Nouveaux médias et orthographe. Incompétence ou pluricompétence ?

La présente étude s’intéresse à l’existence d’une pluricompétence qui permettrait aux utilisateurs de nouveaux médias de communication de passer de l’écrit traditionnel à la CEMO (communication écrite médiée par ordinateur) de la même façon qu’ils changent de registre. Nous avons récolté les productions écrites de jeunes de 14 à 15 ans à travers deux supports (électronique / papier) et dans trois situations de communication (dictée, activité en classe, Facebook) afin d’étudier l’influence de ces variables sur la gestion de l’orthographe. Les résultats aux dictées indiquent un niveau relativement bas (une erreur tous les 5 ou 6 mots) avec une majorité d’erreurs grammaticales, ce qui est conforme aux études précédemment menées sur le sujet. L’observation des unités communes aux trois corpus montre que l’on retrouve la forme graphique standard dans au moins un des corpus (sinon plusieurs), et ce, chez tous les élèves. Le même type d’analyse d’unités communes menée sur le corpus Facebook uniquement montre que la forme standard est maîtrisée dans un grand nombre de cas (88 % des formes) par les élèves. Enfin, nous observons que la palette de variantes graphiques utilisée dans les conversations Facebook est assez limitée (principalement abréviations, smileys et caractères échos) et que le taux de compression des formes est assez faible, indiquant que la plupart des formes sont respectées dans leur totalité ou réduites d’un seul caractère.The present study investigates the hypothesis of a pluri-competence enabling new information and communication technology users to switch between traditional writing and computer-mediated communication as they change from one register to another. We collected young people’s (aged 14-15) written production across different media (electronic/paper) and communication situations (dictation, class activity, Facebook) in order to study the influence of these variables on the students’ spelling. The results obtained through the dictations show that the students’ level is relatively low (one mistake every 5 or 6 words) with a majority of grammatical mistakes, which is in line with previous studies on the subject. The analysis of linguistic units common to the three corpora indicates that all the participants use traditional spelling in at least one of the corpora. The same type of analysis conducted on the Facebook corpus shows that the teenagers master standard spelling in most cases (88% of the forms). Finally, we observe only a limited range of spelling variations in the Facebook conversations as well as a low compression ratio, which indicates that the linguistic units are rarely shortened

Automation of dictation exercises. A working combination of CALL and NLP.

This article is in the context of the Computer-Assisted Language Learning (CALL) frame- work, and addresses more specifically the automation of dictation exercises. It presents a method for correcting learners' copies. Based around Natural Language Processing (NLP) tools, this method is original in two respects. First, it exploits the composition of finite- state machines, to both detect and delimit the errors. Second, it uses automatic morpho- syntactic analysis of the original dictation, which makes it easier to produce superficial and in-depth linguistic feedback. The system has been evaluated on a corpus of 115 copies including 1,532 copy errors. The accuracy of the error detection is 99%. The superficial feedback is 97.2% correct, the in-depth feedback 96%, and the morpho-syntactic analysis 87.7%

Le TAL au service de l’ALAO/ELAO. L’exemple des exercices de dictée automatisés.

Ce papier s’inscrit dans le cadre général de l’Apprentissage et de l’Enseignement des Langues Assistés par Ordinateur, et concerne plus particulièrement l’automatisation des exercices de dictée. Il présente une méthode de correction des copies d’apprenants qui se veut originale en deux points. Premièrement, la méthode exploite la composition d’automates à états finis pour détecter et pour analyser les erreurs. Deuxièmement, elle repose sur une analyse morphosyntaxique automatique de l’original de la dictée, ce qui facilite la production de diagnostics.This paper comes within the scope of the Computer Assisted Language Learning framework, and addresses more especially the automation of dictation exercises. It presents a correction method of learners’ copies that is original in two ways. First, the method exploits the composition of finite-state automata, to both detect and analyze the errors. Second, it relies on an automatic morphosyntactic analysis of the original dictation, which makes it easier to produce diagnoses

PLATON, un outil de dictée automatique au service de l’apprentissage de l’orthographe

PLATON est une plateforme en ligne (http://cental.uclouvain.be/platon) qui s'inscrit dans le cadre général de l'apprentissage et de l'enseignement des langues assistés par ordinateur (ALAO/ELAO). La plateforme est plus particulièrement dédiée à l’orthographe. L’exercice central de la plateforme est la dictée scola​​ire. PLATON a pour objectif de dépasser l’exercice traditionnel de dictée scolaire et de proposer aux apprenants qui utilisent le service un outil d’évaluation formative et d’aide au diagnostic. Durant l'année scolaire 2012/2013, la plateforme a été testée en conditions réelles par des apprenants et des professeurs de différents niveaux (primaire, secondaire, universitaire) qui en ont ensuite évalué l'intérêt pédagogique et la convivialité. Dans cet article, nous présentons les réflexions pédagogiques qui ont mené au développement de PLATON. Ensuite, nous présentons les fonctionnalités générales du service. Enfin, nous étudions les résultats obtenus lors de l’évaluation de l’outil par les utilisateurs sur la base desquels nous envisageons les modifications à apporter à la plateforme pour une diffusion à plus large échelle et pour différents niveaux d'enseignement.PLATON is an online computer-assisted language-learning (CALL) platform (http://cental.uclouvain.be/platon​), which focuses on spelling and proposes exercises of school dictation. PLATON goes beyond traditional dictation exercises by offering a formative evaluation tool that help users to diagnose their weaknesses. During the 2012/2013 school year, the platform was tested in real conditions by learners and teachers from different levels (primary, secondary and university). Users were asked to assess the educational value of the tool and to rate the user experience as well. In this paper, we first present the educational motivations and the background ideas behind PLATON. Then, we present the main functionalities of the service and finally, we propose a detailed analysis of the results obtained through the evaluation campaign. On that basis, we consider potential modifications of the platform to allow for its distribution on a larger scale and its application to different teaching levels

Variations prosodiques en synthèse par sélection d’unités: l’exemple des phrases interrogatives

Cet article propose une méthode automatique d’augmentation des variations prosodiques en synthèse par sélection d’unités. Plus particulièrement, nous nous sommes intéressés à la synthèse de phrases interrogatives au sein du système de synthèse eLite, qui procède par sélection d’unités non uniformes et qui ne possède pas les unités nécessaires à la production de questions dans sa base de données. L’objectif de ce travail a été de pouvoir produire des interrogatives via ce système de synthèse, sans pour autant enregistrer une nouvelle base de données pour la sélection des unités. Après avoir décrit les phénomènes syntaxiques et prosodiques en jeu dans l’énonciation de phrases interrogatives, nous présentons la méthode développée, qui allie pré-traitement des cibles à rechercher dans la base de données, et post-traitement du signal de parole lorsqu’il a été généré. Une évaluation perceptive des phrases synthétisées via notre application nous a permis de percevoir l’intérêt du post-traitement en synthèse et de pointer les précautions qu’un tel traitement implique.This paper proposes an automatic method to increase the number of possible prosodic variations in non-uniform unit-based speech synthesis. More specifically, we are interested in the production of interrogative sentences through the eLite text-to-speech synthesis system, which relies on the selection of non-uniform units, but does not have interrogative units in its speech database. The purpose of this work was to make the system able to synthesize interrogative sentences without having to record a new, interrogative database. After a study of the syntactic and prosodic phenomena involved in the production of interrogative sentences, we present our two-step method: an adapted pre-processing of the unit selection itself, and a post-processing of the whole speech signal built by the system. A perceptual evaluation of sentences synthesized by our approach is then described, which points out both pros and cons of the method and highlights some issues in the very principles of the eLite system

CEFR-based Short Answer Grading

The project through which the corpus was collected is concerned with the task of automatically assessing the written proficiency level of non-native (L2) learners of English. Drawing on previous research on automated L2 writing assessment following the Common European Framework of Reference for Languages (CEFR), we investigate the possibilities and difficulties of deriving the CEFR level from short answers to open-ended questions, which has not yet been subjected to numerous studies up to date. The object of our study is twofold: to examine the intricacy involved with both human and automated CEFR-based grading of short answers. First, we compiled a learner corpus of short answers graded with CEFR levels by three certified Cambridge examiners. Next, we used the corpus to develop a soft-voting system for the automated CEFR-based grading of short answers

Prominence perception and accent detection in French. A corpus-based account

The goal of this paper is to shed new light on the accentuation in French, more precisely to discuss the role of grammatical constraints and of phonetic factors implied in the perception of French final and non final accent. The study is based on the analysis of a 70-minute long corpus, including various speaking styles. The corpus has been annotated manually and automatically for prominence detection and tagged semiautomatically for grammatical categories. We first describe the rate of accentuation for each grammatical category (discussing the notion of “clitic” in French) and then discuss the divergences between the manual and automatic prominence detection, in relation with the phonological structure