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Le numérique comme outil pédagogique pour l’apprentissage de la lecture : du laboratoire à la salle de classe

Julie LASSAULT

Niveaux

GS — CP — CE1

 

 

 

 

Public

Enseignants d’élémentaire, parents, orthophonistes, neuropsychologues

 

 

 

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Julie LASSAULT — Voir ses publications

Laboratoire LPC
CNRS
Aix-Marseille Université

Action/Projet associé(e)

Ressource(s) associée(s)

À quelles questions cette étude tente-t-elle de répondre ?

Les objectifs principaux de ce travail de recherche étaient de développer et d’évaluer un outil informatisé d’aide à l’apprentissage de la lecture nommé GraphoGame. Il existe plusieurs outils d’aide, mais ils ne sont que rarement évalués scientifiquement et leur contenu est limité ou restreint. Il nous adonc semblé important de proposer aux enseignants un outil pertinent, complet, évalué et facilement accessible. Cet outil a pour vocation de permettre une réponse individualisée, différenciée et adaptative de « première intention » au sein de l’école. Les expérimentations se sont déroulées au CP et au CE1, donc bien plus tôt que les interventions habituelles. À travers ce travail de recherche nous avons souhaité intervenir dans les établissements en REP et REP+, où le pourcentage d’élèves en grande difficulté de lecture atteint 30 % (Billard et al., 2009 ; Fluss et al., 2009). Nous avons fait l’hypothèse que l’utilisation intensive de cet outil numérique devrait fortement réduire le pourcentage d’élèves en difficulté d’apprentissage de la lecture à la fin du CP, en améliorant leurs compétences en fluence, en décodage et en orthographe.

Pourquoi ces questions sont-elles pertinentes ?

Aujourd’hui en France, plus de 250 000 enfants souffrent de troubles d’apprentissage de la lecture et les conséquences de ces difficultés sont dramatiques : décrochage scolaire, détresse et avenir professionnel compromis. Plusieurs études nationales (Cycle des Évaluations Disciplinaires Réalisées sur des Échantillons, CEDRE, en 2015 ; Organisation de Coopération, et de Développement Économique, OCDE, en 2014) ont montré que la proportion des élèves en difficulté de lecture a augmenté significativement au cours des dix dernières années. Les résultats soulignent qu’à la fin de l’école primaire, un élève sur cinq a des difficultés pour comprendre un texte, proportion encore plus importante dans les établissements relevant de l’éducation prioritaire. Il a été montre qu’au sein des Réseaux d’Éducation Prioritaires (REP) la compréhension est altérée tout autant que les mécanismes de plus bas niveau, comme la reconnaissance des lettres, à la différence des écoles situées hors REP (Daussin et al., 2011). Face à l’ampleur du problème, les enseignants peuvent se sentir démunis et les solutions extra-scolaires sont souvent insuffisantes. Les faibles liens qui existent entre le terrain, la formation et la recherche sont également vecteurs de difficultés. Dans une étude conduite en 2014, l’analyse du temps scolaire a permis de mettre en évidence que le volume de temps alloué à l’apprentissage de la lecture (en moyenne, 7 minutes par jour) est largement insuffisant (Suchaut et Bougneres, 2014). Les auteurs encouragent à développer, dans les écoles, des pratiques pour optimiser au mieux les temps d’apprentissage. Il apparait ici comme primordial de proposer de nouveaux outils, notamment numériques, qui soient scientifiquement validés et puissent s’utiliser au sein même de la classe.

Parmi les logiciels d’entraînement à la lecture, GraphoGame a été largement évalué. Créé en Finlande par H. Lyytinen et son équipe de l’Université de Jyväskylä il y a plus d’une dizaine d’années, il a depuis été adapté dans de nombreuses langues à travers le monde. Désormais disponible sur ordinateur mais aussi sur tablette ou tout autre support numérique, GraphoGame est un logiciel d’entraînement audio-visuel à la lecture, basé sur la présentation simultanée d’un stimulus auditif simple (ex : syllabe) et de plusieurs propositions écrites (suites de lettres). L’enfant doit choisir la proposition écrite qui correspond à ce qu’il entend (Richardson et Lyytinen, 2014). Au cours d’un essai, l’enfant choisir la séquence orthographique qui correspond au son qu’il vient d’entendre. S’il donne la réponse exacte, il passe à l’essai suivant ; en revanche, s’il se trompe, les propositions incorrectes s’effacent, il réentend alors le son et doit choisir la bonne proposition, qui est alors la seule visible. Une présentation simultanée permet d’apprendre le lien systématique entre lettres-sons, lien qui est à la base du décodage et est indispensable pour l’apprentissage de la lecture (Ziegler et Goswami, 2005). La répétition massive permet, quant à elle, d’automatiser le décodage nécessaire pour la reconnaissance instantanée de mots. Parallèlement, GraphoGame permet de travailler également sur la discrimination phonémique, souvent déficitaire chez les enfants dyslexiques (Serniclaes et al., 2001 ; Ziegler et al., 2009).

Une première étude d’évaluation de GraphoGame a été conduite en 2010 sur 166 enfants finlandais de 7 ans (Saine et al., 2011). L’adaptation française a tenu compte des caractéristiques principales de l’orthographe de cette langue afin de proposer une progression adaptée et optimale. La progression proposée repose sur la fréquence et la consistance des correspondances graphophonologiques (CGP). Ainsi, les CGP les plus fréquentes et les plus régulières sont présentées dès le début et les marques de flexions et les supports de dérivations portés par les lettres muettes en fin de mots sont introduits plus tard dans le jeu.

Quelle méthodologie de recherche a-t-on utilisée ?

Au total, 921 élèves de CP, issus de 9 écoles (1 REP, 1 hors REP et 7 REP+) et répartis dans 37 classes, ont participé à cette étude longitudinale. Les élèves ont été suivis sur 2 années. Au cours de la première année (c’est-à-dire, leur année de CP), 451 élèves qui se sont entraînés avec le logiciel de lecture GraphoGame constituent le groupe expérimental. L’année suivante, une nouvelle cohorte de 470 élèves de CP des mêmes écoles, entraînés avec le logiciel de mathématiques Fiete Math, constituent le groupe contrôle actif.

Dans ce jeu, les enfants utilisent la cargaison du marin Fiete pour calculer, grâce à des boîtes de nombres qui peuvent être assemblées ou séparées. Les tâches sont simples : les navires qui arrivent doivent être chargés de manière appropriée. Comme des blocs de construction, les enfants peuvent assembler les caisses dans n’importe quelle forme et les diviser afin d’atteindre la quantité demandée sur le chargement (qui change à chaque essai). Afin de maintenir la motivation, les enfants peuvent débloquer de nouvelles terres et de nouveaux ports, gagner des médailles et des navires plus grands. Chaque port a une compétence arithmétique à travailler : compter (comptage, reconnaître des groupes) fractionner (fractionner les chiffres différemment, apprendre les nombres jusqu’à 20), valeur du 5 (calculer plus facilement les chiffres en base 5, passage à la dizaine, élaboration du système décimal), techniques opératoires (multiplier et diviser par 2, opérations commutatives, opérations proches, opérations additives et soustractives à termes différents), addition (suites numériques logiques, opérations simples à difficiles, inversions), soustraction (idem qu’addition) et calcul libre (s’exercer aux opérations additives et soustractives). Le jeu contient plus de 1 000 exercices et fourni un feedback immédiat à l’élève.

Pour chaque groupe, la durée des entraînements était d’une heure par semaine (15 minutes par jour, 4 séances par semaine), pendant 16 semaines, en demi-groupe. Une moitié de la classe s’entraînait avec le logiciel alors que l’autre travaillait avec l’enseignant, puis, après 15 minutes, les groupes s’intervertissaient. En novembre (pré-tests) et en juin (post-tests), chaque enfant a été testé pour évaluer ses capacités en décodage, en conscience phonologique, en compréhension orale et écrite, Ces compétences ont été évaluées — au cours du pré-test et du post-test — par différentes épreuves standardisées :

  • Décodage : test de lecture en 1 minute pour des mots isolés (Gentaz et al., 2013) et Alouette pour des mots en contexte (Deltour et Hupkens, 1965)
  • Conscience phonologique : 3 tâches de la batterie EVALEC (Sprenger-Charolles et al., 2010)
  • Compréhension orale et écrite : ECoSSe (Lecocq, 1996)
  • Identification des mots : Timé 2 (ECALLE, 2003)
  • Vocabulaire : TVAP (Deltour et Hupkens, 1980)
  • Raisonnement non verbal : Les matrices progressives de Raven (Raven, 1998)
  • Capacités mathématiques : 3 tâches de la batterie Tedi-Math (Van Nieuwenhoven et al., 2001) et une tâche de comparaison de paires de nombres que nous avons créée.

Quels résultats a-t-on obtenus ?

Les résultats des post-tests montrent que les élèves qui se sont entrainés avec GraphoGame ont significativement de meilleurs résultats que les élèves ayant suivi l’entraînement en mathématiques pour l’ensemble des tâches de lecture ainsi que pour les tâches de conscience phonologique (tailles d’effet entre 0,20 et 0,35). De façon intéressante, l’analyse des performances des élèves entraînés avec GraphoGame a mis en évidence l’impact du niveau initial des élèves sur leur progression, montrant une amélioration des performances en lecture plus importante chez les faibles lecteurs. Autrement dit, ce sont ces derniers qui bénéficient le plus d’un entraînement au décodage précoce et intensif. Les résultats ont également révélé que les élèves qui se sont le plus investis dans l’utilisation de l’outil GraphoGame étaient ceux qui ont le plus amélioré leurs compétences en conscience phonologique et en lecture.

Il est souvent supposé implicitement que les interventions efficaces doivent bénéficier à tous les enfants dans une mesure similaire (« all size fit all« ). Nos résultats suggèrent que ce n’est pas le cas et que la prise en compte des différences interindividuelles (c’est-à-dire, entre les individus) semble nécessaire pour obtenir des résultats clairs et robustes (Ziegler et al., 2019). En effet, les résultats obtenus montrent que l’intervention a profité le plus aux enfants dont les compétences étaient initialement faibles. Ce résultat est en accord avec McTigue et collaborateurs (2020) qui avancent également que les études antérieures ont mis l’accent sur la technologie elle-même au détriment d’autres paramètres pertinents, comme le niveau de l’élève mais également l’engagement et la motivation au sein du jeu. En effet, concernant ce dernier point, nos résultats montrent bien que les enfants ayant un engagement élevé dans le jeu bénéficient le plus de l’intervention, en améliorant davantage leurs compétences, notamment en ce qui concerne la fluidité en lecture. Ces résultats suggèrent donc qu’on ne peut pas supposer que tous les enfants seront engagés et motivés de la même façon dans l’utilisation de GraphoGame puisqu’il s’agit d’un outil numérique (Wouters et al., 2013).

Enfin, et bien que l’évaluation de l’efficacité de l’intervention en mathématiques n’était pas l’objectif principal de notre étude, nous avons néanmoins vérifié si l’intervention en mathématiques via l’utilisation du logiciel Fiete Math a permis une amélioration significative des compétences en mathématiques après l’entraînement. Les résultats obtenus lors des post-tests relatifs aux compétences en mathématiques confirment que les élèves ayant suivi un entraînement avec Fiete Math obtiennent de meilleures performances dans les trois tâches de la batterie Tedi-Math (opérations simples et à trous)que les élèves ayant suivi un entraînement avec GraphoGame.

Que dois-je retenir de cette étude pour ma pratique ?

  • Les outils numériques peuvent offrir aujourd’hui des solutions « de première intention » au sein de l’école bien avant que les élèves soient en échec.
  • Notre expérimentation à grande échelle sur 1 000 élèves de CP a montré qu’un entraînement en lecture avec le logiciel GraphoGame conduit à une amélioration significative des compétences des élèves dans des tâches essentielles à l’apprentissage de la lecture (décodage, conscience phonologique et reconnaissance de mots).
  • Les résultats mettent un évidence un bénéfice plus important pour les élèves avec un faible niveau de décodage en début d’année.
  • Le bénéfice est d’autant plus important que l’engagement de l’élève au sein du jeu est élevé.
  • Une version complète de GraphoGame Français est aujourd’hui gratuitement disponible sur toutes les plateformes en France.

Références

Billard, C., Fluss, J., Ducot, B., Bricout, L., Richard, G., Ecalle, J., Magnan, A., Warszawski, J. et Ziegler, J. (2009). Deficits in reading acquisition in primary school: cognitive, social and behavioral factors studied in a sample of 1062 children. Revue d’épidemiologie et de Santé Publique, 57(3), 191-203.

CEDRE. (2015). Nouvelle évaluation en de collège : compétences langagières et littératie. Évaluation des acquis des élèves. Dans Note d’information 21, juillet 2016. Direction de l’Évaluation, de la Prospective et de la Performance (DEPP).

Daussin, J.-M., Keskpaik, S. et Rocher, T. (2011). L’évolution du nombre d’élèves en difficulté face à l’écrit depuis une dizaine d’années. France, portrait social, 137-152.

Deltour, J.-J. et Hupkens, D. (1965). Manuel d’application du test de l’alouette. Éditions du Centre de psychologie appliquée. Dalex.

Deltour, J.-J. et Hupkens, D. (1980). Test de vocabulaire actif et passif, TVAP. Editions Applications des Techniques Modernes.

Écalle, J. (2003). Développement des processus d’identification de mots écrits : une étude transversaleentre 6 et 8 ans. Rééducation orthophonique, 41(213), 77-96.

Fluss, J., Ziegler, J. C., Warszawski, J., Ducot, B., Richard, G. et Billard, C. (2009). Poor reading in French elementary school: the interplay of cognitive, behavioral, and socioeconomic factors. Journal of Developmental & Behavioral Pediatrics, 30(3), 206-216.

Gentaz, E., Sprenger-Charolles, L., Colé, P., Theurel, A., Gurgand, M., Huron, C., Rocher, T. et Le Cam, M. (2013). Évaluation quantitative d’un entrainement à la lecture à grande échelle pour des enfants de CP scolarisés en réseaux d’éducation prioritaire : apports et limites. A.N.A.E, 123, 172-181.

Lecocq, P. (1996). L’ECOSSE : Une épreuve de compréhension syntaxico-sémantique. Presses Universitaires du Septentrion.

McTigue, E. M., Solheim, O. J., Zimmer, W. K. et Uppstad, P. H. (2020). Critically reviewing GraphoGame Across the world: Recommendations and cautions for research and implementation of computer-assisted instruction for word-reading acquisition. Reading Research Quarterly, 55(1), 45-73.

OCDE. (2014). PISA 2012 Results (Volume I): What Students Know and Can Do – Student Performancein Mathematics, Reading and Science (Éditions OCDE).

Raven, J. (1998). Progressive Matrices Couleurs (PM 38), Progressive Matrices Standard (PM 47), Étalonnage Français. Éditions du centre de psychologie appliquée (ECPA).

Richardson, U. et Lyytinen, H. (2014). The GraphoGame method: The theoretical and methodological background of the technology-enhanced learning environment for learning to read. Human Technology, 10(1).

Saine, N. L., Lerkkanen, M.-K., Ahonen, T., Tolvanen, A. et Lyytinen, H. (2011). Computer-assisted remedial reading intervention for school beginners at risk for reading disability. Child Development, 82(3), 1013-1028.

Serniclaes, W., Sprenger-Charolles, L., Carré, R. et Demonet, J.-F. (2001). Perceptual discrimination of speech sounds in developmental dyslexia. Journal of Speech, Language, and Hearing Research, 44(2), 384-399.

Sprenger-Charolles, L., Colé, P., Piquard-Kipffer, A. et Leloup, G. (2010). EVALEC, Batterie informatisée d’évaluation diagnostique des troubles spécifiques d’apprentissage de la lecture.

Suchaut, B. et Bougneres, A. (2014). Sept minutes pour apprendre à lire : à la recherche du temps perdu. Document de travail, École d’économie de Paris, Institut des Politiques Publiques.

Van Nieuwenhoven, C., Grégoire, J. et Noël, M.-P. (2001). Tedi-Math. Test diagnostique des compétences de base en mathématiques. ECPA.

Wouters, P., Van Nimwegen, C., Van Oostendorp, H. et Van Der Spek, E. D. (2013). A meta-analysis of the cognitive and motivational effects of serious games. Journal of Educational Psychology, 105(2), 249.

Ziegler, J., Perry, C. et Zorzi, M. (2019). Modeling the Variability of Developmental Dyslexia. Dans C. Perfeffi, K. Pugh et L. Verhoeven (dir.), Developmental dyslexia across languages and writing systems (p. 350-371). Cambridge University Press.

Ziegler, J. C. et Goswami, U. (2005). Reading acquisition, developmental dyslexia, and skilled reading across languages: a psycholinguistic grain size theory. Psychological Bulletin, 131(1), 3.

Ziegler, J. C., Pech-Georgel, C., George, F. et Lorenzi, C. (2009). Speech-perception-in-noise deficits indyslexia. Developmental Science, 12(5), 732-745.

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Ressources

Logiciel éducatif SILVA NUMERICA

Simuler l’évolution d’un écosystème forestier

Logo du projet Silva Numerica

Niveaux

Collégiens, lycéens, apprentis et stagiaires de la formation adulte, professionnels de la filière, interprofession voire membres de la société civile

Action/Projet associé(e)

Contact

Simon CAMBAY

 

 

 

© Vidéo YouTube : Logiciel éducatif SILVA NUMERICA

Présentation

Le logiciel SILVA NUMERICA vise à mieux faire connaître l’évolution d’un écosystème forestier particulier en fonction des actions décidées (plantation, abattage, implantation aire de pique-nique, etc.) et sensibiliser ainsi aux conséquences en simulant l’évolution dans le temps. Le logiciel offre la possibilité aux apprenants de visualiser leur pratique et d’en analyser les conséquences dans un écosystème forestier.

Pour agrémenter cette plateforme, différents outils ont été développés par l’institut Image de Chalon-sur-Saône, centre de recherche rattaché au Arts et Métiers de Cluny et Shine Research, start-up de développement graphique pour les jeux vidéos située à Besançon.

Outil principal pédagogique (interface utilisateur) :

  • Silva Numerica : un logiciel de visualisation 3D et d’exploitation des fichiers ressources issues de PRIMAL et l’éditeur de scénario — Développé par l’entreprise Shine Reseach.

Outils ressources associés :

  • PRIMAL : une application de création de parcelle, sur laquelle les paramètres (âges des arbres, essences présente, densité…) peuvent être définis et intégrés dans le simulateur — Développée par l’Institut Image.
  • Editeur de scénario : une interface de création de scénarios et de questions au sein de laquelle un système de notation a été intégré et où il est possible de définir et gérer les séquences dans lesquelles les questions apparaîtront — Développée par l’entreprise Shine Research.

Les trois outils ont été conçus et améliorés tout au long du projet à partir de cahier des charges issues des concertations et des sessions de test associant des enseignants, des chercheurs, des ingénieurs de formation et les développeurs.
Les orientations stratégiques et les choix techniques ont été validés dans les instances de concertations collectives en comité de pilotage et comité d’orientation pluriannuels.

Quelques images du logiciel :

Disponibilité

Actuellement, l’outil est à destination des apprenants et enseignants de l’Éducation Nationale et du Ministère de l’Agriculture et de l’Alimentation. À terme, il est envisagé que Silva Numerica soit disponible auprès des professionnels et du grand public. À ce stade du projet, le mode d’accès aux outils est gratuit mais devra évoluer sur un modèle économique de licences payantes.

Support d’utilisation nécessaire : Ordinateur de type gaming
Caractéristiques de configuration requises :

  • Processeur : Intel Core i5 -Minimum 3.2 GHZ
  • 8 Go de mémoire RAM Cadencée 3000 MHZ
  • Carte Graphique = GTx 1060
  • HP 705 G4,  8Go de RAM
  • Carte Vidéo Sapphire PULSE Radeon RX 550 2GD5
  • Système d’exploitation : Microsoft Windows
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Projet SILVA NUMERICA

Développer de nouvelles stratégies pour penser, agir et se comporter avec le vivant à travers l’immersion dans une forêt virtuelle

Silva Numerica est une plateforme numérique éducative simulant un environnement forestier de réalité virtuelle. Cette plateforme répond aux enjeux des programmes éducatifs et d’enseignements de la filière générale et forestière, tout en traitant des questions sociales qui constituent toujours un défi à relever pour les établissements de formation afin de parfaire l’éducation des apprenants à l’environnement et au développement durable.
Grâce à la réalité virtuelle, les apprenants sont plongés dans une situation (de travail, de sensibilisation, d’apprentissage) basée sur l’importance des apports multifonctionnels de la forêt. Cette immersion, dans une forêt virtuelle, vise à développer de nouvelles stratégies pour penser, agir, se comporter voire même travailler avec le vivant. Une première version du prototype est disponible depuis septembre 2020, elle a permis de réaliser des tests et expérimentations dans les établissements partenaires et de réaliser des présentations auprès d’établissements de formation : en région pour les collèges et lycées et hors région pour les établissements forestiers. L’expérience acquise avec l’appui des laboratoires de recherches et de l’ingénieur pédagogique ainsi que l’utilisation de cet outil numérique au cours du processus de conception a contribué à la pertinence et l’efficience de l’outil pédagogique en prévision d’une version 2 disponible courant de l’automne 2021.

© Vidéo YouTube : SILVANUMERICA

Responsable projet :
Marie GUIOT
Coordinateur projet :
Simon CAMBAY

Quelques chiffres

Académies de Besançon et Dijon

1 322 K€ de subventions

2 collèges
2 lycées professionnels
503
élèves

Carte de France indiquant les départements impliqués dans le projet. Description détaillée ci-dessous.

Résultats obtenus

Cette collaboration entre les différents partenaires a permis d’atteindre la visée du projet qui était de mettre en place l’élaboration, l’expérimentation et l’évaluation d’un système d’enseignement et de formation en s’appuyant sur la plateforme de réalité d’un environnement forestier.     
En effet, une première version a été livrée en septembre 2020, et différentes actions se sont articulées autour de ce prototype. Tout d’abord, Silva Numerica a été expérimenté par 503 élèves de 4 établissements. Pour pouvoir faire ces expérimentations, une quinzaine de scénarios ont pu être testés et validés sur 3 modules : Sylvicole et gestion forestière, Gestion d’écosystème et Organisation de chantier.  
Parallèlement, 17 présentations de la plateforme ont été réalisées pour 14 établissements scolaires.  La seconde version de la plateforme engendre de nouvelles perspectives de déploiement et de formation ainsi que de nouvelles réflexions sur le développement et l’évolution du logiciel. 

Préconisations

Ce simulateur permet de concevoir des séquences pédagogiques adaptées aux pratiques de chaque enseignant. Il sert d’outil de conduite d’atelier complémentaire au programme des Sciences de la Vie et de la Terre dans tous les niveaux de l’enseignement général. Pour les filières professionnelles et agricoles, il sert d’outil de soutien pour les différentes formations en lien avec la sylviculture, biologie-écologie ou la filière forestière. Silva Numerica offre la possibilité aux apprenants de visualiser leurs pratiques et d’en analyser les conséquences. Le développement numérique utilisé pour réaliser ce prototype s’est appuyé sur des relevés professionnels d’endrométrie. Une simplification du modèle a été choisie afin de répondre aux besoins pédagogiques. Il permet une sensibilisation accrue des apprenants à la durabilité des écosystèmes forestiers et à leur rôle dans la régulation des cycles biogéochimiques.

Prolongements du projet

Le groupe projet souhaite un déploiement national via une plateforme numérique avec l’appui du Ministère de l’Agriculture et de l’Alimentation, à travers sa Direction Générale de l’Enseignement et de la Recherche, ainsi que l’Inspection de l’Enseignement Agricole. Ce déploiement sera accompagné d’un plan de formation des enseignants et de la constitution d’un réseau d’enseignants, de formateurs appuyés par l’équipe projet. Pour le Ministère de l’Education Nationale, l’appui passera par l’inspection et la Délégation Régionale au Numérique Educatif. Il s’agira de permettre son déploiement régional, national et son utilisation pour répondre aux objectifs de sensibilisation, communication, formation, animation et développement. En complément de ces actions, un accompagnement des tiers lieux va être mis en place pour disposer de plateformes et simulations numériques auprès des filières forêt et viticulture.  
Concernant le développement numérique de la plateforme, une adaptation de l’architecture numérique et du serveur central avec une interface de programmation applicative, donnera lieu à un prototype amélioré (version 3) qui facilitera les usages et réglementera la diffusion.

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Ressources

Logiciel éducatif GraphoGame

Apprentissage ludique des relations graphèmes-phonèmes

Logo de l'application GraphoGame

Niveaux

CP, CE1, enfants dyslexiques (7 à 12 ans)

Action/Projet associé(e)

Présentation

Créé en Finlande il y a plus d’une dizaine d’années, GraphoGame a été adapté en français par notre équipe. Le principe du jeu repose sur une présentation simultanée oral-écrit : l’élève, équipé d’un casque, entend dans un premier temps des mots inventés ou de vrais mots courts (par exemple, « fou ») et voit plusieurs items écrits (« fou », « zou », « pou »), sa tâche étant de choisir celui qui correspond au mot qu’il a entendu. S’il donne la bonne réponse, il passe à l’essai suivant ; en revanche, s’il se trompe, il réentend le même mot mais seule la bonne réponse écrite est alors visible. Cette présentation oral-écrit simultanée permet d’apprendre de façon systématique les relations graphème-phonème, la répétition massive facilitant l’automatisation de ce processus nécessaire pour la reconnaissance précise, et très rapide, des mots écrits.

L’adaptation française de GraphoGame tient compte des caractéristiques de l’orthographe de cette langue. Elle repose sur une base de données (Manulex-Morpho, voir Peereman et Sprenger-Charolles, 2018), qui recense l’ensemble des formes lexicales contenues dans 54 manuels scolaires de primaire (~2 000 000). Cette base fournit la fréquence et la consistance des correspondances graphème-phonème (CGP) en prenant aussi en compte la morphologie (flexions nominales et verbales et lettres dérivationnelles de fin de mots). La progression proposée repose sur la fréquence et la consistance des CGP (les plus fréquentes et les plus stables sont présentés en premier). Les marques de flexions et les supports de dérivations sont introduits plus tard dans le jeu. La progression « optimale » se découpe en plusieurs séquences de difficulté croissante. Chaque séquence (de 20 à 30 minutes) est composée d’une dizaine de niveaux présentés sous forme d’un mini-jeu qui dure environ 2 à 3 minutes. Une version intégrale du logiciel a été dévéloppée en partenariat avec l’entreprise GraphoGame.

Une expérimentation a été réalisée pendant 2 ans, chaque année dans 36 classes de CP en REP+ à Marseille. Les résultats montrent que les élèves ayant suivi l’entraînement en lecture avec GraphoGame ont eu de meilleurs résultats aux tâches essentielles à l’apprentissage de la lecture (décodage, conscience phonologique et reconnaissance de mots) que les élèves ayant suivi un entraînement numérique en mathématiques.

Captures d’écran illustrant différents mini-jeux  :

Capture d'écran illustrant différents mini-jeux proposés dans l'application. Description détaillée ci-dessous.
(d) Illustrations des mini-jeux de type « Jeu classique » (en haut à gauche), « Distracteurs définis » (en haut à droite et en bas à gauche) et « Formation des mots » (en bas à droite)

Disponibilité

GraphoGame est disponible sur GooglePlay et Apple Store (voir www.grapholearn.fr).

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Projet LEMON

LEcture Mathématiques Outils Numériques

L’objectif du projet était de développer une version française du jeu sérieux finlandais GraphoGame et de tester son efficacité à grande échelle sur des élèves scolarisés dans des écoles REP+. Les résultats montrent que les élèves ayant suivi l’entraînement en lecture avec GraphoGame ont eu de meilleurs résultats aux tâches essentielles à l’apprentissage de la lecture (décodage, conscience phonologique et reconnaissance de mots) que les élèves ayant suivi un entrainement numérique en mathématiques. GraphoGame est gratuitement disponible sur Apple Store et Google Play.

© Vidéo YouTube : Projet LEMON

Responsable projet :
Johannes ZIEGLER
Coordinateur projet :
Jean-Patrice ALBRAND

Quelques chiffres

Académie d’Aix-Marseille

763 K€ de subventions

15 écoles
1 800
élèves

Carte de France indiquant les départements impliqués dans le projet. Description détaillée ci-dessous.

Résultats obtenus

La première étude de validation randomisée et contrôlée a été effectuée auprès d’enfants de CP et CE1 à risques de dyslexie. Cette étude a permis de constater une progression en lecture plus importante après l’entraînement GraphoGame qu’après un entraînement non-informatisé ou un entraînement mathématique informatisé. Une seconde expérimentation à grande échelle sur mille élèves de CP a montré que les élèves ayant suivi l’entraînement en lecture avec GraphoGame ont eu de meilleurs résultats aux tâches essentielles à l’apprentissage de la lecture (décodage, conscience phonologique et reconnaissance de mots) que les élèves ayant suivi un entraînement numérique en mathématiques. Cependant, nos résultats montrent aussi l’importance de la prise en compte du niveau initial de l’élève (les meilleurs progrès sont obtenus pour les élèves les plus faibles) et l’engagement dans le jeu reflétant la persévérance et la motivation de l’élève. 

Préconisations

GraphoGame permet un entraînement intense et structuré des premières étapes de la lecture (identification des mots) et de son automatisation. Il permet aux enseignants de mettre en place un entrainement individualisé notamment (en classe ou APC) notamment pour les enfants qui ne connaissent pas encore toutes les lettres ou qui ont des difficultés de décodage et de conscience phonémique dans les évaluations nationales (mi-CP et CE1). Il était primordial que GraphoGame soit utilisé comme un outil d’aide à l’apprentissage de la lecture, en plus du travail sur l’enseignement explicite par le professeur des correspondances graphophonologiques et sur la compréhension. En effet, le logiciel ne permet pas un travail de lecture à voix haute et ne possède pas d’exercices ciblés sur la compréhension. Le logiciel permet de doubler ou tripler le temps où l’élève est engagé dans le code mais il ne remplace pas toutes les autres activités essentielles et nécessaires à la compréhension en lecture (vocabulaire, compréhension orale etc.).

Prolongements du projet

GraphoGame français est actuellement utilisé dans d’autres projets comme le projet Fluence à Mayotte (Laboratoire de Psychologie et Neurocognition, Université Grenoble Alpes) dont l’objectif est le développement et la validation de dispositifs numériques innovants, utilisés comme outils pédagogiques au sein de la classe. Il est aussi utilisé dans une étude randomisée contrôlée auprès d’enfants dyslexiques (Laboratoire Anthropologie, Psychologie Cliniques Cognitives et Sociales, Université Nice Sophia Antipolis). Tous les projets autour de GraphoGame visent à tester son efficacité en compléments des activités réalisées au sein de la classe ou chez un orthophoniste.

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Closure Flexibility Test (Concealed Figures) Form A

Un test psychométrique pour mesurer la capacité à reconnaître mentalement une forme en 2D intriquée dans un motif complexe — Traduction du test d’évaluation sur papier de Thurstone et Jeffrey (1956)

Logo du projet EXAPP3D, expérimenter l’apprentissage par problèmes et projets via la conception 3D

Niveaux

Adultes, post-baccalauréat

Action/Projet associé(e)

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L’objectif de ce test psychométrique est de mesurer l’orientation spatiale, et plus particulièrement la capacité à reconnaître une forme en 2D intriquée dans un motif complexe. Il utilise des figures de Gottschaldt et vise à mesurer la flexibilité perceptive (Thurstone et Jeffrey, 1965). Il présente 49 questions pour lesquelles le répondant doit indiquer si un stimulus visuel est présent dans quatre motifs complexes (voir image ci-dessous). Certaines formes sont présentées en perspective linéaire, i.e. qui ne conserve pas les parallélismes et les distances, et d’autres en perspective axonométrique. Certaines questions acceptent plusieurs réponses. L’épreuve est limitée à dix minutes et les instructions précisent qu’il n’est pas attendu que le test soit terminé dans le temps imparti. La taille et l’orientation des stimuli sont conservées lorsqu’ils sont intriqués dans les motifs complexes. Les réponses erronées bénéficient de points négatifs, pour rectifier les bonnes réponses obtenues en devinant. La performance à ce test est corrélée aux stratégies de résolution de problèmes spatiaux (Gages, 1994).

Exemple de question posée dans le test. Description détaillée ci-dessous.
Exemple de question posée dans le test

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Ce test n’est actuellement pas disponible.

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Purdue Spatial Visualization Test: Visualization of Views

Un test psychométrique pour mesurer la capacité à reconnaître mentalement un objet en 3D — Traduction du test d’évaluation sur papier de Guay (1976)

Logo du projet EXAPP3D, expérimenter l’apprentissage par problèmes et projets via la conception 3D

Niveaux

Adultes, post-baccalauréat

Action/Projet associé(e)

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L’objectif de ce test psychométrique est de mesurer l’orientation spatiale, et plus particulièrement la capacité à reconnaître un objet en 3D représenté selon différentes orientations. C’est un QCM composé de 30 questions visant à évaluer la capacité à imaginer ce à quoi ressemble un objet en 3D à partir de différents points de vue. Pour ce faire, les questions présentent un objet que l’on doit imaginer flotter au milieu d’un cube de verre (voir image ci-dessous). Un point noir indique le sommet à partir duquel il faut s’imaginer observer l’objet, de manière à choisir la représentation, parmi les cinq proposées, qui y correspond. Les questions sont constituées de vues isométriques d’objets présentent des surfaces planes, inclinées ou non, obliques et cylindriques. La performance à ce test est corrélée à la performance dans l’apprentissage de la robotique (Liu et al., 2013).

Exemple de question posée dans le test. Description détaillée ci-dessous.
Exemple de question posée dans le test

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Ce test n’est actuellement pas disponible.

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Revised Purdue Spatial Visualization Tests: Visualization of Rotations

Un test psychométrique pour mesurer la capacité à transformer mentalement la totalité d’un objet en 2D ou en 3D — Traduction du test d’évaluation sur papier de Yoon (2011) avec accord de l’auteure

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Niveaux

À partir de 13 ans

Action/Projet associé(e)

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L’objectif de ce test psychométrique est de mesurer la rotation mentale, c’est-à-dire la capacité à transformer la totalité d’un objet en 2D ou en 3D. Ce test à choix unique comporte trente questions présentant un objet en 3D dans une première position, puis dans une seconde (voir image ci-dessous). Les instructions indiquent que le sujet doit identifier la séquence de rotations suivie par l’objet, la mémoriser pour l’appliquer à un deuxième objet et identifier la bonne réponse parmi les cinq proposées. Les rotations sont réalisées selon des multiples de 90°, selon une symétrie axiale, suivant les directions principales de la pièce si on pose un repère direct. Les objets présentent des surfaces planes, inclinées ou non, obliques et cylindriques. Les questions sont organisées par ordre de difficulté croissante. Il est sans limite de temps, afin de mesurer le réel niveau d’habileté spatiale des répondants : la pression d’un temps limite influence la performance des répondants et provoquent des disparités liées au genre défavorables aux femmes. C’est un QCM composé de 30 questions. Les scores sont corrélés à la performance académique en première d’année d’écoles d’ingénieurs (Charles et al., 2019).

Exemple de question posée dans le test. Description détaillée ci-dessous.
Exemple de question posée dans le test

Disponibilité

Ce test est soumis à copyrights. Il est cependant disponible auprès de l’auteure uniquement dans le cadre de travaux de recherche.

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Mental Cutting Test

Un test psychométrique pour mesurer la capacité à réaliser mentalement des transformations spatiales — Traduction française du test d’évaluation sur papier du College Entrance Examination Board (1939)

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Niveaux

Adultes, post-baccalauréat

Action/Projet associé(e)

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Présentation

L’objectif de ce test psychométrique est de mesurer la transformation mentale, c’est-à-dire la capacité à transformer mentalement une partie d’un objet en 2D ou en 3D. Chaque question présente un solide en 3D et un plan de coupe le traversant (voir image ci-dessous). Le sujet doit alors choisir la réponse présentant la coupe transversale résultante parmi les cinq choix proposés. Le test, limité à vingt minutes, comporte vingt-cinq questions réparties en deux catégories : une partie des questions est résolue en identifiant la forme de la section, l’autre en identifiant la forme de la section et en tenant compte des mesures, notamment des segments et des angles (Tsutsumi et al., 1999). Ces choix peuvent s’effectuer en transformant mentalement un objet en 3D représenté par une vue isométrique en une forme en 2D. Les scores sont corrélés à la capacité à utiliser un modeleur volumique efficacement en études d’ingénierie et de technologie (Sorby, 1999 ; Steinhauer, 2016) et à la performance académique en première d’année d’écoles d’ingénieurs (Charles et al., 2019).

Exemple de question posée dans le test. Description détaillée ci-dessous.
Exemple de question posée dans le test

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Ce test n’est actuellement pas disponible.

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Projet METAL

Méthodes Et Traces Au service de l’Apprentissage des Langues

Le projet e-FRAN METAL (Méthodes et Traces au service de l’apprentissage des Langues) vise à accompagner la transformation numérique des établissements scolaires français par la conception de nouveaux outils d’intelligence artificielle (fouille de données, apprentissage automatique, traitement automatique de la langue ou de la parole). Les recherches s’appuient sur une équipe multidisciplinaire et s’organisent autour de deux axes principaux : (1) conception, développement et évaluation d’outils de suivi pédagogique individualisé et multidisciplinaire destinés aux élèves ou aux enseignants (Learning Analytics) et (2) conception et développement de technologies innovantes pour un apprentissage personnalisé des langues à l’écrit (grammaire française) et à l’oral (prononciation de langues vivantes). Les résultats sont à la fois scientifiques et technologiques : un plan de collecte de traces d’usage éthique, un entrepôt de données pour les données éducatives ;  un baromètre éducatif pour motiver les élèves dans leur apprentissage ;  un tableau de bord pour accompagner les enseignants en leur fournissant des recommandations engageantes pour les élèves ;  un système de recommandation compatible avec l’entrepôt de données ; une étude des données oculométriques ; la génération semi-automatique d’exercices de grammaire française ; la prononciation de l’allemand par une tête parlante et la reconnaissance des prononciations de l’élève. 

Responsable projet :
Anne BOYER

Quelques chiffres

Académie de Nancy-Metz

1 334 K€ de subventions

16 collèges
1 lycée professionnel
328
élèves

Carte de France indiquant les départements impliqués dans le projet. Description détaillée ci-dessous.

Résultats obtenus

Le projet METAL a produit les outils suivants : 1) un entrepôt de données METALrs permettant le stockage de données éducatives ; 2) un baromètre éducatif co-conçu avec des collégiens, intégrant un algorithme innovant capable d’identifier les motifs comportementaux fréquents des apprenants baptisé G_SPM et un nouvel algorithme de recommandation de ressources éducatives à l’élève « au bon moment » ; 3) un tableau de bord « enseignants » développé suite à une co-conception réalisée en partenariat avec le projet e-FRAN e-Tac. Il intègre des algorithmes innovants de mesure et prédiction automatiques de l’effort de l’apprenant et un nouveau modèle de recommandations maximisant l’effort des apprenants en leur proposant d’effectuer les bonnes activités au bon moment ; 4) un corpus de données physiologiques et comportementales, subjectives et de performance de 120 collégiens de 6 collèges de la région effectuant différentes activités d’apprentissage ; 5) un corpus pour 158 collégiens (81 filles, 77 garçons) de Meurthe-et-Moselle issus de 4 établissements et munis de lunettes d’eye-tracking de traces collectées lors d’une expérience d’apprentissage de l’Esperanto ; 6) la génération semi-automatique d’exercices de grammaire française en fonction d’un but pédagogique, du niveau de l’apprenant, voire de contraintes spécifiées par l’enseignant. L’outil repose sur des méthodes neuronales pour la génération de phrases ; 7) la prononciation d’une langue vivante étrangère par une tête parlante virtuelle 3D et la reconnaissance des prononciations de l’élève, avec le développement d’un professeur virtuel (tête parlante parlant allemand) et des techniques d’évaluation de la prononciation. Une plateforme d’apprentissage des langues sur le web comprenant les deux applications a été développée.

Préconisations

Des préconisations seront énoncées à la fin du projet.

Prolongements du projet

Les recherches et les développements réalisés dans le cadre du projet METAL ont conduit à différentes actions comme notamment :

  1. Le projet LOLA (Laboratoire Ouvert en Learning Analytics), soutenu en particulier par le MENJS, exploite les travaux autour de METALrs pour proposer un environnement sécurisé de partage de données et d’évaluation d’algorithmes de Learning Analytics pour la recherche et le développement. L’entrepôt de données éducatives et les méthodes d’évaluations développées dans LOLA sont à la base des travaux menés par le LORIA dans le projet ERASMUS + AI4T.
  2. Des thèses poursuivent, complètent ou approfondissent des travaux initiés dans METAL. Citons par exemple la thèse financée par le rectorat Nancy-Metz sur la recommandation multi-échelle de ressources éducatives.
  3. Les outils développés dans METAL seront expérimentés en situation réelle dans le cadre des e-lab mis en place dans le projet FEDER PLANETE, en collaboration avec l’académie Nancy-Metz.
  4. Une réflexion sur la possible création d’une start-up autour de l’exerciseur de la grammaire française est en cours avec les services concernés.