L'analyse de l'activitÃ© dans l'enseignement et l'apprentissage d'une ...

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DEUXIEME PARTIE – RECHERCHES SUR LE TERRAIN DES TICE EN ERGONOMIECOGNITIVE DE LA LVEFrançoise RABY – HDR - Volume 1 - SynthèseLe prototype RAFALES (Recueil Automatisé Favorisant l’Acquisition d’une Languede Spécialité) : une simulation informatique de l’acquisition de l’anglais de spécialitéC’est dans ce contexte général de développement du connexionnisme qu’estapparu, en 1997, le modèle cognitif LSA (Latent Semantic Analysis) qui se présentecomme un programme informatique capable d’acquérir des connaissances à partir del’analyse entièrement automatique de grands corpus de textes. Il a donc « incarné »,dans mes recherches, l’exemple même de l’apport de l’instrument informatique à lamodélisation des processus cognitifs.Comme tout modèle connexionniste et donc computationnel, LSA repose sur unmodèle mathématique qui ne pourrait être implémenté sans la puissance de calcul del’ordinateur.Selon le principe général d’analyse des textes par LSA, le sens d’un mot est définistatistiquement, à partir de l’ensemble des contextes dans lesquels ce mot apparaît.Par exemple, le mot bille va apparaître souvent conjointement à des mots commerouler, ronde, jeu et très peu fréquemment à des mots comme sapin ou cerf-volant.Cependant, cette information statistique sur le contexte d’un mot M n’est passuffisante pour en définir le sens, puisqu’elle ne dit rien quant aux liens sémantiquesavec tous les autres mots qui n’apparaissent jamais conjointement à M. Par exemple,le contexte statistique de bille (rouler, ronde, jeu, etc.) nous renseigneinsuffisamment sur le sens du mot bille ; en particulier il ne nous dit rien sur le liensémantique avec le mot agate si ces deux mots n’apparaissent jamais ensemble dansles textes utilisés. Il faut pour cela un mécanisme permettant de croiser lesinformations de co-occurrences propres à chaque mot. Ainsi, le terme bille doit êtreconsidéré proche du terme jeu parce qu’il co-occurre avec des mots (jouer, enfants,partie, gagner, etc.) qui eux-mêmes co-occurrent avec jeu. Ce sont ces enchaînementsde liens de co-occurrence, à plusieurs niveaux, qui permettent une représentationcorrecte du sens des mots. Par ailleurs, il est nécessaire de réduire cette masseénorme d’informations constituée de tous les contextes rencontrés. En effet,l’apprentissage n’est pas qu’un processus d’accumulation, il doit nécessairementinclure une phase de généralisation afin de modéliser d’une manière économique ungrand nombre de stimuli. Cependant, la fréquence des occurrences ne suffit pas, il166
DEUXIEME PARTIE – RECHERCHES SUR LE TERRAIN DES TICE EN ERGONOMIECOGNITIVE DE LA LVEFrançoise RABY – HDR - Volume 1 - Synthèsefaut aussi créer une procédure pour établir les liaisons sémantiques. Cette procédureest la réduction de la matrice.Le principe est le suivant. L’analyse de la sémantiquelatente se fait en deux étapes. Dans un premier temps, lamatrice d’occurrences est construite. Il s’agit d’une matricedont les lignes représentent les unités textuelles (l’unitégénéralement utilisée est le paragraphe) et les colonnes lesgraphèmes. L’élément (i,j) de la matrice correspond ainsi aunombre d’occurrences du graphème j dans le paragraphe i.L’étape suivante consiste à réduire ces dimensions à environ200. Ce nombre est important car une réduction à un espacetrop grand ne fait pas suffisamment émerger les liaisonssémantiques entre les mots, et un espace trop petit conduit àune trop grande perte d’informations. Ce nombre dedimensions est issu de tests empiriques [Derwester 90].Cette réduction est réalisée par le biais d’une décompositionaux valeurs singulières. La réduction à n dimensions vaconsister à ne conserver que les n premières de ces valeurspour reconstituer une matrice approchée, de dimension n.Chaque graphème et chaque paragraphe, traité de la mêmefaçon dans cette procédure, est ainsi représenté par unvecteur à n dimensions.L’espace sémantique construit, il faut choisir une mesureappropriée afin de déterminer la proximité entre deuxéléments. Les tests empiriques ont privilégié la méthode ducosinus. La proximité entre deux vecteurs est le cosinus deleur angle. La proximité sémantique entre deux graphèmes,entre deux paragraphes ou entre un graphème et unparagraphe est donc une valeur entre –1 et 1, où 1 indiqueune très forte proximité sémantique. [Zampa, 2005, p. 4]RAFALES, un instrument d’aide à l’apprentissage du vocabulaire de spécialitéLa modélisation des connaissances de l’apprenantNous avons utilisé LSA pour modéliser les connaissances du domaine et les mettreen rapport avec les connaissances de l’élève, afin de sélectionner les textes les plusappropriés dans le domaine de spécialité (l’anglais juridique) pour optimiserl’acquisition du vocabulaire de spécialité. RAFALES se présente en effet comme untuteur intelligent construit selon le modèle de Wenger [1987]. Il comprend : une basede connaissances du domaine, la base de connaissances de l’élève et le modulepédagogique. Chacun de ces modules utilise LSA, ce qui permet de n’avoir qu’unseul formalisme pour modéliser toutes les connaissances. Notre démarche s’appuyait167
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Université Stendhal - Grenoble 3L
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PRÉSENTATION DU DOSSIERDocument de
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