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Pratiques de reconstruction de texte en autoformation

Text reconstruction practices during self-learning
Laura M. Hartwell
p. 81-96

Résumés

Le présent article décrit un programme en ligne de compréhension de l'oral et de reconstruction de texte appelé Enigma Plus et conçu à partir de textes lexicalisés pour les spécialistes en sciences et technologies.
Une étude de terrain indique que les étudiants/es ont montré un intérêt certain à faire ce travail en autoformation. Notre hypothèse est que même lors d’une micro-tâche très structurée comme la reconstruction de texte lexicalisé (exemplar based), les utilisateurs/trices trouvent un espace permettant des différences de pratique.

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Texte intégral

1. Contexte et historique du projet

1L’apprentissage en ligne est un des secteurs à croissance exponentielle dans le monde de l’enseignement assisté par ordinateur. La mise en ligne des activités pédagogiques se développe en parallèle avec la complexité croissante des possibilités informatiques. Parfois, il s’agit d’un héritage de l’approche audio-orale dans laquelle les dispositifs médiatisés offrent un modèle de prononciation, une aide à la résolution de liens graphie/phonie, la possibilité d’écoutes à l’infini et de reproduction d’un modèle (M.-F. Narcy-Combes 2005 : 88).

  • 1Text-reconstruction task: A task that requires learners to read or listen to a text that has been (...)

2Le dispositif médiatisé de reconstruction de texte Enigma Plus est un exemple de ce phénomène. Enigma Plus est une plate-forme d’écoute et de reconstruction de texte. Selon Ellis (2003), lors d’une tâche de reconstruction de texte l’apprenant/e lit ou écoute un texte ayant une structure spécifique, puis il ou elle doit reconstruire une copie aussi juste que possible et cela sans se référer à l’original1. Contrairement à la définition d’Ellis, plusieurs modes d’interactivité de la plate-forme Enigma Plus comportent la possibilité de réécoute.

3Guichon définit ce type de programme comme un « dispositif d’apprentissage médiatisé ». Il ne s’agit pas seulement d’une simple ressource, comme le dictionnaire ; c’est un ensemble s’appuyant sur la technologie et ayant comme logique « de donner du sens à l’apprentissage, mais aussi de l’aménager et de l’organiser en prenant en compte les facteurs psychosociaux » (2006 : 14). L’entraînement spécifique offert par les micro-tâches, « plus circonscrites et moins réalistes » que les macro-tâches, permettent une focalisation de l’attention sur des phénomènes importants (Demaizière & J.-P. Narcy-Combes 2005). Une tâche étant « une activité cohérente et organisée (afin d’assurer un repérage efficace), interactive ou non, où il y a gestion du sens, lien avec le monde réel, objectif précis, et où le résultat pragmatique prime sur la performance langagière » (J.-P. Narcy-Combes 2005 : 167).

4Notre hypothèse est que, même lors d’une micro-tâche très structurée comme la reconstruction de texte lexicalisé (exemplar based), les utilisateurs/trices trouvent un espace permettant des différences de pratique.

1.1. Un dispositif d’apprentissage médiatisé

5Les objectifs principaux de l’institution pour les étudiants/es en deuxième année de Licence sont l’acquisition de vocabulaire spécifique aux sciences et la capacité de présenter un sujet scientifique oralement. L’objectif de la mise en ligne d’Enigma Plus est d’offrir du temps en travail guidé en complément du manuel et des travaux dirigés pour les étudiants/es dans des domaines scientifiques, techniques et sportifs (Blattes et al. 2003). D’autres activités ayant des grilles d’écoute comportant, par exemple, des exercices lacunaires ou de remplissage de schéma, et reprenant les mêmes structures grammaticales et le même vocabulaire sont proposées en parallèle (Upjohn 1993 ; pour les grilles d’écoute, voir Ginet et al. 1997). L’examen en fin de semestre est fondé sur la compétence de compréhension écrite. Une présentation orale valide la note de contrôle continu.

6Le contenu (input) de la plate-forme a donc un lien avec « le monde réel » des scientifiques. En revanche, l’activité de reconstruction d’un texte comme elle est présentée dans Enigma Plus n’a pas d’utilité pratique. On peut aussi se demander s’il y a réellement une gestion du sens dans ce type d’exercice. L’objectif de la présente d’étude est d’analyser les réponses des utilisateurs/trices afin d’évaluer s’il y a recherche de sens ou non.

1.2. La transformation de la plate-forme Enigma Plus

7Ce programme de reconstruction de texte se fait à partir d’un squelette informatisé. En 1984, Jonathan Upjohn et Kim Upjohn ont mis au point une version utilisable avec DOS du programme Storyboard mis au point par John Higgins, à partir de son programme Rebuild, inspiré du programme Textbag de Tim Johns au début des années 80 (Davies 2007 : 1).

8Au début de l’utilisation de la deuxième version en 1989 à l’Université Joseph Fourier, les utilisateurs/trices travaillaient à plusieurs, sur le même ordinateur dans la nouvelle salle informatique en présence de l’enseignant/e pendant les heures de travaux dirigés. Le travail pouvait se faire alors entre collègues, voire avec l’aide de l’enseignant/e. Une version améliorée, comportant de nouvelles fonctionnalités, dont des enregistrements oraux et des supports visuels, a pu être créée grâce aux avancées technologiques. Puis, cette activité est devenue accessible en 2006 à tout public sur le site du Service des langues de l’Université Joseph Fourier. Mais la restriction d’heures de cours fait que l’activité se fait en autoformation, soit au laboratoire des langues, soit à partir de n’importe quel ordinateur. L’interaction possible entre les étudiants/es ou avec l’enseignant/e est remplacée par l’interactivité avec une machine.

1.3. Le fonctionnement de la plate-forme Enigma Plus

9Tous les modes offrent une série d’étapes : choix de texte et de mode d’interactivité, visionnage, reconstruction de texte, puis lecture du transcrit avec possibilité de réécoute. Lors d’une activité d’Enigma Plus, l’allocutaire écoute un enregistrement de trois à quatre minutes. Les enregistrements sont accompagnés d’une série de supports multimédias (cf. Figure 1). L’utilisateur/trice tente ensuite de reconstruire le texte à partir d’un squelette présenté à l’écran. En apparence, on y retrouve certaines similarités avec le concept du Teaching Machine des années cinquante de Skinner. Ce dispositif proposait des supports visuels, tels des tableaux ou des cartes, puis, à partir d’un phonographe, l’apprenant/e écoutait à volonté de courts passages et les transcrivait. Enfin la machine montrait le texte dans son intégralité pour correction (Skinner 1958 : 273). Or, l’objectif des concepteurs d’Enigma Plus est à l’opposé. L’objectif n’est pas « le stimulus et réponse » béhavioriste de Skinner, mais une véritable réflexion sur l’anglais. Par exemple, le texte des supports visuels n’est pas le même que le document sonore et une fonction dictionnaire apporte une autre aide à la compréhension.

Figure 1 : Support visuel avec lexique

Figure 1 : Support visuel avec lexique

10Selon le niveau, les deux ou trois premières lettres de chaque mot du squelette sont suivies de points représentant les lettres manquantes. Par exemple, le mot « hello » est représenté sous la forme « he••• ». Une option « easy mode » permet de voir les trois premières lettres. Face à ce squelette, l’utilisateur/trice écrit un mot à la fois dans une petite fenêtre en bas de page, puis clique sur la souris après chaque mot. (cf. Figure 2). Si ce mot fait partie du texte, il apparaît dans le squelette. Les mots du texte peuvent être retrouvés dans n’importe quel ordre. Il suffit d’écrire le mot une seule fois même s’il apparaît plusieurs fois dans le texte. En cliquant sur les icônes à droite de l’écran, l’utilisateur/trice peut réécouter le paragraphe concerné. Il y a donc trois types d’aide incorporés au niveau du squelette : les premières lettres, les points indiquant la quantité de lettres manquantes et la possibilité de réécoute. Puis, l’utilisateur/trice voit la correction après avoir terminé l’exercice lorsque le texte complet est montré automatiquement à l’écran.

Figure 2 : Fenêtre du texte à reconstruire

Figure 2 : Fenêtre du texte à reconstruire

1.4. L’interaction et l’interactivité

11L’interaction offre l’occasion de communiquer et de revoir les erreurs. Dans sa recherche sur les activités communicatives en LANSAD, Hindley a montré que lors des activités en classe, les apprenants/es avaient un taux d’autocorrection entre 2 % et 8 % selon l’activité, avec un plus fort pourcentage (3,8 % en moyenne) d’autocorrection lors des activités dont le contenu évoque peu de réaction personnelle contre 2,6 % pour les activités ayant une tendance à provoquer des émotions (1997 : 278-282). Mais corriger chaque erreur lors d’une interaction orale, et à fortiori lors d’une présentation orale, peut nuire à la confiance et à la spontanéité. Une enquête au Centre de Ressources de Langues (CRL) de l’Université Louis Pasteur à Strasbourg révèle que les démarches des étudiants sont inhibées par la peur du ridicule dans les ateliers de conversation (Poteaux 2003 : 138-139). Il est évident que ce modeste outil en ligne ne résoudra pas toutes les difficultés auxquelles l’apprenant/e doit faire face, mais l’autoformation permet des tentatives sans crainte de ridicule.

12La rétroaction de la plate-forme n’offre pas de réponses personnalisées. L’interactivité n’est pas de la même nature que l’interaction en salle de classe ou en groupe d’études, voire par courriel. Par exemple, Raby a analysé le logiciel Tell Me More e-learning qui comporte une aide en ligne par des tuteurs. Elle conclut, « quand un apprenant décide d’entrer dans une vraie discussion de son travail linguistique, sur plusieurs séances, le tuteur est complètement dépassé par la somme d’informations à traiter » (2004 : 70). Dans ce type d’activité, l’utilisateur/trice reçoit immédiatement une réponse après chaque mot écrit : soit le mot apparaît à l’écran dans le squelette, soit on lui indique qu’il faut chercher une autre solution. Avec Enigma Plus, toute réponse, que ce soit la première ou la dixième tentative, reçoit une réponse de la part de la machine. Dans ce cas, l’interactivité permet une recherche de justesse, mais non pas l’interaction d’une salle de classe ou de « la vraie vie ».

2. Analyse d’utilisation

2.1. L’étude pilote

13Afin de comprendre l’utilisation de la plate-forme, une étude pilote fut mise en place. Les réponses enregistrées automatiquement par la plate-forme ont été analysées. La population de l’étude pilote comportait 18 étudiants/es en licence scientifique. Les utilisateurs/trices ont écrit entre 10 et 397 mots lors de vingt-et-une séances qui ont duré entre 4 minutes 15 secondes et 1 heure 41 minutes 42 secondes. En moyenne, ces dix-huit utilisateurs/trices ont saisi 138,4 mots, dont 72,5 (53 %) étaient justes. Les séances ont duré environ 35 minutes, ce qui fait une moyenne de 3,9 mots entrés par minute ou environ un mot entré toutes les 15 secondes. Cela fait un taux d’erreur important et donc un besoin considérable de corrections (Tableau 1).

14Nous voyons que certains/es utilisateurs/trices ont passé beaucoup de temps sur un exercice, dont quatre personnes qui ont travaillé plus d’une heure. Les utilisateurs/trices ayant le plus bas pourcentage de mots justes ont passé moins de temps par entrée que les autres. Bien que la cohorte soit peu nombreuse, on peut conclure qu’il est difficile de déterminer combien de temps un/e utilisateur/trice va passer à travailler sur un dispositif d’apprentissage. Et il semble y avoir un lien entre le temps de réflexion et la justesse de la réponse puisque le temps moyen par mot a été de 10,6 secondes pour les personnes avec 35-40 % de réponses justes et de 20,1 secondes par mot juste pour les personnes ayant entre 70 et 90 mots justes (cf. Tableau 1). Évoquant son programme Help Yourself, Cazade précise qu’il n’a « jamais voulu limiter le temps que l’apprenant devait respecter pour répondre à quelque question que ce soit » (2000 : 52). On constate dans la présente étude des différences dans le temps passé et dans la démarche cognitive qui sont exprimées à travers la durée de temps passé à la réflexion entre les entrées.

Tableau 1 : Étude pilote

Tableau 1 : Étude pilote

15Le premier changement, introduit suite à l’étude pilote, porte sur le niveau de difficulté. Enigma Plus proposait trois modes de fonctionnement qui furent ajoutés par ordre de création : sans répétition possible du son, avec réécoute et durée limitée, et sans limite de réécoute ou de durée, c’est-à-dire par ordre décroissant de difficulté. Lors de l’étude pilote, il a été remarqué que les utilisateurs/trices cliquaient rapidement sur le premier mode, puis quittaient l’exercice de reconstruction pour réécouter l’enregistrement et devaient donc recommencer la phase de reconstruction au début. Nous avons donc changé l’ordre en mettant le mode le plus facile en tête de liste.

16La rétroaction après chaque entrée est un élément clé de ce dispositif. Lors de la phase de travail de reconstruction de texte, une voix commente les réponses fausses d’une petite phrase ou de quelques mots. J’ai pu observer que les utilisateurs/trices se plaignaient de cette voix. Trente-cinq courriels ont été envoyés à des personnes ayant travaillé sur Enigma Plus. Cinq personnes seulement ont répondu. Les réponses ne sont donc pas suffisantes pour apporter une conclusion empirique, mais deux personnes ont fait allusion à la voix en demandant « que la voix ne continue pas quand on se trompe », « quand on écrit un mot et qu’il est faux la voix off dit que c’est faux et que l’on doit réessayer alors que l’enregistrement continue, du coup on n’entend plus ce qui est dit et on est obligé de réécouter. Il faudrait supprimer cette voix ». Au lieu d’avoir un rôle d’encouragement et de support, elle gênait la concentration. Les 15,4 secondes en moyenne passées à visionner le squelette, réfléchir, taper le mot, puis taper « entrée », ne laissaient sans doute pas de temps pour des distractions de ce type. Suite à ce constat, la voix a été remplacée par un bip et l’affichage de commentaire en vert (Try again!) lorsque le document sonore est activé. Certains bugs ont été éliminés et de nouveaux textes ajoutés. Puis, une analyse approfondie a été organisée.

2.2. Étude de terrain

17L’analyse porte sur les données de 142 personnes : 62 utilisateurs (43,7 %) et 80 utilisatrices (56,3 %) qui ont travaillé chacun/e plus de 5 minutes. Chaque entrée de chaque exercice de la population étudiée a été enregistrée sur une base de données pendant le semestre. Les étudiants/es en deuxième année de licence à l’Université Joseph Fourier avaient comme obligation, dans le cadre de l’autoformation, de travailler sur au moins deux textes d’Enigma Plus. Parce que le programme est en ligne et ouvert au public, il n’y a aucune certitude sur l’âge des utilisateurs/trices, ni même sur leur statut d’étudiant/e, mais il est fort probable que l’essentiel de la population avait entre 19 et 25 ans et était étudiant/e en sciences et technologies. Chaque entrée est enregistrée par ordre chronologique, ce qui a permis d’examiner la quantité et les types d’erreurs.

2.2.1. Analyse des textes choisis

18Pour commencer, il faut choisir un sujet. Si l’utilisateur/trice est en quête de sens, le choix de textes ne sera pas linéaire, mais personnalisé. Parmi les 13 textes proposés, 42,3 % (n = 60) des utilisateurs/trices ont choisi le premier texte (Reverse Osmosis) et 25,4 % (n = 36) ont choisi le deuxième (The Planet Mercury) (cf. Annexe 1). Lors de leur choix d’un deuxième texte, 18,3 % (n = 26) ont choisi le premier texte, dont certaines personnes qui ont refait ce premier texte, et 28,2 % (n = 40) ont choisi le deuxième texte. En revanche, les autres utilisateurs/trices ont choisi parmi tous les textes possibles avec une petite préférence pour The First Six Months (n = 36) et The Letter H (n = 22) (cf. Figure 3).

19Cela veut dire que, même lorsqu’il y a une liste de sujets disponibles, la vaste majorité des utilisateurs comme des utilisatrices « choisit » les premiers textes de la liste. Dans ce cas, la faculté de choisir en toute autonomie est remplacée par la facilité de suivre l’ordre du concepteur.

20Une différence selon le genre apparaît dans le choix des autres textes. Un peu plus d’hommes (29 %) que de femmes (23 %) ont choisi de travailler sur le deuxième texte, The Planet Mercury. Mais il y a eu significativement plus de femmes (10 %) que d’hommes (1,6 %) ayant choisi de commencer à travailler sur le douzième texte The Lettre H. Toutefois, 13,7 % des hommes ont choisi The Letter H lors de leur deuxième activité avec Enigma Plus.

Figure 3 : Choix du premier et du deuxième texte selon le genre

Figure 3 : Choix du premier et du deuxième texte selon le genre

21Il y a plus de diversité de choix lors du deuxième exercice. Il semble qu’une familiarité avec la plate-forme facilite un investissement personnel. L’attention au contenu peut être mise au deuxième plan au profit de la découverte de la plate-forme.

2.2.2. Modes de travail

22J’ai analysé les entrées informatiques de 97 sujets ayant travaillé sur le texte Reverse Osmosis afin d’examiner leurs pratiques en profondeur et en détail (Annexe 1). Il y a un peu plus d’une centaine de réponses à trouver selon l’exercice. Afin d’examiner les notions de quantité de travail et de justesse, j’ai séparé les sujets en quatre groupes selon la quantité d’entrées fournies : les sujets ayant entré moins de 50 réponses justes (23,2 %, n = 33), les sujets ayant entré entre 51 et 75 réponses justes (25,4 %, n = 36), les sujets ayant entré entre 76 et 100 réponses justes (28,9 %, n = 41) et enfin les sujets ayant entré plus de 100 réponses justes (22,5 %, n = 32).

23Une trentaine des personnes ayant entré moins d’une centaine de réponses a moins de 50 réponses justes, mais il s’avère que ce groupe a fait davantage d’exercices pendant le semestre ; il semble que leur visite ait servi à découvrir la plate-forme. Une autre vingtaine des membres de ce groupe a pu rapidement remplir l’obligation de travail en ligne en faisant peu d’erreurs (Figure 4).

Figure 4 : Quantité d’entrées et réponses justes

Figure 4 : Quantité d’entrées et réponses justes

24Plus de 40 % des personnes ont entré de 100 à 150 réponses. Cette population est distribuée sur une courbe allant d’une réponse juste sur deux à deux réponses justes sur trois. Il y a donc toute une gamme de capacités linguistiques nichée dans ce groupe. Enfin, pour les 20 % restants, la quantité de réponses justes est en corrélation directe avec la quantité d’entrées.

25On voit se dessiner plusieurs constats sur les pratiques de travail et la réussite. De manière générale, plus le nombre d’entrées est grand, plus il y a de réponses correctes. Un fort pourcentage (43 %) des utilisateurs/trices ont entré entre 101 et 150 réponses, c’est donc une quantité de travail que la population est prête à fournir pour ce type d’exercice. Mais au sein de ce groupe, aucune catégorie de quantité de réponses juste ne ressort. La quantité de travail fournie par ce groupe correspond à un effort, quelle que soit la capacité à fournir des réponses justes. Cette analyse permet de penser qu’une barrière se construit autour de la barre de 101 à 150 entrées, quel que soit le taux de réussite. À partir des résultats, nous voyons une étendue importante de réponses, ce qui confirmerait que les programmes multimédia permettent aux étudiants/es de pouvoir travailler à leur rythme avec certains choix de manœuvre.

2.2.3. Type d’erreur

26Les données de douze personnes travaillant sur l’activité The Letter H ont été examinées afin de cerner les types d’erreur et l’éventuelle autocorrection. L’analyse des données récoltées montre que les utilisateurs/trices s’appliquent consciencieusement à leur travail, conformément aux résultats de l’étude de travail en autoformation menée par Décuré (2005). En moyenne, ils ou elles consacrent 12 minutes et demie (4 minutes minimum, 33 minutes maximum) à travailler sur la reconstruction du texte en question. En moyenne, l’utilisateur/trice tape 85,1 mots lors de l’activité (28 mots minimum, 122 mots maximum). Le taux d’erreur est de 16,1 % (165 erreurs sur 1 023 entrées), dont des erreurs d’orthographe, de conjugaison ou de frappe. Il ne s’agit pas d’erreurs de sens, mais de forme.

27On constate peu de difficultés d’orthographe ou de rétention des mots commençant avec la lettre « h » (cf. Tableau 2).

Tableau 2 : Mots du texte commençant avec la lettre « h »

Tableau 2 : Mots du texte commençant avec la lettre « h »

28Ceci n’est pas étonnant concernant les mots transparents comme « honorable », mais est moins évident pour des mots moins connus comme heel (talon). Il se peut que la présence du mot heel sur le support visuel ait aidé les apprenants/es à retenir ce mot. Toutefois, le mot très peu transparent hoax (canular), présent sur le même support, n’a été trouvé que par une personne sur deux : les utilisateurs/trices ont simplement évité le mot. Dans le document, hoax fait partie d’une liste de mots commençant par la lettre « h ». L’utilisateur/trice n’a pas besoin d’en connaître le sens. La réécoute du document n’aide pas à retrouver l’orthographe.

29La moitié des sujets a tapé le mot hear, alors qu’il est absent du texte. Cela peut être une tentative pour trouver les mots heir ou heel, voire help pour lesquels la représentation dans le squelette est « he•• ». Une personne n’a pas compris l’importance du « e » final du mot hope et a entré deux fois le mot hops. Elle a aussi tapé « honnable », « honable », sans jamais trouver le mot honorable. Mais, globalement, les utilisateurs/trices ont fini par retrouver les mots cités dans le Tableau 2.

30En revanche, il y a eu de nombreuses difficultés avec le mot pronounce et ses différentes morphologies. Dans le texte, nous retrouvons uniquement pronounce et pronounced (cf. Tableau 3). On constate un taux de réussite de 48,8 % (20 erreurs pour 41 entrées pour ces deux mots). La majorité des utilisateurs/trices ont fini par trouver les deux formes correctes, mais souvent suite à des tentatives avec l’ajout ou l’absence de la lettre « n » ou l’oubli de la lettre « u » ou « o ». Le taux de réussite pour les autres mots du texte (16,1 %) indique que ce phénomène ne peut pas être uniquement dû à des erreurs de frappe. Il s’agit d’une difficulté à lier orthographe et phonologie qui mérite d’être traitée.

Tableau 3 : Variations des mots pronounce et pronounced

Tableau 3 : Variations des mots pronounce et pronounced

31Le rôle du corps enseignant est aussi d’aider l’apprenant/e à dépasser ou à faire face aux difficultés et de varier les environnements cognitifs. Lors de l’analyse d’un parcours de compréhension orale d’un dispositif médiatisé sur l’anglais et l’art, Rézeau demande « Que pourrait-on proposer pour améliorer ce parcours qui ne semble pas très satisfaisant ? Du point de vue du concepteur du didacticiel, il conviendrait sans doute d’améliorer la pertinence des messages de feedback » (2001 : 509). En informatique, la rétroactivité est immédiate, mais il faut y accorder une attention intensive dès la conception du programme pour qu’elle soit efficace. La rétroaction d’Enigma Plus est d’ordre général. Or, les erreurs sont fréquemment une faute d’orthographe ou de conjugaison comme le manque d’un -s final, l’ajout d’un -e final ou la confusion avec un homophone. L’étudiant/e est censé/e s’appuyer sur ses connaissances en langue, or le programme ne propose pas d’aide spécifique. Par exemple, la confusion entre has et had demande une réponse claire concernant le temps des verbes. Un/e enseignant/e voit et corrige ce type d’erreur facilement, or cela demande une programmation lourde en informatique.

3. Discussion et conclusion

32La présente étude cherche à déterminer la latitude de manœuvre adoptée lors de la reconstruction de texte en autoformation. Pour ceci, trois facteurs ont été analysés : la sélection de sujet, la quantité d’entrées et le choix de trouver une réponse juste ou non.

33La sélection du sujet est fortement influencée par la conception de la plate-forme. Le genre est un facteur modifiant le choix, ce qui laisse penser qu’il y a une certaine quête de sens, notamment après le premier exercice. Au contraire, la quantité d’entrées dépend largement du profil de l’utilisateur/trice, bien qu’une barrière autour de 125 entrées existe. Le niveau linguistique n’est pas le seul facteur modifiant la quantité de travail. On remarque que l’essentiel des erreurs sont des erreurs d’orthographe ou de conjugaison et non pas de terme. Il semble que l’utilisateur s’appuie sur le sens. La forme peut poser davantage de difficultés.

34On constate aussi que la décision de ne pas tenter de trouver tel ou tel mot est un mode de travail. La plupart des utilisateurs/trices ne terminent pas la reconstruction. Cela ne veut pas dire qu’il y ait un manque de décodage du texte, puisqu’il n’est pas nécessaire de retrouver chaque mot d’un texte pour en comprendre le sens (Ginet et al. 1997 : 138). Mais, c’est un constat important puisqu’il s’agit d’un exercice à partir d’un texte lexicalisé.

35Il faut aussi souligner que l’Internet offre d’autres possibilités de travail, notamment les possibilités de communication entre les individus : apprenants/es, enseignants/es, tuteurs/trices, voire grand public (cf. Grosbois 2006). Les plates-formes peuvent aussi servir de lieu de ressources vers des sites externes pour déposer des documents. Un exemple en est MADOC utilisée dans la filière Langues Étrangères Appliquées (LEA) à l’université de Nantes. Lors de la mise en place de MADOC en LEA, comme pour Enigma Plus, le souci était de faire face à des effectifs importants d’étudiants/es et des heures limitées de présentiel où l’expression orale peut être privilégiée (Hartwell 2009). Ce dispositif hybride ambitieux réunit les enseignants/es et les apprenants/es puisque, contrairement à Enigma Plus, les dix tâches, faites à partir de documents authentiques, doivent être rendues à l’enseignant/e afin de valider la note de contrôle continu. Les analyses indiquent que les cours, les compléments de cours, ainsi que les sujets et les corrigés sont davantage recherchés que l’interaction humaine via le forum (M.-F. Narcy-Combes 2008a ; 2008b).

36Il reste à savoir si ce type d’exercice a un effet sur l’apprentissage. L’exposition aux sources audio et au vocabulaire scientifique de base lors de l’exercice augmente la redondance, mais la question de l’authenticité à la fois de la nature de la tâche et de l’origine des documents se pose. D’autres études sont nécessaires afin de connaître l’impact à long terme de la partie de la reconstruction de texte d’Enigma Plus. Étant donné la multitude de profils d’utilisation au niveau de la durée de temps de travail, du niveau linguistique, la quantité d’exercices de ce type ou la combinaison avec d’autres micro-tâches, l’impact risque de varier fortement selon l’individu.

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Annexe

Annexe 1

Liste de textes d’Enigma Plus

Liste de textes d’Enigma Plus

Annexe 2

Entrées et quantité de réponses justes

Entrées et quantité de réponses justes
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Notes

1Text-reconstruction task: A task that requires learners to read or listen to a text that has been seeded with a specific structure and subsequently to reconstruct it as accurately as possible without referring back to the text” (Ellis 2003 : 352).

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Table des illustrations

Titre Figure 1 : Support visuel avec lexique
URL http://apliut.revues.org/docannexe/image/641/img-1.png
Fichier image/png, 65k
Titre Figure 2 : Fenêtre du texte à reconstruire
URL http://apliut.revues.org/docannexe/image/641/img-2.png
Fichier image/png, 131k
Titre Tableau 1 : Étude pilote
URL http://apliut.revues.org/docannexe/image/641/img-3.png
Fichier image/png, 26k
Titre Figure 3 : Choix du premier et du deuxième texte selon le genre
URL http://apliut.revues.org/docannexe/image/641/img-4.png
Fichier image/png, 42k
Titre Figure 4 : Quantité d’entrées et réponses justes
URL http://apliut.revues.org/docannexe/image/641/img-5.png
Fichier image/png, 39k
Titre Tableau 2 : Mots du texte commençant avec la lettre « h »
URL http://apliut.revues.org/docannexe/image/641/img-6.png
Fichier image/png, 25k
Titre Tableau 3 : Variations des mots pronounce et pronounced
URL http://apliut.revues.org/docannexe/image/641/img-7.png
Fichier image/png, 23k
Titre Liste de textes d’Enigma Plus
URL http://apliut.revues.org/docannexe/image/641/img-8.png
Fichier image/png, 34k
Titre Entrées et quantité de réponses justes
URL http://apliut.revues.org/docannexe/image/641/img-9.png
Fichier image/png, 35k
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Pour citer cet article

Référence papier

Laura M. Hartwell, « Pratiques de reconstruction de texte en autoformation », Cahiers de l’APLIUT, Vol. XXIX N° 3 | 2010, 81-96.

Référence électronique

Laura M. Hartwell, « Pratiques de reconstruction de texte en autoformation », Cahiers de l’APLIUT [En ligne], Vol. XXIX N° 3 | 2010, mis en ligne le 05 avril 2011, consulté le 27 mars 2017. URL : http://apliut.revues.org/641 ; DOI : 10.4000/apliut.641

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Auteur

Laura M. Hartwell

Laura M. Hartwell est responsable de l'enseignement des langues au Centre Drôme-Ardèche (Grenoble I) où elle enseigne l’anglais de spécialité. Elle a récemment soutenu une thèse sur l'image dans l'autoformation et l'évaluation de la compréhension de l’oral.

hartwell@ujf-grenoble.fr

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Droits d’auteur

Association des Professeurs de Langues des Instituts Universitaires de Technologie

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