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Pré-publication, Document de travail

DyLNet – Language Dynamics, Linguistic Learning, and Sociability at Preschool: Benefits of Wireless Proximity Sensors in Collecting Big Data (https://dylnet.univ-grenoble-alpes.fr/)

Résumé : Parce que l’école maternelle est la première étape de la scolarisation, il est nécessaire de comprendre comment les enfants d’origines sociales diverses s’y intègrent et s’y adaptent. Dans ce processus, le langage oral joue un rôle central : il est le moyen et le résultat de la socialisation scolaire et la “condition essentielle de la réussite de toutes et de tous” (BOEN, 26/03/2015). Les enfants s’intègrent et s’adaptent à l’école en communiquant. Réciproquement, une socialisation scolaire réussie multiplie les opportunités de communication avec les pairs et les adultes en charge des enfants, favorise les apprentissages et renforce les compétences linguistiques. Il peut donc s’établir un cercle vertueux – ou au contraire une spirale d’échec – entre sociabilité enfantine, communication orale, apprentissages scolaires. Dans cet enchaînement, les inégalités d’origine sociale sont un facteur central puisque, dès 2 ans, les enfants de tous les milieux ne manifestent pas le même niveau d’habileté langagière et n’utilisent pas au même degré les codes linguistiques valorisés dans le cadre de l’école. Ces différences précoces, issues de la transmission au sein de la famille, ont suscité de nombreuses recherches qui ont mis en évidence l’influence de la nature et de la quantité de discours adressé à l’enfant dans les différents milieux sociaux. Ces travaux laissent toutefois dans l’ombre l’influence des pairs, susceptible de modifier l’impact de la famille dans la mesure où le groupe de pairs est le lieu d’une certaine mixité sociale, notamment en contexte scolaire. La scolarisation offre donc une nouvelle donne, notamment quand la composition du groupe scolaire est socialement mixte ou au travers du discours produit par les enseignants. DyLNet vise à observer et caractériser les relations entre socialisation enfantine et apprentissage du langage oral pendant la période de scolarisation en maternelle par une approche multidisciplinaire novatrice combinant travaux sur l’acquisition du langage, sociolinguistique et science des réseaux. Sa mise en œuvre procédera par le suivi, pendant 3 ans, de tous les enfants (200) et intervenants pédagogiques d’une école maternelle socialement mixte. Les interactions sociales entre les individus seront enregistrées grâce à l’utilisation de la technologie des capteurs sans fil qui enregistrent, toutes les 5 secondes, les proximités entre individus. Ils seront portés une semaine par mois pendant 3 ans. Nous suivrons le développement langagier enfantin au travers de leurs résultats à des tests généraux de langage et de leurs usages sociaux du langage en situation naturelle d’interactions. Enfin, le profil social des élèves sera appréhendé au travers d’un questionnaire adressé aux familles. Grâce à la puissance d’analyse (détection de communautés) et de modélisation (modèles multi-agents) des sciences des réseaux, les données sur les interactions sociales seront mises en relation avec les performances linguistiques et les usages sociolinguistiques enfantins. Il s’agira notamment d’examiner l’influence des relations sociales enfantines sur le développement du langage (si des individus restent dans la même communauté de pairs entre deux temps d’observation, est-ce que leur distance linguistique diminue dans la même période ?) et réciproquement, l’influence du langage sur ces relations sociales (si deux individus appartiennent au même groupe linguistique au temps T, est-ce que la probabilité qu’ils soient dans la même communauté de pairs augmente à T+n ?). Nous nous intéresserons également aux interactions entre les élèves et l’équipe éducative – enseignants et autres personnels présents dans l’école – afin d’observer si leur fréquence a un impact sur le développement langagier enfantin.
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
Liste complète des métadonnées

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01396652
Contributeur : Aurélie Nardy <>
Soumis le : lundi 14 novembre 2016 - 17:03:21
Dernière modification le : vendredi 25 juin 2021 - 15:40:06

Identifiants

  • HAL Id : hal-01396652, version 1

Citation

Aurélie Nardy, Eric Fleury, Jean-Pierre Chevrot, Márton Karsai, Laurence Buson, et al.. DyLNet – Language Dynamics, Linguistic Learning, and Sociability at Preschool: Benefits of Wireless Proximity Sensors in Collecting Big Data (https://dylnet.univ-grenoble-alpes.fr/). 2016. ⟨hal-01396652⟩

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