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

Simona Ruggia (1)

1 BCL, équipe Logométrie : corpus, traitements, modèles

This 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.

Mots clés: deep learning; Didactique FLE; niveaux de langues; CECRL

Domaines: Education; Linguistique

Simona Ruggia. Le deep learning : un outil pour la didactique du FLE ?. Dialettica pedagogica, 2019, 1, pp.79-106. ⟨hal-02274114⟩