"Quand même", à la croisée des approches énonciatives

International audienceNous nous proposons ici d'étudier, en contextes attestés, la locution adverbiale "quand même": cette étude sera l'occasion d'une part d'évaluer quelques-uns des postulats fondamentaux de la Théorie des Opérations Enonciatives de Culioli (désormais TOE), qui sera notre principal cadre de référence théorique, d'autre part de mettre à l'épreuve l'articulation entre une analyse linguistique du signifié de la locution et une étude pragmatique de ses différents emplois en contexte conversationnel soutenu. L'objectif est donc double: - il s'agit de dégager pour la locution adverbiale "quand même" un signifié en langue qui soit stable et qui permette de rendre compte à la fois de l'unicité de la forme et de la diversité de ses emplois; - il s'agit aussi de poser les principes méthodologiques susceptibles de faire dialoguer, autour du concept d'énonciation, les diverses pratiques linguistiques, dont les divergences, ou du moins les éloignements parfois excessifs, nuisent parfois à la compréhension des phénomènes langagiers

Aa. Vv., «Corpus et recherches linguistiques», 1

«Corpus» est une revue annuelle publiée par l’UMR 6039 «Bases, Corpus et Langage», équipe membre de l’Institut de Linguistique française, dans le cadre des Publications de la Faculté des Lettres, Arts et Sciences Humaines de Nice – Sophia Antipolis. Dans son introduction Sylvie Mellet illustre l’objectif de cette nouvelle revue consacrée à la linguistique de corpus sous tous ses aspects, à savoir: théoriques, épistémologiques et méthodologiques, ainsi qu’à la présentation des diverses applica..

Le deep learning : un outil pour la didactique du FLE ?

International audienceThis contribution proves the usefulness of artificial intelligence for didactics of French as a foreign language, and more specifically for the identification of level of French texts according to the Common European Framework of Reference for languages (CEFR). To this end, we will illustrate the first results of a current research carried out using Text Deconvolution Saliency (TDS). The TDS implements the predictive analysis of deep learning to the descriptive analysis thanks to an extraction of the saliencies, which mark a level's change according to the CEFR. The comparison of the detected saliencies with the inventories of the French Réferentiels enable on the one end to explain the TDS's analysis, and on the other end to describe the characteristics of French texts depending of their level.Cette contribution démontre l'utilité de l'intelligence artificielle pour la didactique du français langue étrangère, et plus précisément pour l'identification du niveau de textes en français selon le Cadre Européen Commun de Référence pour les Langues (CECRL). Pour ce faire, nous illustrerons les premiers résultats d'une recherche en cours effectuée à l'aide du Text Deconvolution Saliency (TDS) qui implémente l'analyse prédictive du deep learning à l'analyse descriptive grâce à une extraction statistique des saillances qui marquent un changement de niveau selon le CERCL. La comparaison des saillances détectées avec les inventaires des Référentiels pour le français permettra d'une part, d'expliquer l'analyse du TDS et d'autre part, de décrire les caractéristiques de textes en français en fonction de leur niveau.Questo contributo dimostra l’utilità dell’intelligenza artificiale applicata alla didattica del francese lingua straniera, e più precisamente per l’identificazione del livello di testi in francese secondo il Quadro Comune Europeo di Riferimento per le lingue (QCERL). Illustreremo pertanto i primi risultati di una ricerca in corso effettuata con il Text Deconvolution Saliency (TDS) che implementa l’analisi predittiva del deep learning all’analisi descrittiva mediate un’estrazione statistica delle salienze che marcano un cambiamento di livello, secondo il QCERL. La comparazione delle salienze trovate dal TDS con gli inventari dei Réferentiels per la lingua francese permetterà di spiegare l’analisi del TDS da una parte e di descrivere dall’altra le caratteristiche di testi in lingua francese in funzione del loro livello

La place des stratégies d’apprentissage métacognitives et cognitives dans les méthodes de FLE.

International audienc

Enseigner à évaluer le niveau de langue d’une production orale grâce à l’intelligence artificielle.

International audienc

DeepFLE : l’intelligence artificielle pour prédire et décrire le(s) niveau(x) du CECRL d’un texte

Cette contribution se penche sur les atouts de l’intelligence artificielle en didactique du FLE en présentant les fonctionnalités de DeepFLE : une plateforme capable d’évaluer et de décrire le(s) niveau(x) d’un texte en français.This contribution examines the strengths of artificial intelligence in teaching French as a foreign language by presenting the features of DeepFLE: a platform capable of evaluating and describing the level (s) of a text in French

Quelle approche pour les Marqueurs de Structuration de la Conversation dans les méthodes de FLE ?

Dans une approche linguistico-didactique, la présente étude vise à analyser dans quelle mesure les méthodes d’enseignement du français langue étrangère ayant adopté l’approche actionnelle prennent en compte les résultats des recherches sur les interactions verbales et plus précisément celles sur les Marqueurs de Structuration de la Conversation (MSC). Pour ce faire, nous présenterons d’abord un bref panorama de quelques études linguistiques, ensuite nous nous pencherons sur les ouvrages didactiques tels que le Cadre Européen Commun de Référence pour les langues et le Niveau B2 pour le français, Un référentiel et nous présenterons un modèle de classement des MSC à visée didactique. Enfin nous étudierons la place accordée aux MSC ainsi que les modèles théoriques adoptés pour l’enseignement/apprentissage des MSC de deux manuels de FLE : à savoir Alter EGO (B2) et les Activités pour le Cadre Européen Commun de Référence (B2)

La dictée interactive

New Educational Technologies open nowadays the way towards remarkable improvements for pedagogical innovations, enabling us to implement new learning strategies. In this article we propose to present the characteristics of a computer program, the Dictée Interactive (interactive dictation), as well as the needs of the audience we target. Our reflection places itself in the frame of self-apprenticeship, with an aim to promote autonomy and cursus individualization for the learner. The Dictée Interactive is a focused didactic software, a tool for the teaching and the control of certain linguistic and pragmatic competencies. The CDROM proposes a new approach to dictation using video as a playful and educational vector. In addition the program uses a hypertext structure which yields comprehensive corrections of phonetic and grammatical mistakes. Being dictation a vocal recognition exercise, the DICTEE INTERACTIVE also offers phonetic exercises

Caractériser un texte en français : les passages-clés des niveaux A1 et A2 du CECRL.

International audienceThe topic of the levels of language, as defined by the Common European Framework of Reference for languages (CEFR), and that of our characterization and of their mastery is a crucial topic in the didactics of French as a foreign language and it overhangs the automatic analysis of corpora. Our research is based on a sample corpus composed of six levels: namely A1, A2, B1, B2, C1 and C2. This corpus, whose extent is 595.980 occurrences, is made of several oral texts drawn from many educational packages of French. On the one hand, our study will present the statistic extraction of saliences that mark a change of level according to the CEFR thanks to Hyperdeep. This tool utilizes a deep learning model (Vanni et al., 2020) able to extract the characteristics that give a unique imprint to the text. On the other hand, our research focuses on the patterns, which characterize texts corresponding to levels A1 and A2, thanks to the statistical analysis of textual data.La question des niveaux de langue tels que définis par le Cadre Européen Commun de Référence pour les Langues (CECRL) (Conseil de l’Europe, 2001), de leur caractérisation et de leur maîtrise est une question centrale de la didactique du français langue étrangère (FLE) et surplombe l'analyse automatique des corpus. Notre recherche s’est appuyée sur un corpus échantillonné qui comporte six classes de niveaux de langue : à savoir A1, A2, B1, B2, C1 et C2. Ce corpus, dont l’étendue est de 595.980 occurrences, est constitué de nombreux textes oraux extraits de plusieurs ensembles pédagogiques de français langue étrangère (FLE). Notre contribution présentera d’une part, l’extraction statistique des saillances qui marquent un changement de niveau selon le CECRL grâce à Hyperdeep, qui exploite un modèle de deep learning (Vanni et al., 2020) capable d’extraire les caractéristiques qui donnent une empreinte unique du texte, et d’autre part, les passages-clés qui caractérisent les textes de niveaux A1 et A2 grâce à l’analyse des données textuelles (ADT) et plus précisément à la plateforme Hyperbase web