Auto-organisation des représentations lexicales au cours de l’apprentissage de la lecture : approches comportementale, électrophysiologique et neuro-computationnelle / par Stéphane Dufau ; sous la direction de Jonathan Grainger et de Claude Touzet

Date :

Editeur / Publisher : [S.l.] : [s.n.] , 2008

Type : Livre / Book

Type : Thèse / Thesis

Langue / Language : français / French

Catalogue Worldcat

Lecture

Reconnaissance des mots

Apprentissage implicite

Réseaux neuronaux (informatique)

Grainger, Jonathan (1956-....) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Touzet, Claude (1963-) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Université de Provence. Section sciences (Organisme de soutenance / degree-grantor)

Université de Provence (1970-2011) (Organisme de soutenance / degree-grantor)

Résumé / Abstract : L’objectif principal de cette thèse est de développer un modèle neuro-computationnel de l’apprentissage de la lecture et d’en évaluer la pertinence. Ce modèle est contraint par (i) un jeu de données électrophysiologiques qui montrent que les mots écrits sont codés d’une manière spécifique, (ii) un régime d’apprentissage réaliste reposant sur la distribution des mots issus des manuels scolaires de l’école élémentaire, et enfin (iii) un algorithme d’apprentissage non supervisé et un modèle neuro-computationnel biologiquement plausible pour représenter la partie implicite de l’apprentissage de la lecture. Les résultats des simulations sont comparés aux performances mesurées chez des enfants. Notre modèle, une carte auto-organisatrice, rend compte des données comportementales mesurées. Ceci renforce l’hypothèse d’un apprentissage non supervisé des formes orthographiques lors de l’acquisition de la lecture.

Résumé / Abstract : The main goal of the thesis is to develop a neuro-computational model of the mechanisms involved in learning to read. The model is constrained by (i) electrophysiological data showing the use of a specific orthographic code for words, (ii) a realistic training regime based on the distribution of words in reading manuals used in French primary schools, and finally (iii) an unsupervised learning algorithm and a biologically plausible neurocomputational model in order to represent the implicit part of learning to read. The simulation results are compared to performance in children. Our model, a self-organizing map, successfully simulates the behavioral results. This adds support to the hypothesis of unsupervised learning of orthographic word forms in reading acquisition.