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: DyLNet – Dynamiques langagières, apprentissages linguistiques et sociabilité à l’école maternelle : apport des capteurs de proximité pour le recueil de données massives

By Aurélie Nardy, Eric Fleury, Jean-Pierre Chevrot, Márton Karsai, Laurence Buson, Maryse Bianco, Isabelle Rousset, Céline Dugua, Loïc Liégeois, Stéphanie Barbu, Christophe Crespelle, Anthony Busson, Yannick Léo and Hélène Bouchet

Abstract

Because preschool is the first step in a child's school career, it is necessary to understand how children from different social backgrounds integrate and adapt to it. Oral language plays a key role in this process: it is the mean and result of socialization at school and is the “vital condition for the success of all pupils” (BOEN, 26/03/2015). Children integrate and adapt at school by communicating. At the same time, school socialization increases the opportunities to communicate with peers and with the adults responsible for the children, promotes learning and strengthens linguistic skills. A virtuous circle – or a spiral of failure – may therefore become established between children's sociability, oral communication and learning at school.Social inequalities are a key factor in this chain since, as of age 2, children from different backgrounds do not exhibit the same level of language skills and do not all use, to the same extent, the linguistic codes that are encouraged at school. These early differences, which are transmitted within the family, have given rise to numerous studies that have revealed the influence of the nature and quantity of the speech addressed to children in different social environments. However, these works tell us little about the influence of peers, which may modulate the impact of the family given that peer groups give rise to a certain social mix, in particular in the school context. School attendance therefore introduces a new factor into the equation, especially when the academic group is socially mixed or through the speech produced by the teachers.The aim of DyLNet is to observe and characterize the relations between child socialization and oral language learning during the preschool period by means of an innovative multidisciplinary approach that combines work in the fields of language acquisition, sociolinguistics and network science.It will be implemented through the 3-year follow-up of all the children (200) and teaching staff at a socially mixed preschool. The social interactions between individuals will be recorded using wireless sensor technology which will record inter-individual proximity data at 5 second intervals. These sensors will be worn for one week every month for a period of 3 years. We will monitor the children's language development on the basis of their results in general language tests and the recording of their social use of language in natural interactions, through microphones implemented on the sensors. Finally, the children's social profiles will be identified by means of questionnaires sent to their families. Thanks to the analytical (detection of communities) and modeling (data driven multi-agent models) power of the network science, the social interaction data will be matched against the children's linguistic performances and sociolinguistic usage. The task, in particular, will be to examine the influence of the children's social relations on their language development (if individuals stay in the same peer community between two observation times, does the linguistic distance between them falls over the same period?) and, equally, the influence of language on these social relations (if two individuals belong to the same linguistic group at time T, does the probability that they will be in the same peer community increase at time T+n?). We shall also examine the interactions between the pupils and the teaching staff – teachers and classroom assistants – in order to observe whether their frequency has an impact on the children's language development. Finally, DyLNet will result in the provision to the scientific community of a database indicating the relations between the recorded interaction frequencies and the language descriptions of a broad school community of children and adults followed up over three years.Parce que l’école maternelle est la première étape de la scolarisation, il est nécessaire de comprendre comment les enfants d’origines sociales diverses s’y intègrent et s’y adaptent. Dans ce processus, le langage oral joue un rôle central : il est le moyen et le résultat de la socialisation scolaire et la “condition essentielle de la réussite de toutes et de tous” (BOEN, 26/03/2015). Les enfants s’intègrent et s’adaptent à l’école en communiquant. Réciproquement, une socialisation scolaire réussie multiplie les opportunités de communication avec les pairs et les adultes en charge des enfants, favorise les apprentissages et renforce les compétences linguistiques. Il peut donc s’établir un cercle vertueux – ou au contraire une spirale d’échec – entre sociabilité enfantine, communication orale, apprentissages scolaires.Dans cet enchaînement, les inégalités d’origine sociale sont un facteur central puisque, dès 2 ans, les enfants de tous les milieux ne manifestent pas le même niveau d’habileté langagière et n’utilisent pas au même degré les codes linguistiques valorisés dans le cadre de l’école. Ces différences précoces, issues de la transmission au sein de la famille, ont suscité de nombreuses recherches qui ont mis en évidence l’influence de la nature et de la quantité de discours adressé à l’enfant dans les différents milieux sociaux. Ces travaux laissent toutefois dans l’ombre l’influence des pairs, susceptible de modifier l’impact de la famille dans la mesure où le groupe de pairs est le lieu d’une certaine mixité sociale, notamment en contexte scolaire. La scolarisation offre donc une nouvelle donne, notamment quand la composition du groupe scolaire est socialement mixte ou au travers du discours produit par les enseignants.DyLNet vise à observer et caractériser les relations entre socialisation enfantine et apprentissage du langage oral pendant la période de scolarisation en maternelle par une approche multidisciplinaire novatrice combinant travaux sur l’acquisition du langage, sociolinguistique et science des réseaux.Sa mise en œuvre procédera par le suivi, pendant 3 ans, de tous les enfants (200) et intervenants pédagogiques d’une école maternelle socialement mixte. Les interactions sociales entre les individus seront enregistrées grâce à l’utilisation de la technologie des capteurs sans fil qui enregistrent, toutes les 5 secondes, les proximités entre individus. Ils seront portés une semaine par mois pendant 3 ans. Nous suivrons le développement langagier enfantin au travers de leurs résultats à des tests généraux de langage et de leurs usages sociaux du langage en situation naturelle d’interactions. Enfin, le profil social des élèves sera appréhendé au travers d’un questionnaire adressé aux familles.Grâce à la puissance d’analyse (détection de communautés) et de modélisation (modèles multi-agents) des sciences des réseaux, les données sur les interactions sociales seront mises en relation avec les performances linguistiques et les usages sociolinguistiques enfantins. Il s’agira notamment d’examiner l’influence des relations sociales enfantines sur le développement du langage (si des individus restent dans la même communauté de pairs entre deux temps d’observation, est-ce que leur distance linguistique diminue dans la même période ?) et réciproquement, l’influence du langage sur ces relations sociales (si deux individus appartiennent au même groupe linguistique au temps T, est-ce que la probabilité qu’ils soient dans la même communauté de pairs augmente à T+n ?). Nous nous intéresserons également aux interactions entre les élèves et l’équipe éducative – enseignants et autres personnels présents dans l’école – afin d’observer si leur fréquence a un impact sur le développement langagier enfantin

Topics: longitudinal follow-up, big data, learning/development of oral language, socialization, développement du langage oral, données massives, Socialisation, Suivi longitudinal, [ SHS.LANGUE ] Humanities and Social Sciences/Linguistics
Publisher: HAL CCSD
Year: 2016
OAI identifier: oai:HAL:hal-01396652v1
Provided by: Hal-Diderot
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