Représentations et mises en scène de soi dans les vidéos d'artistes." Paris 1, 2005. http://www.theses.fr/2005PA010694.
Full textAbstract:
Consacrée à des œuvres artistiques utilisant le médium vidéo, cette thèse aborde des problématiques liées à la représentation de soi. L'ensemble du corpus, qui privilégie des pièces de 1990 à 2005 appartenant à l'art occidental, est constitué de vidéos qui mettent en scène l'image de soi et questionnent ses enjeux et ses impasses. Les œuvres ont développé des regards critiques sur les usages contemporains de l'image de soi et ont dégagé les enjeux qui relèvent de sa production, définissant ainsi les responsabilités qui incombent à l'individu, dans sa manière de se représenter, vis-à-vis de sa participation au monde. Les rapports à l'image de soi se sont révélés être synecdotiques des relations de l'individu aux images. Nous avons ainsi croisé des réflexions sociologiques, psychanalytiques, philosophiques, car ces vidéos reflètent un visage de la contemporanéité tout en s'inscrivant dans une histoire des idées préoccupée par notre existence en image. Notre finalité a été de servir les œuvres en les confrontant entre elles, en précisant les réflexions qui les accompagnent et en dégageant les regards avisés qu'elles mettent en scène, et nous invitent à partager.
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Safadi, Bahjat. "Indexation sémantique des images et des vidéos par apprentissage actif." Phd thesis, Université de Grenoble, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00766904.
Full textAbstract:
Le cadre général de cette thèse est l'indexation sémantique et la recherche d'informations, appliquée à des documents multimédias. Plus précisément, nous nous intéressons à l'indexation sémantique des concepts dans des images et vidéos par les approches d'apprentissage actif, que nous utilisons pour construire des corpus annotés. Tout au long de cette thèse, nous avons montré que les principales difficultés de cette tâche sont souvent liées, en général, à l'fossé sémantique. En outre, elles sont liées au problème de classe-déséquilibre dans les ensembles de données à grande échelle, où les concepts sont pour la plupart rares. Pour l'annotation de corpus, l'objectif principal de l'utilisation de l'apprentissage actif est d'augmenter la performance du système en utilisant que peu d'échantillons annotés que possible, ainsi minimisant les coûts de l'annotations des données (par exemple argent et temps). Dans cette thèse, nous avons contribué à plusieurs niveaux de l'indexation multimédia et nous avons proposé trois approches qui succèdent des systèmes de l'état de l'art: i) l'approche multi-apprenant (ML) qui surmonte le problème de classe-déséquilibre dans les grandes bases de données, ii) une méthode de reclassement qui améliore l'indexation vidéo, iii) nous avons évalué la normalisation en loi de puissance et de l'APC et a montré son efficacité dans l'indexation multimédia. En outre, nous avons proposé l'approche ALML qui combine le multi-apprenant avec l'apprentissage actif, et nous avons également proposé une méthode incrémentale qui accélère l'approche proposé (ALML). En outre, nous avons proposé l'approche de nettoyage actif, qui aborde la qualité des annotations. Les méthodes proposées ont été tous validées par plusieurs expériences, qui ont été menées et évaluées sur des collections à grande échelle de l'indice de benchmark internationale bien connue, appelés TRECVID. Enfin, nous avons présenté notre système d'annotation dans le monde réel basé sur l'apprentissage actif, qui a été utilisé pour mener les annotations de l'ensemble du développement de la campagne TRECVID en 2011, et nous avons présenté notre participation à la tâche d'indexation sémantique de cette campagne, dans laquelle nous nous sommes classés à la 3ème place sur 19 participants.
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Luc, Pauline. "Apprentissage autosupervisé de modèles prédictifs de segmentation à partir de vidéos." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019GREAM024/document.
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Les modèles prédictifs ont le potentiel de permettre le transfert des succès récents en apprentissage par renforcement à de nombreuses tâches du monde réel, en diminuant le nombre d’interactions nécessaires avec l’environnement.La tâche de prédiction vidéo a attiré un intérêt croissant de la part de la communauté ces dernières années, en tant que cas particulier d’apprentissage prédictif dont les applications en robotique et dans les systèmes de navigations sont vastes.Tandis que les trames RGB sont faciles à obtenir et contiennent beaucoup d’information, elles sont extrêmement difficile à prédire, et ne peuvent être interprétées directement par des applications en aval.C’est pourquoi nous introduisons ici une tâche nouvelle, consistant à prédire la segmentation sémantique ou d’instance de trames futures.Les espaces de descripteurs que nous considérons sont mieux adaptés à la prédiction récursive, et nous permettent de développer des modèles de segmentation prédictifs performants jusqu’à une demi-seconde dans le futur.Les prédictions sont interprétables par des applications en aval et demeurent riches en information, détaillées spatialement et faciles à obtenir, en s’appuyant sur des méthodes état de l’art de segmentation.Dans cette thèse, nous nous attachons d’abord à proposer pour la tâche de segmentation sémantique, une approche discriminative se basant sur un entrainement par réseaux antagonistes.Ensuite, nous introduisons la tâche nouvelle de prédiction de segmentation sémantique future, pour laquelle nous développons un modèle convolutionnel autoregressif.Enfin, nous étendons notre méthode à la tâche plus difficile de prédiction de segmentation d’instance future, permettant de distinguer entre différents objets.Du fait du nombre de classes variant selon les images, nous proposons un modèle prédictif dans l’espace des descripteurs d’image convolutionnels haut niveau du réseau de segmentation d’instance Mask R-CNN.Cela nous permet de produire des segmentations visuellement plaisantes en haute résolution, pour des scènes complexes comportant un grand nombre d’objets, et avec une performance satisfaisante jusqu’à une demi seconde dans le futurPredictive models of the environment hold promise for allowing the transfer of recent reinforcement learning successes to many real-world contexts, by decreasing the number of interactions needed with the real world.Video prediction has been studied in recent years as a particular case of such predictive models, with broad applications in robotics and navigation systems.While RGB frames are easy to acquire and hold a lot of information, they are extremely challenging to predict, and cannot be directly interpreted by downstream applications.Here we introduce the novel tasks of predicting semantic and instance segmentation of future frames.The abstract feature spaces we consider are better suited for recursive prediction and allow us to develop models which convincingly predict segmentations up to half a second into the future.Predictions are more easily interpretable by downstream algorithms and remain rich, spatially detailed and easy to obtain, relying on state-of-the-art segmentation methods.We first focus on the task of semantic segmentation, for which we propose a discriminative approach based on adversarial training.Then, we introduce the novel task of predicting future semantic segmentation, and develop an autoregressive convolutional neural network to address it.Finally, we extend our method to the more challenging problem of predicting future instance segmentation, which additionally segments out individual objects.To deal with a varying number of output labels per image, we develop a predictive model in the space of high-level convolutional image features of the Mask R-CNN instance segmentation model.We are able to produce visually pleasing segmentations at a high resolution for complex scenes involving a large number of instances, and with convincing accuracy up to half a second ahead
Books on the topic "Apprentissage de représentations vidéos"
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Sylvie, Caruso Cahn, ed. La boîte à outils de l'intelligence collective: Avec 4 vidéos d'approfondissement. Paris: Dunod, 2016.
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Les représentations des langues et de leur apprentissage: Références, modèles, données et méthodes. Paris: Didier, 2001.
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de Diesbach-Dolder, Stéphanie. Apprentissage scolaire : lorsque les émotions s’invitent en classe… Une analyse socioculturelle des pratiques d’enseignement en éducation interculturelle. Éditions Alphil-Presses universitaires suisses, 2022. http://dx.doi.org/10.33055/alphil.03189.
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Parler des émotions à l’école n’est pas anodin. Certains enseignants expriment d’ailleurs se sentir comme « un funambule » lorsqu’ils les abordent en classe. Objet de représentations contradictoires, les émotions sont considérées comme un moteur potentiel aux apprentissages, mais sont parfois perçues comme un frein au raisonnement. Leur émergence dans l’espace de la classe représente un risque d’intrusion dans la sphère intime de l’élève. Ces tensions sont ravivées depuis quelques années par l’introduction en classe de thèmes tels que la diversité culturelle, le rapport à l’altérité et les questions migratoires. Faisant écho aux défis d’une société marquée par la pluralité culturelle et linguistique, ces thèmes associés à une éducation interculturelle deviennent des objets d’enseignement aux enjeux brûlants. L’auteure étudie des pratiques réelles d’enseignement en éducation interculturelle. Elle examine les processus d’apprentissage à l’œuvre lorsque les émotions verbalisées des élèves sont sollicitées dans des activités interculturelles. À partir d’un travail d’analyse fin des interactions sociales, le livre met en lumière les défis de la prise en compte des émotions et de leur secondarisation dans ces pratiques. Il participe à la réflexion sur les conditions d’enseignement des objets interculturels en proposant un travail innovant à partir des émotions verbalisées des élèves, une voie pour aller au-delà des pièges des approches interculturelles et répondre à leurs finalités.
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Hodieb, Liliane, ed. Plurilinguisme et tensions identitaires. Editions des archives contemporaines, 2021. http://dx.doi.org/10.17184/eac.9782813003614.
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L’enseignement-apprentissage des langues doit prendre en compte la diversité des situations plurilingues dans les régions les plus diverses du monde, avec en présence, des langues transnationales, nationales, régionales et locales. En tant que vecteur essentiel de l’identité et tributaire de dimensions idéologiques et politiques, le statut d’une langue est l’expression de rapports de force entre groupes sociaux. Traversée de questionnements culturels, la didactique des langues articule ces divers éléments constitutifs de l’identité. Ces questionnements, dont l’intérêt concerne toutes les aires culturelles, ont fait l’objet d’une journée d’étude organisée par l’équipe de recherche PLIDAM EA4514 à l’INALCO à Paris, le 24 mai 2018. Le présent volume rassemble dix communications autour du thème "plurilinguisme et tensions identitaires : discours, représentations et médiations".
Book chapters on the topic "Apprentissage de représentations vidéos"
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Guemkam Ouafo, Diane Armelle. "Multilinguisme camerounais, traitement computationnel et développement." In Multilinguisme, multiculturalisme et représentations identitaires, 303–12. Observatoire européen du plurilinguisme, 2021. http://dx.doi.org/10.3917/oep.goron.2021.01.0303.
Full textAbstract:
L’espace linguistique Camerounais est riche et diversifié.On y dénombre plus de 290 dialectes; avec la coopération internationale, s’ajoutent des langues dites étrangères à savoir : l’allemand, le chinois, l’espagnole, l’arabe, l’anglais et le français. La plupart de ces dialectes sont restés inexplorés, c’est à dire peu connus. Ces langues appellées dialectes ne béneficient pas encore du traitement computationnel, ce qui entrave leur apprentissage, leur developpement et leurs richesses culturelles tant il est vrai que la langue est le véhicule de la culture et de la vision du monde d’un peuple. La non exploration de ces véhicules de culture ne constituent elle pas un obstacle au développement de notre pays? Nous répondrons à cette question après avoir fait l’état des lieux.
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RAMANDIMBISOA, Farah-Sandy. "Langues et représentations linguistiques des étudiants issus de milieux défavorisés. Le cas du programme SÉSAME à Madagascar." In Langue(s) en mondialisation, 77–84. Editions des archives contemporaines, 2022. http://dx.doi.org/10.17184/eac.5291.
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Les métamorphoses du paysage linguistique qui s’observent notamment à l’école suivent l’évolution de la société ; elles s’intensifient en raison du phénomène de mondialisation qui semble accélérer l’intégration de plusieurs langues dans un pays, en le plongeant parfois dans un plurilinguisme controversé. Pour le cas de Madagascar, le contact entre plusieurs langues découle de l’histoire, mais cette pluralité s’avère problématique, des recherches ayant montré l’existence d’un clivage entre les usages et les représentations linguistiques des locuteurs. Pourtant, l’importance des représentations apparaît dans le fait qu’elles influent sur les pratiques et compétences linguistiques. La déficience au niveau socio-économique du pays et les difficultés en matière de gestion des langues se répercutent dans les différentes régions, allant vers l’exclusion scolaire des plus démunis. Ainsi, les inégalités s’accentuent dans le cadre d’une éducation mise en œuvre en contexte plurilingue. Une telle situation induit des réflexions plus approfondies sur la prise en compte des représentations linguistiques dans le curriculum et du rôle de ce dernier dans l’enseignement-apprentissage des langues. Des pré-enquêtes ont été effectuées au sein de l’établissement SÉSAME (Soutien aux Études Supérieures et Accès à un Métier) pour un premier aperçu des contacts de langues et de leurs représentations positives et négatives.
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Atangana, Marie Renée. "Apport du numérique dans la dynamisation et l’opérationnalisation des langues nationales au Cameroun." In Multilinguisme, multiculturalisme et représentations identitaires, 313–31. Observatoire européen du plurilinguisme, 2021. http://dx.doi.org/10.3917/oep.goron.2021.01.0313.
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Derrière une langue, se cachent une histoire, une intentionnalité et une culture ; d’où le réel besoin des Africains de s’exprimer en leurs langues identitaires. Aussi, constituent-elles un grand facteur de développement comme c’est le cas du Mandarin en Chine. Cela étant, la présente réflexion présente le dispositif de dynamisation des langues camerounaises. Il s’est agi de montrer la contribution de l’univers numérique dans la promotion des langues camerounaises à travers la localisation web. Ce procédé est d’un atout considérable dans la modernisation des techniques d’apprentissage et d’enseignement des langues camerounaises adaptées à leur portée et à leur complexité. Il embrasse plusieurs mécanismes, notamment la traduction à partir des corpus déjà écrits en langues officielles, comme c’est le cas ici de la traduction en bulu de la plateforme culinaire Camerdish. Ainsi, les résultats de nos enquêtes montrent que le numérique constitue un dispositif permettant de rendre nos langues attractives, performantes, compétitives et opérationnelles. Aussi, favorise-t-il le remodelage des politiques linguistiques en vue d’une gestion efficiente de nos langues dans leur cohabitation avec le français, l’anglais, et bien d’autres codes. Ce qui aboutira progressivement à des choix judicieux de langues vernaculaires visant l’officialisation d’une langue camerounaise capable d’œuvrer au développement économique et idéologico-culturel du Cameroun. Des orientations qui présentent des atouts et des contraintes face à cette diversité linguistique.
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Guehi, José-Gisèle, Marie Christelle Kouame, and Anani Michael Kouabenan. "Et si le français ivoirien devient medium d’enseignement-apprentissage au primaire ? Représentations des enseignants et parents d’élèves." In Les parlers urbains africains au prisme du plurilinguisme : description sociolinguistique, 215–30. Observatoire européen du plurilinguisme, 2020. http://dx.doi.org/10.3917/oep.kosso.2020.01.0215.
Full textAbstract:
L’enseignement en Côte d’Ivoire a toujours été fait dans la langue française et cela du préscolaire à l’Université. Cette langue s’étant introduite pendant la période coloniale elle intervient dans la quasi-totalité des institutions ivoiriennes, à l’école, et dans les pratiques langagières quotidiennes etc. Or, le français bien qu’ayant le statut de langue officielle, langue d’enseignement suscite des difficultés dans certaines situations telles que la compréhension des énoncés chez les apprenants. Depuis des années, l’appropriation du français en Côte d’Ivoire a donné naissance à des variétés de français telles que le français ivoirien, le nouchi etc. Ces parlers urbains ont fait leur entrée dans les pratiques langagières des Ivoiriens et prennent de plus en plus de l’ampleur. Dans l’enseignement-apprentissage le français ivoirien est souvent utilisé par certains enseignants pour faciliter la compréhension chez les apprenants. Dans cet article, il s’agit de mettre l’accent dans un premier temps sur le regard qu’ont les enseignants et les parents d’élèves sur ces parlers urbains en particulier le français ivoirien. Dans un second temps, recueillir leurs avis sur ce parler comme métalangue pouvant faciliter l’enseignement-apprentissage des matières.
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Chevalier, Laurence. "Les facteurs à l’oeuvre dans le maintien de l’enseignement traditionnel de la grammaire au Japon." In Le Japon, acteur de la Francophonie, 27–40. Editions des archives contemporaines, 2016. http://dx.doi.org/10.17184/eac.5524.
Full textAbstract:
Cette recherche a pour origine une question a priori classique: pourquoi la méthode traditionnelle basée sur l'enseignement de la grammaire continue-t-elle à dominer l'enseignement du FLE dans les universités japonaises alors qu'elle est publiquement critiquée et qu'il existe une forte pression externe pour une approche plus fonctionnelle de l'enseignement-apprentissage des langues? La réponse généralement avancée, le manque de formation pédagogique des enseignants, ne nous paraît pas une explication suffisante, même s'il s'agit d'un facteur déterminant. Au-delà des habitudes d'apprentissage des langues, dont l'influence est aussi capitale, n'existerait-il pas d'autres facteurs socioculturels jouant un rôle important dans cette résistance au changement~? Des entretiens auprès d'enseignants japonais de FLE, couplés à des observations de classe, ont confirmé dans un premier temps l'importance de la formation et des habitudes d'apprentissage, mais ont aussi mis au jour d'autres facteurs liés aux représentations de l'enseignement des langues en général et de la grammaire en particulier.
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Khadraoui, Errime, and Riad Messaour. "Apprentissage du FLE en Algérie : de l’analyse des représentations à la motivation des apprenants dans le milieu universitaire." In Para lá da tarefa: implicar os estudantes na aprendizagem de línguas estrangeiras no ensino superior, 208–25. Faculdade de Letras da Universidade do Porto, 2019. http://dx.doi.org/10.21747/9789898969217/paraa11.
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Houda, Melaouhia Ben Hamad. "Pratiques et représentations du français chez les étudiants tunisiens en classe de langue." In Écoles, langues et cultures d’enseignement en contexte plurilingue africain, 267–81. Observatoire européen du plurilinguisme, 2018. http://dx.doi.org/10.3917/oep.agbef.2018.01.0267.
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Cette étude pose le problème des difficultés que rencontrent les étudiants de français, langue en pleine mutation dont le statut s’est vu ces dernières décennies changer, de français langue seconde (FLS), elle est passée au statut de français langue étrangère (FLE) privilégiée. Notre objectif n’est pas de chercher les raisons de cette mutation, mais d’aborder la question de la conscience linguistique du locuteur-apprenant, de l’image qu’il a de lui-même et de l’Autre, à travers la pratique de la langue française. Nous avons essayé de voir comment le dialogue entre les cultures peut être bénéfique pour la compréhension des langues mises en contact, telles que l’arabe dialectal tunisien et le français. A cet effet, nous nous sommes appuyés sur les stratégies de l’approche interculturelle. Nous avons pris le cas de nos propres étudiants de 2 e année de la licence fondamentale, nous les avons amenés à interagir, à communiquer entre eux, afin d’intégrer la dimension culturelle. Grâce aux échanges verbaux, la relation entre les différentes cultures s’est instaurée, sachant que les locuteurs de la langue cible n’ont pas les mêmes origines. Il faut rappeler qu’avant de poursuivre leurs études supérieures, leur apprentissage de la langue de Voltaire ne s’est pas effectué de la même manière. Ainsi, chaque étudiant a évolué dans un milieu différent qui lui a permis de mémoriser et d’acquérir certaines informations qui lui donnent une vision du monde différente de celles de ses camarades. L’approche communicative interculturelle nous était d’un grand apport pour percevoir les différentes « représentations mentales » qui aident à la compréhension des règles grammaticales du français.
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BOURNEL-BOSSON, Chae-Yeon, and Isabelle CROS. "Former les futurs enseignants de langue au numérique par l’approche réflexive (collaborative)." In Numérique et didactique des langues et cultures, 131–54. Editions des archives contemporaines, 2022. http://dx.doi.org/10.17184/eac.5758.
Full textAbstract:
Que ce soit pour répondre à des injonctions institutionnelles ou pour s’adapter aux nouveaux modes d’enseignement/apprentissage, la formation au numérique devient un incontournable de la formation initiale des enseignants, notamment dans les filières de didactique de langue et du FLE. La crise sanitaire est venue confirmer cette place croissante du numérique dans l’enseignement. Dans une dynamique de recherche-formation, nous avons cherché à mesurer le bénéfice de cette approche fondée sur l’écriture réflexive, dans la définition de la posture enseignante et de l’identité professionnelle. Souvent orienté sur l’aspect technique du « comment », la question du « au nom de quoi et pourquoi » enseigner avec le numérique paraît trop souvent négligée en formation. Or, ce sont aussi à ces questions d’ordre épistémologique portant sur la valeur singulière attribuée au numérique par chaque enseignant qu’une formation en didactique des langues doit, selon nous, participer à répondre dans l’optique d’une articulation entre ingénierie de formation et approche phénoménologique. Menée durant deux années en Master de Linguistique Appliquée à la Didactique du FLE, notre recherche s’est faite avec la collaboration de futurs enseignants, digital naïves en matière d’intégration pédagogique du numérique. L’analyse qualitative des données collectées via le journal de formation, par analyse discursive sur les représentations et les pratiques prospectives met en évidence les bénéfices comme les limites d’une formation réflexive et épistémologique mais donne aussi à voir à travers ses effets transformateurs la manière dont on peut accompagner la construction de l’identité professionnelle pour un usage critique du numérique en éducation.
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Larose, François, Mathieu Bégin, and Marie-Christine Beaudry. "Les représentations d’élèves du secondaire quant à l’usage de l’outil de microblogage twitter pour développer leur compétence à écrire dans le cadre d’une situation d’apprentissage et d’évaluation." In Création de dispositifs didactiques et enseignement-apprentissage diversifié en littératie : vers une valorisation de la recherche-développement et de la recherche-action en éducation, 93–111. Éditions de l’Université de Sherbrooke, 2017. http://dx.doi.org/10.17118/11143/10126.
Full textConference papers on the topic "Apprentissage de représentations vidéos"
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Ghedhahem, Zeineb. "Cap sur le premier MOOC FOFLE en Afrique francophone pour se (re)mettre à flot." In XXV Coloquio AFUE. Palabras e imaginarios del agua. Valencia: Universitat Politècnica València, 2016. http://dx.doi.org/10.4995/xxvcoloquioafue.2016.3049.
Full textAbstract:
Les technologies offrent des possibilités de rendre l'enseignement et l’apprentissage plus efficaces et plus appropriés et nul ne peut nier les potentiels bénéfices de la révolution numérique dans l'enseignement des langues Une nouvelle forme d’enseignement des langues à distance attire de plus en plus d’apprenants : les MOOCs (Massive Open Online Course) en français, CLOMs (Cours en Ligne Ouverts et Massifs). Sans contrainte de niveau d’études, ni d’assiduité, le MOOC permet d’offrir un apprentissage en ligne et à distance avec un suivi pédagogique spécifique et des ressources pédagogiques (vidéos, documents, devoirs…) accessibles à tout moment. Le MOOC FOFLE (Formation Ouverte en Français Langue Etrangère) est un projet pilote, international et interdisciplinaire, dédié à l'apprentissage en ligne du français. Il a été expérimenté en Tunisie : avant d'être déployé à destination des autres pays francophones présentant la même problématique. Notre objectif au cours de cette rencontre est de présenter les caractéristiques principales de ce dispositif ainsi que le premier bilan effectué.DOI: http://dx.doi.org/10.4995/XXVColloqueAFUE.2016.3049