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Dans l’apprentissage dit « orienté par les données » (traduction du terme anglais « data-driven learning ») les apprenants sont amenés à découvrir la langue ainsi que les différents usages à travers le contact (direct ou pas) avec les données. Celles-ci prennent la forme d’un corpus de textes pouvant être interrogé avec un logiciel spécialisé, appelé « concordancier ». Ainsi, pour trouver le sens d’un terme donné (ou des modèles d’emplois typiques), les apprenants peuvent être amenés à la consulter des lignes de concordances plutôt que de recourir à un dictionnaire classique. Par exemple, en comparant les occurrences du mot « mouton » et de « brebis » dans un corpus, l’apprenant peut voir qu’on trouve surtout des « brebis égarées » ou « galeuses » et rarement des moutons.

Selon l’idée qu’on comprend toujours un mot « en fonction de son voisinage » (Firth) on est amené à voir émerger (induction) un ensemble de « règles » qui concernent les préférences de voisinage. Ainsi, on arrive à mieux comprendre certains faux synonymes qui posent souvent problème aux apprenants : « moite »/« humide », « balle »/« ballon », « chauffeur »/« conducteur », etc. Vous pouvez regarder dans le corpus Lexiqum, par exemple : http://atour.iro.umontreal.ca/cgi-bin/lexiqum.

Tag(s) : #Divers