Apprentissage des Dépendances Non-adjacentes par les Enfants à l'aide d'un Jeu Vidéo en Ligne

Chercheuse : Dr. Mireia Marimon, Université de Potsdam

Motivée par son intérêt pour les enfants et l'apprentissage des langues, la chercheuse post-doctorale Dr. Mireia Marimon a mené une étude multimodale dans laquelle des enfants ont joué à un jeu amusant conçu pour mesurer comment ils apprendraient les règles d'une nouvelle langue. Consultez son article dans Frontiers in Psychology et lisez la suite pour voir comment elle a utilisé Labvanced pour atteindre ses objectifs.

Parlez-nous de votre parcours de recherche et de votre domaine d'étude.

Je travaille dans le département de linguistique, spécifiquement en psycholinguistique, à l'Université de Potsdam en Allemagne. Nous étudions la neurocognition du langage et le développement précoce du langage chez les bébés et les enfants apprenant l'allemand comme première langue. J'examine également les mécanismes d'apprentissage de nouveaux mots et de la grammaire d'une langue.

Qu'est-ce qui vous a motivé à explorer ce domaine ?

J'ai terminé ma thèse de Master en tant qu'assistante de recherche au laboratoire de recherche sur les nourrissons à Barcelone et j'ai trouvé ce travail très excitant. J'ai appris les méthodes et les spécificités de travail avec les nourrissons et je voulais continuer cette recherche.

De quoi traite votre article récent ?

Dans cette publication récente sur l'apprentissage des règles grammaticales, nous avons testé des enfants âgés de 4 à 8 ans en ligne en utilisant Labvanced. Étant donné que l'expérience est assez longue (15-20 minutes), nous l'avons conçue sous forme de jeu afin que les enfants ne s'ennuient pas. Le jeu met en scène 2 taupes nommées Mali et Max (inspirées par un dessin animé allemand populaire) que les enfants doivent attraper pour gagner une étoile. La taupe est attrapée lorsque l'enfant donne une bonne réponse.

Pouvez-vous décrire le design de recherche ? Que mesurait le jeu ?

Il y avait des mesures en ligne et hors ligne. Grâce aux mesures en ligne, nous pouvions voir comment les enfants apprenaient au fur et à mesure des essais. Dans la tâche hors ligne, nous avons exploré si les enfants avaient appris et s'ils pouvaient appliquer cela à une tâche différente.

Le jeu mesurait le temps de réaction des enfants lorsqu'ils choisissaient une fin de phrase en italien après une phase d'entraînement sur ces fins de phrases. L'enfant devait appuyer sur un bouton gauche ou droit pour répondre. À un moment donné, le motif des stimuli était changé pour une phrase non grammaticale, après quoi nous nous attendions à ce qu'ils fassent plus d'erreurs et soient plus lents. Après une phase de récupération, ils ont complété une tâche à deux alternatives forcées.

… **Fig. 1 :** Le design de l'étude de l'expérience d'apprentissage linguistique du Dr. Marimon.

Parlez-nous de votre conclusion et de ses implications.

Pour cette étude, nous avons tiré une conclusion théorique et une conclusion pratique.

Théoriquement, nous avons conclu que les enfants de cette tranche d'âge apprennent les règles grammaticales de manière implicite et active en écoutant et en appuyant sur des boutons en réponse.

Pratiquement, nous avons conclu que les études en ligne peuvent fonctionner très bien si vous collectez suffisamment de données. Elles fonctionnent même pour des mesures sensibles telles que le temps de réaction et conviennent pour tester des enfants à domicile. Vous pouvez obtenir une taille d'échantillon plus grande et n'avez pas besoin d'amener les enfants dans le laboratoire.

Quelles sont vos prochaines étapes avec cette recherche ?

Il existe une grande variabilité chez les enfants de 3 à 4 ans et nous ne les avons pas observés lors de l'exécution de l'étude, donc certains aspects sont restés incontrôlés. Nous aimerions explorer la variabilité entre les individus et voir exactement comment les enfants exécutent la tâche en répétant l'étude dans un laboratoire contrôlé. Nous nous associons à une autre institution qui réalise la même tâche, tout en enregistrant des données IRM sur les participants.

En quoi la recherche en ligne est-elle différente de celle en laboratoire ?

La recherche en ligne peut nous donner de plus grands échantillons, ce qui signifie plus de puissance statistique. C'est une partie clé de la recherche sur les nourrissons et quelque chose qui devrait être recherché dans ce domaine. C'est aussi très utile en termes de pilotage, surtout avec les adultes. Nous avons également vu des études montrant que les données en ligne sont tout aussi fiables que les données recueillies lors d'études en laboratoire.

Cependant, il y a certaines choses que nous ne pouvons pas faire en ligne, comme la recherche EEG. Les choses qui ne sont pas juste des réponses comportementales doivent encore être faites en personne.

Je pense qu'une combinaison de méthodes en ligne et en personne est la meilleure.

Comment avez-vous choisi Labvanced pour votre recherche et qu'est-ce qui vous semblerait remarquable à propos de cette plateforme ?

Nous avons vérifié plusieurs plateformes avant de choisir Labvanced. Il y avait une discussion parmi les chercheurs sur laquelle des plateformes était la meilleure, et elle nous a été recommandée parce qu'elle était facile à utiliser et ne nécessitait pas de codage. Cela est un avantage surtout pour les linguistes, de ne pas avoir à programmer quoi que ce soit. Labvanced est assez rapide à prendre en main et facile à utiliser. Les tâches plus complexes prennent plus de temps à construire, mais une fois que vous connaissez la plateforme, vous n'avez pas besoin de coder.

Nous avons également choisi Labvanced en raison de la fonction de licence de laboratoire. Notre groupe entier pouvait travailler ensemble sur l'étude. Après avoir essayé quelques plateformes, nous avons décidé que Labvanced conviendrait le mieux à nos besoins.

Que recommanderiez-vous aux étudiants espérant commencer des recherches dans votre domaine ?

Trouvez quelqu'un que vous admirez, quelqu'un qui est là où vous voulez être dans 5 ans. Obtenez autant d'expérience et de conseils que possible de cette personne et voyez si elle ou quelqu'un de similaire peut être votre mentor pour vous guider et vous soutenir. Il est bon d'avoir du soutien pour tout problème, professionnel ou personnel.

La motivation est également un élément clé. Lisez beaucoup, voyez ce qui vous intéresse, car votre sujet de recherche doit vous enthousiasmer.

Enfin, la collaboration est l'une des choses les plus importantes. Les collègues de pairs et de niveau supérieur recherchent l'avis des autres et donnent également leur avis. Une fois que vous avez appris quelque chose, donnez davantage en enseignant à d'autres étudiants et collègues.

Avez-vous un message à partager avec d'autres utilisateurs de Labvanced ?

Trouvez ce qui fonctionne pour votre style d'apprentissage. Si vous êtes plus visuel, regardez les tutoriels YouTube ; si vous aimez lire, consultez la documentation texte. Si vous souhaitez simplement commencer un projet, ouvrez la plateforme et expérimentez, puis consultez la documentation si vous êtes bloqué. Prenez l'un des modèles de la bibliothèque et essayez de le reproduire, comprenez comment et pourquoi cette étude a été réalisée. C'est le point de départ, c'est clair et cela vous aide à démarrer.