Literatura académica sobre el tema "Apprentissage des représentations démêlées"
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Artículos de revistas sobre el tema "Apprentissage des représentations démêlées"
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Narcy, Jean-Paul. "Représentations, apprentissage et supports multimédias". Recherche et pratiques pédagogiques en langues de spécialité - Cahiers de l'APLIUT 17, n.º 3 (1998): 14–24. http://dx.doi.org/10.3406/apliu.1998.1154.
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2
Lieury, Alain, Catherine Clinet, Marc Gimonet y Muriel Lefebre. "Représentations imagées et apprentissage d'un vocabulaire étranger". Bulletin de psychologie 41, n.º 386 (1988): 701–9. http://dx.doi.org/10.3406/bupsy.1988.12928.
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Milovanovic, Julie, Daniel Siret, Guillaume Moreau y 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.
Texto completoResumen
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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Sánchez Abchi, Verónica y Amelia Lambelet. "Enseignement/apprentissage des langues et cultures d’origine: changements, synergies et représentations". Babylonia Journal of Language Education 1 (25 de abril de 2023): 8–11. http://dx.doi.org/10.55393/babylonia.v1i.277.
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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.
5
Auger, Nathalie. "L’enseignement-apprentissage de la langue française en France. Dé-complexifier la question". Diversité 151, n.º 1 (2007): 121–26. http://dx.doi.org/10.3406/diver.2007.2835.
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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 (15 de febrero de 2008): 32–50. http://dx.doi.org/10.4000/apliut.1525.
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Lopes Jaguaribe Pontes, Renata y Thierry Karsenti. "AS REPRESENTAÇÕES SOCIAIS DOS PROFESSORES FUTUROS DO QUÉBEC SOBRE O PAPEL DA APRENDIZAGEM MÓVEL COMO ALUNOS". Educação & Formação 4, n.º 11 mai/ago (1 de mayo de 2019): 24–40. http://dx.doi.org/10.25053/redufor.v4i11.1179.
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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, n.º 1 (8 de noviembre de 2023): 33–58. http://dx.doi.org/10.3917/tl.086.0033.
Texto completoResumen
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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Bautier-Castaing, Élisabeth. "Enfants de migrants, langue(s) et apprentissage(s)". Migrants formation 83, n.º 1 (1990): 65–73. http://dx.doi.org/10.3406/diver.1990.6017.
Texto completoResumen
Deux types de représentations doivent être révisés : celui des enfants de migrants mauvais en français, incapables de s’exprimer, et celui de leur famille comme élément négatif dans leur histoire scolaire. Une pédagogie centrée sur l’apprentissage de la langue écrite peut se montrer extrêmement efficace, à condition que la langue ne soit pas «que» discipline d’enseignement, c’est-à-dire à elle seule sa propre finalité, mais qu’elle soit utilisée dans ses fonctions cognitives, de construction des savoirs.
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Puren, Christian. "Représentations de l'enseignement/ apprentissage de la grammaire en didactique des langues". Éla. Études de linguistique appliquée 122, n.º 2 (2001): 135. http://dx.doi.org/10.3917/ela.122.0135.
Texto completoTesis sobre el tema "Apprentissage des représentations démêlées"
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Sanchez, Eduardo Hugo. "Learning disentangled representations of satellite image time series in a weakly supervised manner". Thesis, Toulouse 3, 2021. http://www.theses.fr/2021TOU30032.
Texto completoResumen
Cette thèse se focalise sur l'apprentissage de représentations de séries temporelles d'images satellites via des méthodes d'apprentissage non supervisé. Le but principal est de créer une représentation qui capture l'information la plus pertinente de la série temporelle afin d'effectuer d'autres applications d'imagerie satellite. Cependant, l'extraction d'information à partir de la donnée satellite implique de nombreux défis. D'un côté, les modèles doivent traiter d'énormes volumes d'images fournis par les satellites. D'un autre côté, il est impossible pour les opérateurs humains d'étiqueter manuellement un tel volume d'images pour chaque tâche (par exemple, la classification, la segmentation, la détection de changement, etc.). Par conséquent, les méthodes d'apprentissage supervisé qui ont besoin des étiquettes ne peuvent pas être appliquées pour analyser la donnée satellite. Pour résoudre ce problème, des algorithmes d'apprentissage non supervisé ont été proposés pour apprendre la structure de la donnée au lieu d'apprendre une tâche particulière. L'apprentissage non supervisé est une approche puissante, car aucune étiquette n'est nécessaire et la connaissance acquise sur la donnée peut être transférée vers d'autres tâches permettant un apprentissage plus rapide avec moins d'étiquettes. Dans ce travail, on étudie le problème de l'apprentissage de représentations démêlées de séries temporelles d'images satellites. Le but consiste à créer une représentation partagée qui capture l'information spatiale de la série temporelle et une représentation exclusive qui capture l'information temporelle spécifique à chaque image. On présente les avantages de créer des représentations spatio-temporelles. Par exemple, l'information spatiale est utile pour effectuer la classification ou la segmentation d'images de manière invariante dans le temps tandis que l'information temporelle est utile pour la détection de changement. Pour ce faire, on analyse plusieurs modèles d'apprentissage non supervisé tels que l'auto-encodeur variationnel (VAE) et les réseaux antagonistes génératifs (GANs) ainsi que les extensions de ces modèles pour effectuer le démêlage des représentations. Considérant les résultats impressionnants qui ont été obtenus par les modèles génératifs et reconstructifs, on propose un nouveau modèle qui crée une représentation spatiale et une représentation temporelle de la donnée satellite. On montre que les représentations démêlées peuvent être utilisées pour effectuer plusieurs tâches de vision par ordinateur surpassant d'autres modèles de l'état de l'art. Cependant, nos expériences suggèrent que les modèles génératifs et reconstructifs présentent des inconvénients liés à la dimensionnalité de la représentation, à la complexité de l'architecture et au manque de garanties sur le démêlage. Pour surmonter ces limitations, on étudie une méthode récente basée sur l'estimation et la maximisation de l'informations mutuelle sans compter sur la reconstruction ou la génération d'image. On propose un nouveau modèle qui étend le principe de maximisation de l'information mutuelle pour démêler le domaine de représentation. En plus des expériences réalisées sur la donnée satellite, on montre que notre modèle est capable de traiter différents types de données en étant plus performant que les méthodes basées sur les GANs et les VAEs. De plus, on prouve que notre modèle demande moins de puissance de calcul et pourtant est plus efficace. Enfin, on montre que notre modèle est utile pour créer une représentation qui capture uniquement l'information de classe entre deux images appartenant à la même catégorie. Démêler la classe ou la catégorie d'une image des autres facteurs de variation permet de calculer la similarité entre pixels et effectuer la segmentation d'image d'une manière faiblement superviséeThis work focuses on learning data representations of satellite image time series via an unsupervised learning approach. The main goal is to enforce the data representation to capture the relevant information from the time series to perform other applications of satellite imagery. However, extracting information from satellite data involves many challenges since models need to deal with massive amounts of images provided by Earth observation satellites. Additionally, it is impossible for human operators to label such amount of images manually for each individual task (e.g. classification, segmentation, change detection, etc.). Therefore, we cannot use the supervised learning framework which achieves state-of-the-art results in many tasks.To address this problem, unsupervised learning algorithms have been proposed to learn the data structure instead of performing a specific task. Unsupervised learning is a powerful approach since no labels are required during training and the knowledge acquired can be transferred to other tasks enabling faster learning with few labels.In this work, we investigate the problem of learning disentangled representations of satellite image time series where a shared representation captures the spatial information across the images of the time series and an exclusive representation captures the temporal information which is specific to each image. We present the benefits of disentangling the spatio-temporal information of time series, e.g. the spatial information is useful to perform time-invariant image classification or segmentation while the knowledge about the temporal information is useful for change detection. To accomplish this, we analyze some of the most prevalent unsupervised learning models such as the variational autoencoder (VAE) and the generative adversarial networks (GANs) as well as the extensions of these models to perform representation disentanglement. Encouraged by the successful results achieved by generative and reconstructive models, we propose a novel framework to learn spatio-temporal representations of satellite data. We prove that the learned disentangled representations can be used to perform several computer vision tasks such as classification, segmentation, information retrieval and change detection outperforming other state-of-the-art models. Nevertheless, our experiments suggest that generative and reconstructive models present some drawbacks related to the dimensionality of the data representation, architecture complexity and the lack of disentanglement guarantees. In order to overcome these limitations, we explore a recent method based on mutual information estimation and maximization for representation learning without relying on image reconstruction or image generation. We propose a new model that extends the mutual information maximization principle to disentangle the representation domain into two parts. In addition to the experiments performed on satellite data, we show that our model is able to deal with different kinds of datasets outperforming the state-of-the-art methods based on GANs and VAEs. Furthermore, we show that our mutual information based model is less computationally demanding yet more effective. Finally, we show that our model is useful to create a data representation that only captures the class information between two images belonging to the same category. Disentangling the class or category of an image from other factors of variation provides a powerful tool to compute the similarity between pixels and perform image segmentation in a weakly-supervised manner
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Mensch, Arthur. "Apprentissage de représentations en imagerie fonctionnelle". Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLS300/document.
Texto completoResumen
Grâce aux avancées technologiques dans le domaine de l'imagerie fonctionnelle cérébrale, les neurosciences cognitives accumulent une grande quantité de cartes spatiales décrivant de manière quantitative l'activité neuronale suscitée dans le cerveau humain en réponse à des tâches ou des stimuli spécifiques, ou de manière spontanée. Dans cette thèse, nous nous intéressons particulièrement aux données issues de l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), que nous étudions dans un cadre d'apprentissage statistique. Notre objectif est d'apprendre des modèles d'activité cérébrale à partir des données. Nous proposons différentes nouvelles manières de profiter de la grande quantité de données IRMf disponible. Tout d'abord, nous considérons les données d'IRMf de repos, que nous traitons grâce à des méthodes de factorisation de matrices. Nous présentons de nouvelles méthodes pour calculer en un temps raisonnable une factorisation parcimonieuse de matrices constituées de centaines d'enregistrements d'IRMf. Cela nous permet d'extraire des réseaux fonctionnels à partir de données d'une envergure inédite. Notre méthode principale introduit une réduction aléatoire de la dimension des données dans une boucle d'apprentissage en ligne. L'algorithme proposé converge plus de 10 fois plus vite que les meilleures méthodes existantes, pour différentes configurations et sur plusieurs jeux de données. Nous effectuons une vaste validation expérimentale de notre approche de sous-échantillonnage aléatoire. Nous proposons une étude théorique des propriétés de convergence de notre algorithme. Dans un second temps, nous nous intéressons aux données d'IRMf d'activation. Nous démontrons comment agréger différents études acquises suivant des protocoles distincts afin d'apprendre des modèles joints de décodage plus justes et interprétables. Notre modèle multi-études apprend à réduire la dimension des images cérébrales en entrée en même temps qu'il apprend à les classifier, pour chacune des études, à partir de leurs représentations réduites. Cela suscite un transfert d'information entre les études. En conséquence, notre modèle multi-étude est plus performant que les modèles de décodage appris sur chaque étude séparément. Notre approche identifie une représentation universellement pertinente de l'activité cérébrale, supportée par un petit nombre de réseaux optimisés pour l'identification de tâchesThanks to the advent of functional brain-imaging technologies, cognitive neuroscience is accumulating maps of neural activity responses to specific tasks or stimuli, or of spontaneous activity. In this work, we consider data from functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI), that we study in a machine learning setting: we learn a model of brain activity that should generalize on unseen data. After reviewing the standard fMRI data analysis techniques, we propose new methods and models to benefit from the recently released large fMRI data repositories. Our goal is to learn richer representations of brain activity. We first focus on unsupervised analysis of terabyte-scale fMRI data acquired on subjects at rest (resting-state fMRI). We perform this analysis using matrix factorization. We present new methods for running sparse matrix factorization/dictionary learning on hundreds of fMRI records in reasonable time. Our leading approach relies on introducing randomness in stochastic optimization loops and provides speed-up of an order of magnitude on a variety of settings and datasets. We provide an extended empirical validation of our stochastic subsampling approach, for datasets from fMRI, hyperspectral imaging and collaborative filtering. We derive convergence properties for our algorithm, in a theoretical analysis that reaches beyond the matrix factorization problem. We then turn to work with fMRI data acquired on subject undergoing behavioral protocols (task fMRI). We investigate how to aggregate data from many source studies, acquired with many different protocols, in order to learn more accurate and interpretable decoding models, that predicts stimuli or tasks from brain maps. Our multi-study shared-layer model learns to reduce the dimensionality of input brain images, simultaneously to learning to decode these images from their reduced representation. This fosters transfer learning in between studies, as we learn the undocumented cognitive common aspects that the many fMRI studies share. As a consequence, our multi-study model performs better than single-study decoding. Our approach identifies universally relevant representation of brain activity, supported by a few task-optimized networks learned during model fitting. Finally, on a related topic, we show how to use dynamic programming within end-to-end trained deep networks, with applications in natural language processing
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Moradi, Fard Maziar. "Apprentissage de représentations de données dans un apprentissage non-supervisé". Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. http://www.theses.fr/2020GRALM053.
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En raison du grand impact de l’apprentissage profond sur divers domaines de l’apprentissage automatique, leurs capacités à améliorer les approches de clustering ont récemment été étudiées. Dans un premier temps, des approches d’apprentissage profond (principalement des autoencodeurs) ont été utilisées pour réduire la dimensionnalité de l’espace d’origine et pour supprimer les éventuels bruits (également pour apprendre de nouvelles représentations de données). De telles approches de clustering qui utilisent des approches d’apprentissage en profondeur sont appelées deep clustering. Cette thèse se concentre sur le développement de modèles de deep clustering qui peuvent être utilisés pour différents types de données (par exemple, des images, du texte). Tout d’abord, nous proposons un algorithme DKM (Deep k-means) dans lequel l’apprentissage des représentations de données (via un autoencodeur profond) et des représentants de cluster (via k-means) est effectué de manière conjointe. Les résultats de notre approche DKM indiquent que ce modèle est capable de surpasser des algorithmes similaires en Deep Clustering. En effet, notre cadre proposé est capable de propager de manière lisse l’erreur de la fonction de coût à travers toutes les variables apprenables.De plus, nous proposons deux modèles nommés SD2C et PCD2C qui sont capables d’intégrer respectivement des mots d’amorçage et des contraintes par paires dans des approches de Deep Clustering de bout en bout. En utilisant de telles approches, les utilisateurs peuvent observer le reflet de leurs besoins en clustering. Enfin, les résultats obtenus à partir de ces modèles indiquent leur capacité à obtenir des résultats plus adaptésDue to the great impact of deep learning on variety fields of machine learning, recently their abilities to improve clustering approaches have been investi- gated. At first, deep learning approaches (mostly Autoencoders) have been used to reduce the dimensionality of the original space and to remove possible noises (also to learn new data representations). Such clustering approaches that utilize deep learning approaches are called Deep Clustering. This thesis focuses on developing Deep Clustering models which can be used for different types of data (e.g., images, text). First we propose a Deep k-means (DKM) algorithm where learning data representations (through a deep Autoencoder) and cluster representatives (through the k-means) are performed in a joint way. The results of our DKM approach indicate that this framework is able to outperform similar algorithms in Deep Clustering. Indeed, our proposed framework is able to truly and smoothly backpropagate the loss function error through all learnable variables.Moreover, we propose two frameworks named SD2C and PCD2C which are able to integrate respectively seed words and pairwise constraints into end-to-end Deep Clustering frameworks. In fact, by utilizing such frameworks, the users can observe the reflection of their needs in clustering. Finally, the results obtained from these frameworks indicate their ability to obtain more tailored results
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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.
Texto completoResumen
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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Melouki, Brahim. "Apprentissage du français en Palestine : motivations et représentations". Rouen, 2011. http://www.theses.fr/2011ROUEL013.
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Tchobanov, Atanas. "Représentations et apprentissage des primitives phonologiques : ^pproche neuromimétique". Paris 10, 2002. http://www.theses.fr/2002PA100018.
Texto completoResumen
L'idée développée ici est que les objets phonologiques : traits distinctifs, phonèmes et syllabes, sont représentés dans le cortex par des réverbérations synchrones d'ensembles de neurones. Ces ensembles se situent dans des zones du cortex spécialisées dans les processus de planification-production linguistique (Broca) et la perception-compréhension (Wernicke). Les évidences neurobiologiques et les simulations connexionnistes confirment qu'une telle synchronisation entre sites corticaux distants peut-être facilement et rapidement obtenue si le modèle respecte certaines propriétés neurobiologiques. Nous plaidons pour une phonologie neurologiquement réaliste. La pertinence cognitive est garantie par l'utilisation d'un mécanisme de codage confirmé : la synchronie temporelle. Les représentations qui en résultent sont génériques, applicables à d'autres dom̀aines linguistiques et cognitifs. .We develop the idea that the basic phonological objects : features, phonemes and syllables are represented at the level of cortical activity by coherent neuron assemblies' reverberations. Thes assemblies of hebbian type are located at cortex areas specializing in the process of phonological planning-production (Broca) and perception-comprehension (Wernicke). Neurobiological and connectionist simulations data support the view that synchronous activity of neurons from distant areas can be rapidly obtained if the model respects some neurobiological properties. We claim that phonology should be neurologically plausible. Using a well-studied coding scheme as the temporal synchrony of neuron activity gives representations a cognitive realism. Resulting patters are generic, not specially phonological and might be reused in modeling other linguistics and cognitive phenomena. .
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Tamaazousti, Youssef. "Vers l’universalité des représentations visuelle et multimodales". Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLC038/document.
Texto completoResumen
En raison de ses enjeux sociétaux, économiques et culturels, l’intelligence artificielle (dénotée IA) est aujourd’hui un sujet d’actualité très populaire. L’un de ses principaux objectifs est de développer des systèmes qui facilitent la vie quotidienne de l’homme, par le biais d’applications telles que les robots domestiques, les robots industriels, les véhicules autonomes et bien plus encore. La montée en popularité de l’IA est fortement due à l’émergence d’outils basés sur des réseaux de neurones profonds qui permettent d’apprendre simultanément, la représentation des données (qui était traditionnellement conçue à la main), et la tâche à résoudre (qui était traditionnellement apprise à l’aide de modèles d’apprentissage automatique). Ceci résulte de la conjonction des avancées théoriques, de la capacité de calcul croissante ainsi que de la disponibilité de nombreuses données annotées. Un objectif de longue date de l’IA est de concevoir des machines inspirées des humains, capables de percevoir le monde, d’interagir avec les humains, et tout ceci de manière évolutive (c’est `a dire en améliorant constamment la capacité de perception du monde et d’interaction avec les humains). Bien que l’IA soit un domaine beaucoup plus vaste, nous nous intéressons dans cette thèse, uniquement à l’IA basée apprentissage (qui est l’une des plus performante, à ce jour). Celle-ci consiste `a l’apprentissage d’un modèle qui une fois appris résoud une certaine tâche, et est généralement composée de deux sous-modules, l’un représentant la donnée (nommé ”représentation”) et l’autre prenant des décisions (nommé ”résolution de tâche”). Nous catégorisons, dans cette thèse, les travaux autour de l’IA, dans les deux approches d’apprentissage suivantes : (i) Spécialisation : apprendre des représentations à partir de quelques tâches spécifiques dans le but de pouvoir effectuer des tâches très spécifiques (spécialisées dans un certain domaine) avec un très bon niveau de performance; ii) Universalité : apprendre des représentations à partir de plusieurs tâches générales dans le but d’accomplir autant de tâches que possible dansdifférents contextes. Alors que la spécialisation a été largement explorée par la communauté de l’apprentissage profond, seules quelques tentatives implicites ont été réalisée vers la seconde catégorie, à savoir, l’universalité. Ainsi, le but de cette thèse est d’aborder explicitement le problème de l’amélioration de l’universalité des représentations avec des méthodes d’apprentissage profond, pour les données d’image et de texte. [...]Because of its key societal, economic and cultural stakes, Artificial Intelligence (AI) is a hot topic. One of its main goal, is to develop systems that facilitates the daily life of humans, with applications such as household robots, industrial robots, autonomous vehicle and much more. The rise of AI is highly due to the emergence of tools based on deep neural-networks which make it possible to simultaneously learn, the representation of the data (which were traditionally hand-crafted), and the task to solve (traditionally learned with statistical models). This resulted from the conjunction of theoretical advances, the growing computational capacity as well as the availability of many annotated data. A long standing goal of AI is to design machines inspired humans, capable of perceiving the world, interacting with humans, in an evolutionary way. We categorize, in this Thesis, the works around AI, in the two following learning-approaches: (i) Specialization: learn representations from few specific tasks with the goal to be able to carry out very specific tasks (specialized in a certain field) with a very good level of performance; (ii) Universality: learn representations from several general tasks with the goal to perform as many tasks as possible in different contexts. While specialization was extensively explored by the deep-learning community, only a few implicit attempts were made towards universality. Thus, the goal of this Thesis is to explicitly address the problem of improving universality with deep-learning methods, for image and text data. We have addressed this topic of universality in two different forms: through the implementation of methods to improve universality (“universalizing methods”); and through the establishment of a protocol to quantify its universality. Concerning universalizing methods, we proposed three technical contributions: (i) in a context of large semantic representations, we proposed a method to reduce redundancy between the detectors through, an adaptive thresholding and the relations between concepts; (ii) in the context of neural-network representations, we proposed an approach that increases the number of detectors without increasing the amount of annotated data; (iii) in a context of multimodal representations, we proposed a method to preserve the semantics of unimodal representations in multimodal ones. Regarding the quantification of universality, we proposed to evaluate universalizing methods in a Transferlearning scheme. Indeed, this technical scheme is relevant to assess the universal ability of representations. This also led us to propose a new framework as well as new quantitative evaluation criteria for universalizing methods
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Ez-Zaher, Ahmed. "Représentations métaphonologiques et apprentissage de la lecture en arabe". Toulouse 2, 2004. http://www.theses.fr/2004TOU20028.
Texto completoResumen
L'hypothèse principale de cette étude est que, contrairement à d'autres langues alphabétiques, la conscience syllabique joue un rôle déterminant dans l'apprentissage de la lecture en arabe. En effet, certaines caractéristiques phonologiques et orthographiques de cette langue peuvent avoir une influence sur la conscience phonologique et l'apprentissage de la lecture. Les résultats obtenus avec un échantillon de 80 enfants marocains arabophones âgés de 6 ans et 6 mois en CP, montrent une relation étroite entre la capacité de découpage syllabique et l'apprentissage de la lecture, à la fois en tant que cause et en tant que conséquence de cet apprentissage. Ils permettent d'affirmer que l'apprentissage de la lecture en arabe se suffit d'une conscience syllabe, surtout dans les premières années ou l'enfant apprend à lire dans une orthographe avec voyelles. Dans cette forme d'écriture voyellisée, les correspondances grapho-phonologiques s'établissent majoritairement au niveau des syllabes. Toutefois, la conscience phonémique reste incontournable et semble se développer tardivement, en rapport avec une orthographe sans voyelles. L'enseignement de la lecture en arabe doit s'appuyer sur la syllabe comme unité d'analyse du langage pour faciliter l'entrée de l'enfant dans l'écritThis study was designed to examine the relation between phonological awareness and learning to read arabic. The main hypothesis holds that, unlike other alphabetic languages, syllabic awareness may play important role in learning to read. Some phonological and orthographic characteristics of the arabic language do have an influence both on phonological awareness children, shows clearly that syllabic awareness is strongly related to learning to read in beginning years, both as prerequisite or as a consequence of this learning. Syllabic segmentation appears much useful to establish letter/sound correspondences in the vowelised script. In contrast, phonemic awareness is needed only later in a second stage when children have to process an unvowelised, deep orthography. It was concluded that in the first stage phonemic awareness is not necessary to acquire reading abilities in vowelised arabic orthography and thus teaching methods must rely on syllabic units to introduce children to literacy
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Boisson, Arthur. "Motricité et intégration multi-sensorielle : apprentissage des représentations grapho-phonémiques". Thesis, Lyon, 2018. http://www.theses.fr/2018LYSE2126/document.
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Nous sommes, dans notre vie quotidienne entourés d'associations audio-visuelles : nous les percevons et les mémorisons tout au long de notre vie. Pourtant, les mécanismes impliqués dans leur apprentissage restent abscons. En particulier, les facteurs comme la motricité permettant de favoriser de tels apprentissages, sont rarement étudiés d'un point de vue mnésique.Ainsi, les objectifs généraux de cette thèse visent à : i) étudier les mécanismes cognitifs à la base de l'apprentissage d'associations audio-visuelles, ii) mieux comprendre l'impact de la motricité dans l'efficacité de ses mécanismes, et iii) proposer des méthodologies originales susceptibles d'augmenter l'efficacité de ces mécanismes et/ou de compenser d'éventuels déficits.Plus précisément, ce travail de thèse s'intéresse au bénéfice de la motricité dans l'apprentissage des correspondances grapho-phonémiques (CGP). En plus de l'intérêt purement théorique que suscite l'étude de cet apprentissage, l'importance de cette acquisition chez les jeunes enfants pré-lecteurs ajoute une portée pratique et pédagogique à ce travail. L’originalité de ce travail de thèse est de vouloir rapprocher deux grands domaines d'études, celui de l’apprentissage de la lecture/écriture et celui de la mémoire. Bien que les deux domaines traitent d'apprentissage et donc de mémoire, il n'y a jamais eu de véritable tentative d'application des modèles de la mémoire pour aider à la compréhension des mécanismes d'apprentissage de la lecture-écriture de mots, et inversement, les travaux sur la mémoire ont rarement regardé du côté des recherches sur l'apprentissage de la lecture-écriture pour valider leurs hypothèses. Or, l’un des intérêts du modèle Act-In servant de support à cette thèse est justement de proposer une approche intégrée du fonctionnement cognitif et pas seulement de la mémoireIn our daily lives, we are surrounded by audiovisual associations: we perceive and memorize them throughout our lives. However, the mechanisms involved in their learning are not fully understood. In particular, factors such as motor skills that promote such learning are rarely studied from a memory point of view.Thus, the general objectives of this thesis are to: i) study the cognitive mechanisms underlying the learning of audio-visual associations, ii) better understand the impact of motor skills on the effectiveness of its mechanisms, and iii) propose original methodologies likely to increase the effectiveness of these mechanisms and/or compensate for possible deficits.More precisely, this thesis work focuses on the benefit of motor exploration in learning grapho-phonemic correspondences (GPC). In addition to the purely theoretical interest in studying this learning, the importance of this acquisition for young pre-readers adds a practical and pedagogical dimension to this work. What stands out from this thesis is that two areas of study, the one of learning to read and the one of memory are combined. Though both of them deal with learning hence memory, there has never been a real attempt to apply memory models to help understand the mechanisms of learning word reading and writing, and conversely, memory research has rarely looked to research on learning to read and write to validate their assumptions. However, one of the interests of the Act-In model used to support this thesis is precisely to propose an integrated approach to cognitive functioning and not only to memory
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Amate, Laure. "Apprentissage de modèles de formes parcimonieux basés sur des représentations splines". Phd thesis, Université de Nice Sophia-Antipolis, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00456612.
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Il est souvent important de trouver une représentation compacte des propriétés morphologiques d'un ensemble d'objets. C'est le cas lors du déplacement de robots autonomes dans des environnements naturels, qui doivent utiliser les objets dispersés dans la région de travail pour naviguer. Cette thèse est une contribution à la définition de formalismes et méthodes pour l'identification de tels modèles. Les formes que nous voulons caractériser sont des courbes fermées correspondant aux contours des objets détectés dans l'environnement, et notre caractérisation des leurs propriétés sera probabiliste. Nous formalisons la notion de forme en tant que classes d'équivalence par rapport à des groupes d'opérateurs géométriques basiques, introduisant deux approches : discrète et continue. La théorie discrète repose sur l'existence d'un ensemble de points remarquables et est sensible à leur sélection. L'approche continue, qui représente une forme par des objets de dimension infinie, correspond mieux à la notion intuitive de forme mais n'est pas parcimonieuse. Nous combinons les avantages des deux approches en représentant les formes à l'aide de splines : fonctions continues, flexibles, définies par un ensemble de noeuds et de points de contrôle. Nous étudions d'abord l'ajustement d'un modèle spline à une courbe, comme la recherche d'un compromis entre la parcimonie de la représentation et sa fidélité aux données, approche classique dans le cadre de familles imbriquées de dimension croissante. Nous passons en revue les méthodes utilisées dans la littérature, et nous retenons une approche en deux étapes, qui satisfait nos pré-requis : détermination de la complexité du modèle (par une chaîne de Markov à sauts réversibles), suivie de l'estimation des paramètres (par un algorithme de recuit simulé). Nous discutons finalement le lien entre l'espace de formes discrètes et les représentations splines lorsque l'on prend comme points remarquables les points de contrôle. Nous étudions ensuite le problème de modélisation d'un ensemble de courbes, comme l'identification de la distribution des paramètres de leur représentation par des splines où les points de contrôles et les noeuds sont des variables latentes du modèle. Nous estimons ces paramètres par un critère de vraisemblance marginale. Afin de pouvoir traiter séquentiellement un grand nombre de données nous adaptons une variante de l'algorithme EM proposée récemment. Le besoin de recourir à des approximations numériques (méthodes de Monte-Carlo) pour certains calculs requis par la méthode EM, nous conduit à une nouvelle variante de cet algorithme, proposée ici pour la première fois.
Libros sobre el tema "Apprentissage des représentations démêlées"
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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".
Capítulos de libros sobre el tema "Apprentissage des représentations démêlées"
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Guemkam Ouafo, Diane Armelle. "Multilinguisme camerounais, traitement computationnel et développement". En Multilinguisme, multiculturalisme et représentations identitaires, 303–12. Observatoire européen du plurilinguisme, 2021. http://dx.doi.org/10.3917/oep.goron.2021.01.0303.
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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". En 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". En 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 y Anani Michael Kouabenan. "Et si le français ivoirien devient medium d’enseignement-apprentissage au primaire ? Représentations des enseignants et parents d’élèves". En 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.
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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". En Le Japon, acteur de la Francophonie, 27–40. Editions des archives contemporaines, 2016. http://dx.doi.org/10.17184/eac.5524.
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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 y Riad Messaour. "Apprentissage du FLE en Algérie : de l’analyse des représentations à la motivation des apprenants dans le milieu universitaire". En 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". En 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 y Isabelle CROS. "Former les futurs enseignants de langue au numérique par l’approche réflexive (collaborative)". En Numérique et didactique des langues et cultures, 131–54. Editions des archives contemporaines, 2022. http://dx.doi.org/10.17184/eac.5758.
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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 y 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". En 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.
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