Modèles adaptatifs pour prédire automatiquement la compétence lexicale d'un apprenant de français langue étrangère
Résumé
This study examines the use of supervised incremental machine learning techniques to automatically
predict the lexical competence of French as a foreign language learners (FFL). The targeted learners
are native speakers of Dutch having attained the A2/B1 proficiency level according to the Common
European Framework of Reference for Languages (CEFR). Following recent work on lexical
proficiency prediction using complexity indices, we elaborate two types of models that adapt to
feedback disclosing the learners’ knowledge. In particular, we define (i) a model that predicts the
lexical competence of learners having the same proficiency level and (ii) a model that predicts the
lexical competence of one particular learner. The obtained models are then evaluated with respect to a
baseline model, which predicts the lexical competence based on a specialised lexicon for FFL, and
appear to gain significantly in accuracy (9%-17%).
Cette étude examine l'utilisation de méthodes d'apprentissage incrémental supervisé afin de prédire la compétence lexicale d'apprenants de français langue étrangère (FLE). Les apprenants ciblés sont des néerlandophones ayant un niveau A2/B1 selon le Cadre européen commun de référence pour les langues (CECR). À l'instar des travaux récents portant sur la prédiction de la maîtrise lexicale à l'aide d'indices de complexité, nous élaborons deux types de modèles qui s'adaptent en fonction d'un retour d'expérience, révélant les connaissances de l'apprenant. En particulier, nous définissons (i) un modèle qui prédit la compétence lexicale de tous les apprenants du même niveau de maîtrise et (ii) un modèle qui prédit la compétence lexicale d'un apprenant individuel. Les modèles obtenus sont ensuite évalués par rapport à un modèle de référence déterminant la compétence lexicale à partir d'un lexique spécialisé pour le FLE et s'avèrent gagner significativement en exactitude (9%-17%).
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