Hypermédia, interaction et apprentissage dans des systèmes d'information et de communication : résultats et agenda de recherche

L'apprentissage des langues assisté par ordinateur (ALAO), dans ses aspects recherche sur les processus d'apprentissage ou aide à l'enseignement, connaît une profonde évolution depuis plusieurs années avec, notamment, la généralisation des environnements informatiques multimédias et des réseaux comme Internet, que nous engloberons pour les besoins de l'exposé sous la dénomination générique de " systèmes d'information et de communication " (SIC) (ALSIC, 2000 ; Chanier & Pothier, 1998). Si l'on peut parler d'évolution pour la minorité d'enseignants de langues et de chercheurs qui se considère comme faisant partie du domaine de l'ALAO, il ne serait sans doute pas exagéré d'avancer le terme de bouleversements pour qualifier les mutations en cours dans les métiers de la formation des langues. Nous avons commencé à vivre une période enthousiasmante certes mais critique, car une majorité de professionnels (au sens large, c'est-à-dire du privé ou du secteur éducatif) sont confrontés à un phénomène jusqu'alors inconnu d'eux-mêmes, à l'exception de la minorité agissante d'ALAO (et encore pas toute puisque l'évolution signalée au début n'a pas touché de la même façon tout le milieu). Il s'agit donc d'une période de rupture avec le passé, d'une période dans laquelle la présentation des SIC, de leurs relations avec l'apprentissage va revêtir de multiples formes, éventuellement opposées, parce qu'elle est un enjeu scientifique, sociologique, voire de pouvoir. Cet article adoptera un position très différente de celle que nous venons d'évoquer. En particulier, dire que les termes cités ci-dessus sont flous est un leurre. Comme nous le montrerons, chacun a plusieurs acceptions dont l'utilisation dépend des perspectives de travail retenues. Des perspectives différentes divisent ainsi chacun des champs disciplinaires de référence, ou, de façon plus constructive, peuvent rassembler des personnes appartenant à des champs distincts, en particulier le domaine des EIAH et d'une partie de l'ALAO, parce que ces personnes ont des façons comparables d'apprécier le rôle des SIC dans l'apprentissage. Enfin, nous essayerons à l'intérieur de l'évolution que connaît l'ALAO de rechercher un continuum dans les études et recherche avec la période pré multimédia et Internet, tout en essayant de dégager les nouveaux enjeux. Ainsi, plutôt que de parler en terme de rupture, nous préférons, pour reprendre l'exemple bien connu des révolutions scientifiques (particulièrement en physique), chercher à construire en assimilant les travaux et approches du passé récent

Analyse sémantique d'un trafic routier dans un contexte de vidéo-surveillance

Les problématiques de sécurité, ainsi que le coût de moins en moins élevé des caméras numériques, amènent aujourd'hui à un développement rapide des systèmes de vidéosurveillance. Devant le nombre croissant de caméras et l'impossibilité de placer un opérateur humain devant chacune d'elles, il est nécessaire de mettre en oeuvre des outils d'analyse capables d'identifier des évènements spécifiques. Le travail présenté dans cette thèse s'inscrit dans le cadre d'une collaboration entre le Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI) et la société Adacis. L'objectif consiste à concevoir un système complet de vidéo-surveillance destiné à l'analyse automatique de scènes autoroutières et la détection d'incidents. Le système doit être autonome, le moins supervisé possible et doit fournir une détection en temps réel d'un évènement.Pour parvenir à cet objectif, l'approche utilisée se décompose en plusieurs étapes. Une étape d'analyse de bas-niveau, telle que l'estimation et la détection des régions en mouvement, une identification des caractéristiques d'un niveau sémantique plus élevé, telles que l'extraction des objets et la trajectoire des objets, et l'identification d'évènements ou de comportements particuliers, tel que le non respect des règles de sécurité. Les techniques employées s'appuient sur des modèles statistiques permettant de prendre en compte les incertitudes sur les mesures et observations (bruits d'acquisition, données manquantes, ...).Ainsi, la détection des régions en mouvement s'effectue au travers la modélisation de la couleur de l'arrière-plan. Le modèle statistique utilisé est un modèle de mélange de lois, permettant de caractériser la multi-modalité des valeurs prises par les pixels. L'estimation du flot optique, de la différence de gradient et la détection d'ombres et de reflets sont employées pour confirmer ou infirmer le résultat de la segmentation.L'étape de suivi repose sur un filtrage prédictif basé sur un modèle de mouvement à vitesse constante. Le cas particulier du filtrage de Kalman (filtrage tout gaussien) est employé, permettant de fournir une estimation a priori de la position des objets en se basant sur le modèle de mouvement prédéfini.L'étape d'analyse de comportement est constituée de deux approches : la première consiste à exploiter les informations obtenues dans les étapes précédentes de l'analyse. Autrement dit, il s'agit d'extraire et d'analyser chaque objet afin d'en étudier son comportement. La seconde étape consiste à détecter les évènements à travers une coupe du volume 2d+t de la vidéo. Les cartes spatio-temporelles obtenues sont utilisées pour estimer les statistiques du trafic, ainsi que pour détecter des évènements telles que l'arrêt des véhicules.Pour aider à la segmentation et au suivi des objets, un modèle de la structure de la scène et de ses caractéristiques est proposé. Ce modèle est construit à l'aide d'une étape d'apprentissage durant laquelle aucune intervention de l'utilisateur n'est requise. La construction du modèle s'effectue à travers l'analyse d'une séquence d'entraînement durant laquelle les contours de l'arrière-plan et les trajectoires typiques des véhicules sont estimés. Ces informations sont ensuite combinées pour fournit une estimation du point de fuite, les délimitations des voies de circulation et une approximation des lignes de profondeur dans l'image. En parallèle, un modèle statistique du sens de direction du trafic est proposé. La modélisation de données orientées nécessite l'utilisation de lois de distributions particulières, due à la nature périodique de la donnée. Un mélange de lois de type von-Mises est utilisée pour caractériser le sens de direction du trafic.Automatic traffic monitoring plays an important role in traffic surveillance. Video cameras are relatively inexpensive surveillance tools, but necessitate robust, efficient and automated video analysis algorithms. The loss of information caused by the formation of images under perspective projection made the automatic task of detection and tracking vehicles a very challenging problem, but essential to extract a semantic interpretation of vehicles behaviors. The work proposed in this thesis comes from a collaboration between the LaBRI (Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique) and the company Adacis. The aim is to elaborate a complete video-surveillance system designed for automatic incident detection.To reach this objective, traffic scene analysis proceeds from low-level processing to high-level descriptions of the traffic, which can be in a wide variety of type: vehicles entering or exiting the scene, vehicles collisions, vehicles' speed that are too fast or too low, stopped vehicles or objects obstructing part of the road... A large number of road traffic monitoring systems are based on background subtraction techniques to segment the regions of interest of the image. Resulted regions are then tracked and trajectories are used to extract a semantic interpretation of the vehicles behaviors.The motion detection is based on a statistical model of background color. The model used is a mixture model of probabilistic laws, which allows to characterize multimodal distributions for each pixel. Estimation of optical flow, a gradient difference estimation and shadow and highlight detection are used to confirm or invalidate the segmentation results.The tracking process is based on a predictive filter using a motion model with constant velocity. A simple Kalman filter is employed, which allow to predict state of objets based on a \textit{a priori} information from the motion model.The behavior analysis step contains two approaches : the first one consists in exploiting information from low-level and mid-level analysis. Objects and their trajectories are analysed and used to extract abnormal behavior. The second approach consists in analysing a spatio-temporal slice in the 3D video volume. The extracted maps are used to estimate statistics about traffic and are used to detect abnormal behavior such as stopped vehicules or wrong way drivers.In order to help the segmentaion and the tracking processes, a structure model of the scene is proposed. This model is constructed using an unsupervised learning step. During this learning step, gradient information from the background image and typical trajectories of vehicles are estimated. The results are combined to estimate the vanishing point of the scene, the lanes boundaries and a rough depth estimation is performed. In parallel, a statistical model of the trafic flow direction is proposed. To deal with periodic data, a von-Mises mixture model is used to characterize the traffic flow direction.BORDEAUX1-Bib.electronique (335229901) / SudocSudocFranceF

La conception de jeux vidéo éducatifs : une méthodologie de recherche/création

De façon générale, cette thèse identifie et définit l'ensemble des concepts théoriques et pratiques nécessaires à l'exercice de la conception de jeux vidéo éducatifs en tenant compte des aspects d'intention, d'information, d'interface et d'interactivité. Elle répond à la question suivante : comment outiller et assister efficacement un artiste ou un créateur dans la démarche complexe de la conception de jeux vidéo éducatifs? En effet, les personnes abordant la conception multimédia se sentent souvent dépourvues lorsqu'il est question de développer ou de conceptualiser ce type d'œuvre. C'est d'abord parce qu'il s'agit d'un champ d'étude relativement nouveau qui cherche encore ses codes langagiers. Ensuite, il s'agit de se référer aux niveaux de complexité générés par des projets ludiques et pédagogiques intégrant à la fois des notions de science de l'information (gestion de la connaissance, bases de données), des notions d'esthétique et de forme (arts visuels, design graphique) et des notions d'informatique (langage de programmation, vie et intelligence artificielles). Les résultats de la recherche se présentent sous la forme d'une méthodologie de recherche/création systémique appuyée par une intervention prenant la forme d'une série de quatre capsules multimédias interactives couvrant l'ensemble des résultats générés. Ces capsules s'adressent à des professionnels œuvrant tant dans le domaine de la culture, de l'éducation, de la science, des arts et des communications que dans ceux de la recherche et de l'expérimentation. Elles décrivent, illustrent et démontrent les potentialités expressives, narratives, cognitives et interactives du langage multimédia; elles présentent le champ d'intervention dans son ensemble, incluant les concepts, les théories, les méthodes et les outils nécessaires à sa compréhension, à son élaboration et à sa pratique esthétique, ludique, pédagogique et communicationnelle. De façon plus précise, une première capsule présente des notions définissant le multimédia, ses multiples applications ainsi que les différents contextes de production dans lesquels elles se déploient. Une deuxième capsule expose ensuite des notions de langage cinématographique et hypermédia qui seront utiles pour la conception multimédia. Une troisième capsule aborde des notions relatives à la pédagogie, et comment celles-ci peuvent s'appliquer à la conception de jeux vidéo éducatifs. Enfin, la dernière capsule présente un modèle de devis de conception multimédia adapté aux productions culturelles ludo-éducatives. À travers l'ensemble de ces capsules, des exemples permettront de visualiser et d'expérimenter l'ensemble des concepts répondant aux énoncés théoriques et pratiques exposés par la recherche.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : jeux vidéo éducatifs, design multimédia, scénarisation multimédia, conception multimédia, conception hypermédia, loisir éducatif, jeu éducatif, enseignement par le jeu, apprentissage par le jeu, interface graphique, méthodologie de conception

Un environnement sémantique à base d'agents pour la formation à distance (E-Learning)

Aujourd’hui, les établissements d’enseignement, tels que les universités, de plus en plus offrent des contenus d’E -Learning. Certains de ces cours sont utilisés avec l'enseignement traditionnel (face à face ou présentiel), tandis que d'autres sont utilisés entièrement en ligne. La création de contenu d'apprentissage est une tâche principale dans tous les environnements d'apprentissage en ligne. Les contraintes de réduire au minimum le temps nécessaire pour développer un contenu d'apprentissage, d'augmenter sa qualité scientifique et de l'adapter à de nombreuses situations (contenu adaptatif), ont été un principal objectif et donc plusieurs approches et méthodes ont été proposées. En outre, les caractéristiques intellectuelles et sociales, ainsi que les styles d'apprentissage des individus, peuvent être très différents. Ces différences conduisent les personnes à adapter le contenu d'apprentissage en tenant compte des profils des apprenants et de leurs objectifs et caractéristiques. Cette recherche ouvre des portes pour les systèmes d'apprentissage avancées, qui fournissent aux apprenants immédiatement, des contenus d’apprentissage adaptés selon plusieurs critères de chaque apprenant. Alors que, il ne peut pas être pratique si nous n'avons pas plus d'informations sur l'apprenant et le contenu d'apprentissage (objectifs d'apprentissage, les prérequis, préférences, niveaux ...etc). Par conséquent, nous développons un système collaboratif, où plusieurs auteurs travaillent en collaboration, pour créer et annoter le contenu éducatif en utilisant le système multi-agents. La contribution de notre système est l'hybridation des techniques d'adaptation avec celles de la collaboration et du Web sémantique (ontologie, annotation). Nous représentons les profils des apprenants et le contenu d'apprentissage en utilisant des ontologies et des annotations pour répondre à la diversité et aux besoins individuelles des apprenants. Nous utilisons le paradigme agent, dans notre système, pour bénéficier des points forts de ce paradigme tels que la modularité, autonomie, flexibilité... etc

Ontologies, web sémantique et elearning : vers la composition automatique des objets d'apprentissage fondée sur les ontologies et les théories pédagogiques

Un des grands défis de l'apprentissage en ligne est la difficulté de composition des scénarios de formation à partir des objets d'apprentissages sémantiquement référencés pour répondre aux besoins spécifiques de formation. Un tel travail demande l'acquisition des connaissances du domaine qui repose généralement sur des experts humains du domaine et sur un processus d'explicitation de leurs connaissances. Il en est de même pour les principes devant guider la composition des scénarios afin de garantir leur qualité (valeurs pédagogiques). Répondre rapidement à ces besoins d'apprentissage par la proposition d'un contenu approprié ainsi qu'un cheminement d'apprentissage efficace et pédagogiquement valide est une nécessité, tant dans la formation classique en ligne que dans la formation en milieu industriel. L'offre d'une solution permettant d'atteindre un tel objectif contribuerait à une économie de coûts liés à la formation. Ce mémoire rend compte d'un travail visant à proposer une solution novatrice pour générer un contenu sur mesure (selon un besoin précis) et ainsi qu'un parcours pédagogiquement valide de celui-ci. La méthode s'appuie essentiellement sur une ontologie du domaine pour sélectionner les éléments de contenus appropriés (ou objets d'apprentissage) et sur un ensemble de principes pédagogiques explicites pour les structurer. Après un état de l'art conséquent qui met en perspectives l'ensemble des domaines en jeu (elearning, web sémantique et ingénierie ontologique), les standards disponibles dans le domaine du elearning pour la gestion des contenus d'apprentissage, et les problèmes de composition automatique (fondée ou non sur les ontologies) des objets d'apprentissage, une architecture générale de l'approche proposée est présentée, illustrant clairement les éléments qui soutiennent le processus de composition. Ce dernier comporte essentiellement trois (3) étapes : la sélection des ressources pertinentes, leur organisation (par la prise en compte des contraintes de référencement sémantique réalisé à partir de l'ontologie du domaine) et la scénarisation pédagogique qui prend en compte les principes de la théorie pédagogique sélectionnée. Un modèle définissant les opérateurs essentiels est proposé ainsi que des algorithmes qui implémentent les différents services. Un outil a été réalisé et testé avec des contenus d'un cours de programmation en Java.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : elearning, web sémantique, ontologies, objets d'apprentissage, théories pédagogiques, composition automatique des objets d'apprentissage

Amélioration de l'expérience d'apprentissage dans un système hypermédia adaptatif éducatif grâce aux données extraites et inférées à partir des réseaux sociaux

Avec l'émergence des formations en ligne accessibles pour tous, la personnalisation de l'apprentissage devient de plus en plus cruciale et présente de nouveaux défis aux chercheurs du domaine. Il est actuellement nécessaire de tenir compte de l'hétérogénéité du public cible et lui présenter des contenus éducatifs adaptés à ses besoins et sa façon d'apprendre afin de lui permettre de profiter au maximum de ces formations et éviter le décrochage. Ce travail de recherche s'inscrit dans le cadre des travaux sur la personnalisation de l'apprentissage à travers les systèmes hypermédias adaptatifs utilisés en éducation (SHAE). Ces systèmes ont la vocation de personnaliser le processus d'apprentissage selon des critères bien spécifiques, tels que les pré-requis ou plus souvent les styles d'apprentissage, en générant un chemin d'apprentissage adéquat. Les SHAE se basent généralement sur trois modèles principaux à savoir le modèle apprenant, le modèle du domaine et le modèle d'adaptation. Bien que la personnalisation du processus d'apprentissage offerte par les SHAE actuels soit avantageuse pour les apprenants, elle présente encore certaines limites. D'un côté, juste le fait de personnaliser l'apprentissage augmente les chances que le contenu présenté à l'apprenant lui soit utile et sera ainsi mieux compris. Mais d'un autre côté, la personnalisation dans les SHAE existants se contente des critères niveau de connaissances et style d'apprentissage, et elle s'applique seulement à certains aspects qui n'ont pas évolué depuis leur création, à savoir le contenu, la présentation et la navigation. Ceci remet en question la pertinence des objets d'apprentissage attribués aux apprenants et la motivation de ces derniers à faire usage des SHAE sachant que ceux-ci se basent essentiellement sur les questionnaires pour la constitution de leur modèle apprenant. Suite à une étude empirique d'une cinquantaine de SHAE existants, révélant leurs atouts et limites, certains objectifs de recherche ont été identifiés afin d'améliorer l'expérience d'apprentissage à travers ces systèmes. Ces objectifs visent à établir un modèle de SHAE capable de (i) déterminer les données du modèle apprenant de façon implicite à partir des réseaux sociaux tout en répondant aux standards associés à ce modèle afin de construire le modèle apprenant; (ii) favoriser la collaboration entre les différents apprenants qui seraient mieux motivés à apprendre en collaborant; (iii) personnaliser, de façon automatique, de nouveaux aspects à savoir l'approche pédagogique, la collaboration et le feedback selon les traits de personnalité de l'apprenant en plus des trois volets existants. Un modèle de SHAE a été proposé pour répondre à ces objectifs. Ce modèle permet d’extraire les données personnelles de l'utilisateur à partir de ses réseaux sociaux et de prédire ses traits de personnalité selon son interaction avec ces réseaux. Par la suite, il est possible d'adapter les objets d'apprentissage, sur la base d'un système de recommandation, à ces traits de personnalité en plus du style d'apprentissage et du niveau de connaissances des apprenants. L'adaptation aux traits de personnalité de l'apprenant selon le modèle Big Five a permis de personnaliser de nouveaux aspects tels l'approche pédagogique, le type de collaboration et le feedback. Un prototype, "ColadaptLearn", conçu à partir de ce modèle et expérimenté avec un ensemble d'étudiants a permis de valider les choix du prototype pour les objets d'apprentissage, selon les règles préétablies, en les confrontant aux choix faits par les étudiants. Ces données ont été utilisées pour développer un réseau bayésien permettant de prédire les objets d'apprentissage adéquats aux futurs apprenants. Les résultats de l’expérimentation ont montré qu'il y a une bonne concordance entre les choix du prototype et ceux des apprenants, en plus d'une satisfaction de ces derniers par rapport aux feedbacks reçus, ce qui appuie le rajout des nouveaux aspects proposés. Comme suite à cette thèse, il est envisageable d'appliquer le modèle proposé dans des environnements d'apprentissage plus larges de types cours en ligne ouverts et massifs, jeu sérieux ou même des formations mobiles, ce qui contribuerait à mieux valider les propos amenés. Il est aussi possible d’utiliser des techniques d'apprentissage automatique autres que les réseaux bayésiens pour la prédiction des objets d'apprentissage adaptés. Finalement, il serait intéressant d'explorer d'autres sources de données qui pourraient fournir plus d'informations sur l'apprenant de façon implicite tels ses centres d'intérêt ou ses émotions auxquels un SHAE pourrait s'adapter.With the growth of online learning accessible to all, learning personalization is becoming increasingly crucial and presents new challenges for researchers. It is currently essential to take into account the heterogeneity of the target audience and adapt educational content to their needs and learning style in such a way that they are able to fully benefit from these learning forms and prevent them from dropping out. This research work addresses learning personalization through adaptive educational hypermedia systems (AEHS). These systems are designed to customize the learning process according to specific criteria, such as prerequisites or, more often, learning styles, by generating a suitable learning path. AEHS are generally based on three main models: the learning model, the domain model and the adaptation model. Although the learning process customization offered by current AEHS is beneficial to learners, it still has some limitations. On one hand, just the fact of personalizing learning increases the likelihood that the content presented to the learner will be useful and thus better understood. But on the other hand, customization in existing AEHS is limited to the criteria knowledge level and learning style and applies only to certain aspects which have not evolved since their creation, namely content, presentation and navigation. This questions the relevance of the learning objects assigned to learners and their motivation to use such AEHS, knowing that they rely essentially on questionnaires to build their learner model. After conducting an empirical study of 50 existing AEHS, revealing their strengths and limitations, some research objectives were identified to improve the learning experience through such systems. These objectives aim to establish an AEHS model which is able to (i) implicitly identify the learning model data on the basis of social networks while meeting the associated standards; (ii) promote collaboration between different learners who would be better motivated to learn while collaborating; (iii) automatically customize new aspects such as the teaching approach, collaboration and feedback according to learners' personality traits in addition to the three existing ones. An AEHS model has been proposed to meet these objectives. This model makes it possible to extract the user's personal data from his social networks and to predict his personality traits depending on his interaction with these networks. Thereafter, it is possible to adapt the learning objects, on the basis of a recommendation system, to these personality traits in addition to the criteria learning style and knowledge level. Adapting to the learner's personality traits according to the Big Five model enabled the customization of new aspects such as the pedagogical approach, the collaboration type and the feedback. A prototype, "ColadaptLearn", based on this model and experimented with a group of students, validated the prototype's choices for learning objects while confronting them to the students' choices. These data were then used to build a Bayesian network to predict the appropriate learning objects for future learners. The experimental results showed that there is a good match between the prototype choices and those of learners, in addition to learners' satisfaction regarding the feedback received, which supports the addition of the proposed new aspects. As a follow-up to this thesis, it is possible to apply the proposed model in a larger learning environment such as massive open online courses (MOOC), serious games or mobile learning, which would help to validate the proposals made. It is also possible to use other automatic learning techniques than Bayesian networks to predict suitable learning objects. Finally, it would be interesting to explore other data sources that could implicitly provide more information about the learner, such as his or her interests or emotions that an SHAE could adapt to

Les fonctions communicationnelles des systèmes médiatiques : conception et critères de choix

Dans le domaine éducatif, les médias ont été traditionnellement analysés et classés selon les langages naturels qu'ils supportaient (sons et images), les canaux de perception auxquels ils s'adressaient (audioscripto- visuels) ou leur mode de présentation. À partir de l'analyse des dispositifs médiatiques mis en oeuvre lors de trois expériences pédagogiques se proposant de rapprocher les institutions artistiques et scolaires afin de sensi- biliser les jeunes à la création artistique en relation avec leur environnement quotidien, on tente ici de dégager les principales fonctions communication- nelles qui devraient être prises en compte lors de l'élaboration de tout design pédagogique afin de sélectionner, voire de concevoir les systèmes médiatiques les plus adéquats à un projet pédagogique particulier.Within the field of education, media has been analysed and classified accord- ing to either the type of language transmitted (sound and images), the perception channels addressed (audio - or text-visual), or the means of presentation. The aim of the three teaching projects examined in this study was to bring together both artistic and educa- tional institutions in order to sensitize young people to focus on artistic creativity in their everyday lives. Based on an analysis of the practices implemented in these three projects, the authors attempt to describe the principal communication functions that should be considered in pedagogical design in order to select and elaborate media systems appropri- ate to a specific pedagogical project.En el sector de educacion, los medios de comunicaciôn han sido tradicional- mente analizados y clasificados segûn los lenguajes naturales que adoptan (sonidos e imâgenes), los canales de percepciôn a los cuales se dirigen (audio-scripto-visuales) o segûn sus modalidades de presentaciôn. Se desprenden aquî las principales funciones de comunicaciôn que deberîan ser consideradas durante la elaboraciôn de todo disefio pedagôgico con el fin de seleccionar, véase concebir los sistemas mediâticos mas adecua- dos para un proyecto pedagôgico especîfico. Esto se hace a partir del anâlisis de los dispos- itivos mediâticos utilizados durante las très experiencias pedagôgicas que pretenden acercar las instituciones artîsiticas y escolares con el fin de sensibilizar los jôvenes a la creaciôn artîstica en relaciôn a su ambiente cotidiano.Im Erziehungssektor werden die Media traditionellerweise nach den naturlichen Ausdrucksmitteln untersucht und eingestuft, die sie tragen (Ton und BiId), nach den Sinnen, auf die sie sien richten (Hôren - Lesen - Sehen), oder nach ihrer Darstellungsart. Ausgehend von der Analyse von mediatischen Hilfsmitteln, die bei drei pàdagogischen Versuchen verwendet wurden, welche die Kunstinstitutionen der Schule nàherbringen sollten, um die Jugendlichen zu kûnstlerisch schôpferischer Tâtigkeit im Zusammenhang mit ihrem Lebensmilieu anzuregen, will man hier die wesentlichen Kommunikationsfunktionen herausstellen, deren bei der Ausarbeitung aller pàdagogischen Muster Rechnung getragen werden mùsste, um die Auswahl, ja schon die Konzeption der am besten fur ein bestimmtes pàdagogisches Vorhaben geeigneten mediatischen Hilfsmittel zu erleichtern

Les propriétés grammaticales du genre de l'offre d'emploi aux fondements d'une méthode de classement automatique.

Nous présentons un projet de fouille de textes qui vise à développer une méthode de classement automatique d'offres d'emploi et d'identification des impératifs de compétences ; la méthode s'appuie sur l'étude des termes au sein de constructions grammaticales prototypiques (Bourrigault et Jacquemin, 2000 ; Tutin, 2007) permettant de saisir la sémantique lexicale et ce d'autant mieux au sein de l'horizon interprétatif défini par un genre spécifique (Condamines, 2006). Notre corpus se compose de 13375 offres d'emploi couvrant l'ensemble des métiers et secteurs, et annotées automatiquement en dépendances suivant une technique décrite dans (De La Clergerie et al., 2009 ; Erk & Padó, 2008 ; Padó & Lapata, 2007). Les patrons relevés, qui associent un jargon des ressources humaines et un lexique spécifique au métier concerné, permettent de distinguer les " compétences " d'autres classes de locutions emblématiques (par ex. l'intitulé du poste etc.) (Loth, 2010), ainsi que de classer les compétences (savoir-faire, personnalité, formation etc.). L'étude questionne ainsi la caractérisation multi-dimensionnelle des genres (Biber, 1988, 1993 ; Malrieu & Rastier, 2001 ; Rastier, 2001) et les liens entre syntaxe et sémantique (paradigmes constructionnels typiques et sémantique résultante)