Intelligence artificielle et didactique des langues et des cultures
Plan
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Amélie Cellier, docteure, université Sorbonne Nouvelle
Eugénie Duthoit, maîtresse de conférences, université Sorbonne Nouvelle
Cristelle Cavalla, professeure des universités, université Sorbonne Nouvelle
Frédérique Freund, professeure agrégée d'anglais docteure, université Grenoble Alpes
Présentation
La démocratisation de ChatGPT et de logiciels d'intelligence artificielle (désormais IA) générateurs d'images (Stable Diffusion, Imagen, MidJourney et Dall-E 2), de vidéos (Renderforest, Lumen5 et Moovly), de musique (MusicLM, Moises) et de traduction (DeepL) interroge, dans le domaine de la didactique des langues et des cultures, des pratiques d'enseignement et d'apprentissage qui ont déjà été transformées par le numérique (didactisation de contenus langagiers, automatisation des évaluations, littératies numériques, etc.) (Cavalla & Mangiante, 2022 ; Ollivier, 2018). Des outils propres aux pratiques et ressources pédagogiques ont par ailleurs été développés à partir de l'IA (Magicschool.ai). Dans le cadre de cet appel à contributions, nous souhaitons questionner les usages de l'IA tant pour l'enseignement et l'apprentissage des langues que pour l'ingénierie pédagogique et la formation dans le domaine de la didactique des langues.
Tout au long du 20ème siècle, l'accroissement de la puissance des ordinateurs a permis, sur fond de débats neuroscientifiques (connexionnistes vs fonctionnalistes), la création d'algorithmes de plus en plus complexes. Tandis que les avancées technologiques donnent lieu à partir des années 1970 à l'enseignement assisté par ordinateur (Strauss, 1985), elles contribuent dans les années 2010 à l'élaboration d'un apprentissage des langues assisté par l'IA (Detey et al., 2022). Au-delà de l'innovation informatique elle-même, nous attendons des réflexions épistémologiques, praxéologiques et critiques (sociétales, politiques…) autour des pratiques pédagogiques intégrant l'IA. Faire le choix d'introduire l'IA dans son agir professionnel, c'est se positionner par rapport aux problématiques qu'elle soulève en lien avec les modèles utilisés (IA génératives, apprentissage par renforcement, etc.) et, par conséquent, le fonctionnement intrinsèque des systèmes d'apprentissage automatique (ou Machine Learning) et profond (ou Deep Learning) (Goksel & Bozkurt, 2019). Rappelons également que ces logiciels fonctionnent à partir de systèmes statistiques dont le raisonnement et/ou l'intelligence ne sont pas avérés (Mattei & Villata, 2022).
Pour les chercheur.e.s en didactique des langues et des cultures, il s'agit avant tout de réfléchir à leurs effets sur
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le travail de didactisation des savoirs langagiers, dans la mesure où les logiciels peuvent influencer le matériau langagier ;
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les approches pédagogiques adoptées mettant en relation les littératies de l'écrit et de l'oral et les littératies numériques ;
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l'éthique en lien avec la question de l'authentique et de l'authenticité, mais également de l'open source (Cicurel & Spaëth, 2017 ; Aguilar Río, 2016) ;
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la variété des langues et des cultures (plurilinguisme ; normes, standardisation, variations sociolangagières).
En outre, tous les pays ne sont pas égaux face à ce type de logiciels : l'apprentissage automatique (ou Machine Learning) est limité par la capacité des systèmes à traiter des quantités massives de données (big data), mais également par certaines décisions politiques. Dans plusieurs pays, la population n'a pas accès aux mêmes données que dans d'autres pays (par exemple, sur Google).
Nous invitons les auteur·e·s intéressé·e·s à soumettre des articles traitant de questions relevant des trois axes thématiques suivants, tout en interrogeant la pertinence de l'utilisation de l'IA dans le domaine de l'enseignement et de l'apprentissage des langues.
Axe 1 – L'IA dans l'enseignement et l'apprentissage des langues
Le premier axe vise à réfléchir aux fonctions et usages de l'IA dans l'enseignement et l'apprentissage des langues. Les contributeur·rice·s pourront ainsi interroger leurs effets sur l'ensemble des étapes de la didactisation : en quoi les logiciels d'IA sont-ils pertinents pour l'enseignement et l'apprentissage d'une langue ? Comment changent-ils l'écosystème du cours de langue ? Dans quelle mesure modifient-ils la relation et la communication entre les enseignant·e·s et les apprenant·e·s ? Les logiciels d'IA répondent-ils aux besoins des apprenant·e·s en langues (Yang et al., 2022) ? Quels effets sur la cognition des apprenant·e·s ? Dans quelle mesure faut-il autoriser les apprenant·e·s à les utiliser ? Comment les inciter à avoir un regard critique quant à leur utilisation pour développer, notamment, leur apprentissage en autonomie ? Comment évaluer les productions des apprenant·e·s en s'appuyant sur l'IA ? Plus largement, dans quelle mesure l'IA automatiserait les pratiques professionnelles enseignantes ? Les contributeur·rice·s pourront également s'intéresser à la question de la production de l'écrit et de l'oral et, plus particulièrement, aux interactions ayant lieu dans un système conversationnel dynamique et à la standardisation des langues (Godwin-Jones, 2022).
Axe 2 – L'IA dans l'ingénierie pédagogique et numérique spécialisée dans l'enseignement et l'apprentissage des langues
Dans le deuxième axe, il s'agira pour les contributeur·rice·s d'identifier les applications potentielles des logiciels d'IA en termes d'ingénierie : modifient-ils et dans quelle mesure le rapport aux pédagogies et méthodologies d'enseignement et d'apprentissage des langues et des cultures ? Comment exploiter les supports générés (Coniam, 2008) ? Certains logiciels peuvent-ils constituer des outils d'apprentissage en autonomie des langues et des cultures (Bibauw et al., 2022 ; Yang et al., 2022) ? Est-il imaginable de réaliser des manuels à partir de logiciels d'IA ? Les contributeur·rice·s pourront également partager leurs recherches sur l'élaboration d'outils à partir de systèmes d'IA (Miras et al., 2019).
Axe 3 – L'IA dans la formation des (futur·e·s) enseignant·e·s de langues
Le troisième axe interroge la manière dont les enseignant·e·s de langues peuvent être initiés à l'IA. Plusieurs aspects peuvent être alors abordés : comment (se) former à la création pédagogique à travers le prompting ? Comment élaborer un support généré par l'IA qui tienne compte des besoins des apprenant·e·s ? Comment aider les enseignant·e·s à réfléchir aux contenus générés par l'IA pour réaliser une transposition didactique contextualisée ? Quels sont les protocoles d'utilisation de l'IA spécifiques aux métiers de l'enseignement des langues et des cultures (Holmes & Tuomi, 2022) ? Comment intégrer ces usages, ainsi que le prompting, à leurs pratiques d'enseignement des langues ? Modifient-ils leur répertoire didactique ? Comment enseigner ces usages aux futur·e·s enseignant·e·s et ingénieur·e·s numériques ? Les contributeur·rice·s peuvent également proposer des articles sur la manière dont les logiciels d'IA peuvent contribuer à la formation des enseignant·e·s (Roméro et al., 2023). Quels sont les atouts, les limites, voire les risques de l'IA dans la formation des formateur·rice·s ?
Les propositions de contributions qui intègrent une réflexion critique sur les usages éducatifs des logiciels d'IA (Colin et al., 2015) seront particulièrement considérées. Il s'agira, notamment, de tenir compte des modèles philosophiques, socio- économiques et/ou politiques sous-jacents au développement de ces outils (Rudolph et al., 2023).
Consignes aux auteur·e·s
Les articles peuvent être soumis en anglais ou français. Ils ne devront pas excéder 55 000 caractères espaces compris, hors bibliographie et être envoyés à l'adresse intelligenceartificielleetdlc@gmail.com avant le 15 avril 2024.
Les soumissions doivent suivre les consignes aux auteur·e·s d'Alsic : https://journals.openedition.org/alsic/959
Elles mentionneront l'axe de recherche choisi et la rubrique Alsic : Recherche ; Pratique et recherche ; Analyse de livres et publications ; Analyse d'outils et de ressources numériques.
Calendrier
Publication de l'appel : 26 octobre 2023
Date limite de soumission : 15 avril 2024
Réponse aux auteur·e·s : 24 juin 2024
Publication du numéro : janvier 2025
Contacts
Pour toute question, veuillez contacter Amélie Cellier (amelie.cellier@sorbonne-nouvelle.com), Eugénie Duthoit (eugenie.duthoit@sorbonne-nouvelle.com) et Frédérique Freund (frederique.freund@univ-grenoble-alpes.fr).
Bibliographie
Aguilar Río, J. I. (2016). L’éthique dans la formation des enseignants de langues. Les Langues Modernes, 4, 47‑55.
Bibauw, S., Van den Noortgate, W., François, T., & Desmet, P. (2022). Dialogue systems for language learning : A meta-analysis. Language Learning & Technology, 26(1), 1‑24.
Cavalla, C., & Mangiante, J.-M. (2023). Le lexique préfabriqué pour l’enseignement. Le Français dans le monde – Recherches et applications, 73, 13‑25.
Cicurel, F., & Spaeth, V. (Éds.). (2017). Agir éthique en didactique du FLE/FLS. CLE international.
Collin, S., Guichon, N., & Ntebutse, J. G. (2015). Une approche sociocritique des usages numériques en éducation. Sciences et technologies de l’information et de la communication pour l’éducation et la formation (Sticef), 22, 89‑117.
Coniam, D. (2008). Evaluating the language resources of chatbots for their potential in English as a second language. ReCALL, 20(1), 98‑116.
Detey, S., Fontan, L., Le Coz, M., Barcat, C., & Kawaguchi, Y. (2022). Identifying Segmental Substitutions in Spontaneous Speech of L3-French/L1-Japanese Learners: A Corpus-based Pilot Study. Journal of the Phonetic Society of Japan, 26(3), 124‑134.
Godwin-Jones, R. (2022). Chatbots in language learning: AI systems on the rise. In B. Arnbjörnsdóttir, B. Bédi, L. Bradley, K. Friðriksdóttir, H. Garðarsdóttir, S. Thouësny, & M. J. Whelpton (Éds.), Intelligent CALL, granular systems and learner data: Short papers from Eurocall 2022 (p. 124‑128). Research-publishing.net.
Göksel, N., & Bozkurt, A. (2019). Artificial Intelligence in Education: Current Insights and Future Perspectives. In S. Sisman-Ugur & G. Kurubacak (Éds.), Handbook of Research on Learning in the Age of Transhumanism (p. 224‑236). IGI Global.
Holmes, W., & Tuomi, I. (2022). State of the art and practice in AI in education. European Journal of Education, 57(4), 542‑570.
Mattei, P.-A., & Villata, S. (2022). Introduction à l’intelligence artificielle et aux modèles génératifs. In B. Martin & S. Riva (Éds.), Informatique Mathématique : Une photographie en 2022. CNRS Éditions.
Miras, G., Lefevre, M., Arbach, N., Rapilly, L., & Dumarski, T. (2019). Apports d’un outil d’intelligence artificielle à l’enseignement-apprentissage des langues. EIAH’2019 : Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain, Paris, France.
Ollivier, C., & Projet e-lang. (2018). Littératie numérique et approche socio-interactionnelle de l’enseignement-apprentissage des langues. Éditions du Conseil de l’Europe. https://www.ecml.at/Portals/1/5MTP/Ollivier/e-lang%20FR.pdf
Romero, M., Heiser, L., & Lepage, A. (Éds.). (2023). Enseigner et apprendre à l’ère de l’intelligence artificielle. Canopé, Livre blanc.
Rudolph, J., Tan, S., & Tan, S. (2023). ChatGPT: Bullshit spewer or the end of traditional assessments in higher education? Journal of Applied Learning and Teaching, 6(1), 342‑363.
Strauss, A. (1985). Les langages de spécialité : Leurs rapports avec la mise en œuvre et les limites de l’intelligence artificielle. Cahiers de l’Apliut, 5(1), 72‑77.
Yang, H., Kim, H., Lee, J., & Shin, D. (2022). Implementation of an AI chatbot as an English conversation partner in EFL speaking classes. ReCALL, 34(3), 327‑343.
Comité scientifique
José Aguilar, MCF, université Sorbonne Nouvelle
Stephan Breidbach, PU, Humboldt Universität zu Berlin
Alice Burrows, MCF, université Sorbonne Nouvelle
Cristelle Cavalla, PU, université Sorbonne Nouvelle
Jean-Louis Chiss, professeur émérite, université Sorbonne Nouvelle
Lili Dong, MCF, université des études internationales de Shanghai
Maud Dubois, MCF, université de Neuchâtel
Isabelle Ferrané, MCF, institut de recherche en informatique de Toulouse
Karen Fort, MCF, Loria, Sorbonne Université
Anissa Hamza-Jamann, MCF, Atilf, Inspé Lorraine
Laura Hartwell, PU, Lairdil, Toulouse Capitole
Xiangxi Ji, doctorante, université Sorbonne Nouvelle
Olivier Kraif, PU, université Grenoble Alpes
Grégory Miras, PU, Atilf, Inspé Lorraine
Roberto Paternostro, MCF, université de Genève
Thierry Poibeau, CNRS DR, Lattice
Pierre Salam, MCF, université du Maine
Valérie Spaëth, PU, université Sorbonne Nouvelle
Donatienne Woerly, MCF, université Sorbonne Nouvelle
Virginie Zampa, MCF, université Grenoble Alpes, Lidilem
Et les membres du comité scientifique Alsic, https://journals.openedition.org/alsic/964#tocto1n2
Artificial Intelligence and Language and Culture Teaching and Learning
Editors
Amélie Cellier, PhD, université Sorbonne Nouvelle
Eugénie Duthoit, Senior Lecturer, université Sorbonne Nouvelle
Cristelle Cavalla, Professor, université Sorbonne Nouvelle
Frédérique Freund, PhD, université Grenoble-Alpes
Presentation
The democratization of ChatGPT and Artificial Intelligence (from now on AI) software that generates images (Stable Diffusion, Imagen, MidJourney and Dall-E 2), videos (Renderforest, Lumen5 and Moovly), music (MusicLM, Moises) and translations (DeepL) raises questions, in the field of language and culture pedagogy, about teaching and learning practices that have already been transformed by digital technology (design of language teaching material, automation of assessments, digital literacies, etc.) (Cavalla & Mangiante, 2022; Ollivier, 2018). Specific tools for teaching practices and resources are also designed based on AI (Magicschool.ai). This call for papers aims to question such uses both for teaching and learning language, and for pedagogical design and training in the field of language pedagogy.
Throughout the 20th century, the increase in computer power has led to the creation of increasingly complex algorithms, as neuroscientific debate (connectionist vs functionalist views) has been ongoing. Starting in the 1970s (and expanding in the 1980s), technological advances gave rise to computer-assisted teaching (Strauss, 1985), and in the 2010s, to AI-assisted language learning (Detey et al., 2022). Looking beyond these achievements and applications in terms of IT innovation, we expect epistemological, praxeological and critical (societal, political...) reflections about practices integrating AI. Choosing to incorporate AI into one's professional practice implies considering the issues it raises in relation to the models that are used (generative AI, reinforcement learning, etc.) and, consequently, the intrinsic processes of Machine Learning and Deep Learning systems (Goksel & Bozkurt, 2019). It should also be remembered that AI operates on the basis of statistical systems whose reasoning and/or intelligence have not been established (Mattei & Villata, 2022).
Researchers in the field of language teaching and learning are primarily concerned by their effects on
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the design of language teaching material, given that computer programs can influence linguistic content;
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the pedagogical approaches that are adopted and that associate written and oral literacies with digital literacies;
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ethics, in relation to the issue of authenticity, as well as open source (Cicurel & Spaëth, 2017; Aguilar Río, 2016);
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language and culture variety (plurilingualism; norms, standardization, sociolinguistic variations).
Furthermore, not all countries are equal with respect to this type of technology: Machine Learning is limited not only by the access to systems able to process massive amounts of data to (Big Data), but also by certain political decisions. In many countries, for example, the population does not have access to the same data on Google as in other countries, and this also applies to the AI software developed by the firm.
We invite interested authors to submit papers addressing issues in the following themes:
Theme 1–AI in language teaching and learning
The first theme focuses on the functions and uses of AI in language teaching and learning. Contributions will examine the effects of AI software on all aspects of the language and culture teaching process: How is AI relevant to language teaching and learning ? How does it change the language course ecosystem? To what extent does it modify the relationship and communication between teachers and learners? Does AI software meet language learners' needs (Yang et al., 2022)? What are its effects on learners' cognition? To what extent should learners be allowed to use it? How can learners be encouraged to adopt a critical approach to its use, particularly with a view to developing autonomous learning? More broadly, to what extent could AI automate professional teaching practices? Contributions may also address the issue of written and spoken production, and more specifically, interactions taking place in a dynamic conversational system/bot and language standardization (Godwin-Jones, 2022).
Theme 2–AI in pedagogical and digital design specializing in language teaching and learning
In the second theme, contributions will identify the potential applications of AI software in terms of pedagogical design: to what extent does it modify the relationship with pedagogies and methodologies for teaching and learning languages and cultures? How can the materials that it generates be used? Can certain computer programs be used as tools for independent language and culture learning (Bibauw et al., 2022; Yang et al., 2022)? Could AI software be used to create textbooks? Contributors may also share their research on building tools from AI systems (Miras et al., 2019).
Theme 3–AI in (future) language teacher training
The third theme examines approaches to introducing AI to language teachers. A number of aspects may be discussed: how can we train–others or ourselves–in pedagogical design through prompting? How can AI-generated material that meets learners' needs be developed? How can teachers be helped to reflect on AI-generated content in order to achieve contextualized didactic transposition? What are the AI usage protocols specific to the language and culture teaching professions (Holmes & Tuomi, 2022)? How can these uses, as well as prompting, be integrated into one's language teaching practices? Do they modify one's didactic repertoire? How can these uses be taught to future teachers and digital designers? Contributions may also include papers on how AI software can support teacher training (Roméro et al., 2023). What are the strengths, limits and even risks of AI in teacher training?
Submissions that incorporate critical reflection on the educational uses of AI software (Colin et al., 2015) will be given particular consideration. This entails addressing the philosophical, socio-economic and/or political models underlying the development of these tools (Rudolph et al., 2023).
Instructions for authors
Articles may be submitted in English or French. They should not exceed 55,000 characters including spaces, excluding bibliography, and be sent to intelligenceartificielleetdlc@gmail.com
Submissions should comply with the Alsic author guidelines: https://journals.openedition.org/alsic/959
They should mention the chosen theme and the Alsic section: Research; Practice and Research; Analysis of Books and Publications; Analysis of Digital Tools and Resources.
Important dates
Submission opening: October 25 , 2023
Submission deadline: April 15, 2024
Response to authors: June 24, 2024
Special issue publication: January 2025
Contact
If you have any questions, please contact Amélie Cellier (amelie.cellier@sorbonne-nouvelle.com), Eugénie Duthoit (eugenie.duthoit@sorbonne-nouvelle.com) and Frédérique Freund (frederique.freund@univ-grenoble-alpes.fr).
Reference list
Aguilar Río, J. I. (2016). L’éthique dans la formation des enseignants de langues. Les Langues Modernes, 4, 47‑55.
Bibauw, S., Van den Noortgate, W., François, T., & Desmet, P. (2022). Dialogue systems for language learning : A meta-analysis. Language Learning & Technology, 26(1), 1‑24.
Cavalla, C., & Mangiante, J.-M. (2023). Le lexique préfabriqué pour l’enseignement. Le Français dans le monde. Recherches et applications, 73, 13‑25.
Cicurel, F., & Spaeth, V. (Eds.). (2017). Agir éthique en didactique du FLE/FLS. CLE international.
Collin, S., Guichon, N., & Ntebutse, J. G. (2015). Une approche sociocritique des usages numériques en éducation. Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication pour l’Éducation et la Formation (STICEF), 22, 89‑117.
Coniam, D. (2008). Evaluating the language resources of chatbots for their potential in English as a second language. ReCALL, 20(1), 98‑116.
Detey, S., Fontan, L., Le Coz, M., Barcat, C., & Kawaguchi, Y. (2022). Identifying Segmental Substitutions in Spontaneous Speech of L3-French/L1-Japanese Learners: A Corpus-based Pilot Study. Journal of the Phonetic Society of Japan, 26(3), 124‑134.
Godwin-Jones, R. (2022). Chatbots in language learning: AI systems on the rise. In B. Arnbjörnsdóttir, B. Bédi, L. Bradley, K. Friðriksdóttir, H. Garðarsdóttir, S. Thouësny, & M. J. Whelpton (Éds.), Intelligent CALL, granular systems and learner data: Short papers from EUROCALL 2022 (p. 124‑128). Research-publishing.net.
Göksel, N., & Bozkurt, A. (2019). Artificial Intelligence in Education: Current Insights and Future Perspectives. In S. Sisman-Ugur & G. Kurubacak (Eds.), Handbook of Research on Learning in the Age of Transhumanism (p. 224‑236). IGI Global.
Holmes, W., & Tuomi, I. (2022). State of the art and practice in AI in education. European Journal of Education, 57(4), 542‑570.
Mattei, P.-A., & Villata, S. (2022). Introduction à l’intelligence artificielle et aux modèles génératifs. In B. Martin & S. Riva (Eds.), Informatique Mathématique : Une photographie en 2022. CNRS Éditions.
Miras, G., Lefevre, M., Arbach, N., Rapilly, L., & Dumarski, T. (2019). Apports d’un outil d’intelligence artificielle à l’enseignement-apprentissage des langues. EIAH’2019 : Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain, Paris, France.
Ollivier, C., & Projet e-lang. (2018). Littératie numérique et approche socio-interactionnelle de l’enseignement-apprentissage des langues. Éditions du Conseil de l’Europe. https://www.ecml.at/Portals/1/5MTP/Ollivier/e-lang%20FR.pdf
Romero, M., Heiser, L., & Lepage, A. (Eds.). (2023). Enseigner et apprendre à l’ère de l’intelligence artificielle. Canopé, Livre blanc.
Rudolph, J., Tan, S., & Tan, S. (2023). ChatGPT: Bullshit spewer or the end of traditional assessments in higher education? Journal of Applied Learning and Teaching, 6(1), 342‑363.
Strauss, A. (1985). Les langages de spécialité : Leurs rapports avec la mise en œuvre et les limites de l’intelligence artificielle. Cahiers de l’Apliut, 5(1), 72‑77.
Yang, H., Kim, H., Lee, J., & Shin, D. (2022). Implementation of an AI chatbot as an English conversation partner in EFL speaking classes. ReCALL, 34(3), 327‑343.
Scientific Board
José Aguilar, MCF, université Sorbonne Nouvelle
Stephan Breidbach, PU, Humboldt université de Berlin
Alice Burrows, MCF, université Sorbonne Nouvelle
Cristelle Cavalla, PU, université Sorbonne Nouvelle
Jean-Louis Chiss, professeur émérite, université Sorbonne Nouvelle
Lili Dong, MCF, université des études internationales de Shanghai
Maud Dubois, MCF, Université de Neuchâtel
Isabelle Ferrané, MCF, Institut de recherche en informatique de Toulouse
Karen Fort, MCF, Loria, Sorbonne Université
Anissa Hamza-Jamann, MCF, ATILF, INSPE Lorraine
Laura Hartwell, PU, Lairdil, Toulouse Capitole
Xiangxi Ji, doctorante, université Sorbonne Nouvelle
Olivier Kraif, PU, université Grenoble Alpes
Grégory Miras, PU, ATILF, INSPE Lorraine
Roberto Paternostro, MCF, université de Genève
Thierry Poibeau, CNRS DR, Lattice
Pierre Salam, MCF, université du Maine
Valérie Spaëth, PU, université Sorbonne Nouvelle
Donatienne Woerly, MCF, université Sorbonne Nouvelle
Virginie Zampa, MCF, université Grenoble Alpes, Lidilem
And the members of the Alsic scientific board: https://journals.openedition.org/alsic/964#tocto1n2