Description de l’application Android « Lecture de textes »

L’application « Lecture de textes » propose une lecture phrase par phrase pré-cisément chronométrée mais également enregistrée via le micro de l’appareil uti-lisé. Cette application a été développée en utilisant le langage de programmation JAVA pour Android. L’expérience effectuée par Nandiegou et Reboul (2018), et que nous présentons brièvement dans la section 7.4, a fait appel à l’utilisa-tion de tablettes qui foncl’utilisa-tionnent sur le système d’exploital’utilisa-tion mobile Android. Aussi, l’application « Lecture de textes » intègre non seulement la lecture de phrases mais également le questionnaire de compréhension qui s’affiche juste après la lecture d’un texte donné.

L’application « Lecture de textes », que nous avons développée, propose les fonctionnalités suivantes10 :

1. Formulaire proposant des champs pour saisir des informations sur le nom, prénom et école scolaire de l’enfant.

2. Randomisation dans l’ordre des textes à lire pour chaque enfant.

3. Randomisation de la version du texte à lire : originale ou simplifiée. Une altération automatique est mise en œuvre : si le texte lu à l’instant t par l’enfant e1 est de version originale alors l’enfant e1 lira à l’instant t + 1 un texte différent avec une version simplifiée.

4. Présentation du texte phrase par phrase : l’enfant appuie sur l’icône 'livre' pour passer à la phrase suivante (cf. voir figure7.3).

5. Enregistrement automatique du son de la lecture à haute voix via le mi-cro de l’appareil utilisé. Chaque lecture de phrase est enregistrée dans un fichier son unique ayant un format de codage audio MP311.

6. Présentation du questionnaire de compréhension après lecture de chaque texte : l’enfant sélectionne une seule réponse parmi les quatre proposées 9. Une perspective de ce travail est d’appliquer nos systèmes de désambiguïsation sémantique pour l’aide à la substitution lexicale. Notre ressource RESYFpourra être utilisée pour choisir les substituts les plus simples.

10. Cette application n’est pas publiée sur GOOGLEPLAYSTOREet le recueil des données est effectué avec l’autorisation du tuteur légal de chaque enfant ayant participé à l’expérience.

pour chacune des cinq questions (cf. voir figure7.4). Pour le questionnaire, l’enfant est aidé avec une lecture d’un examinateur auprès de lui.

7. Recueil des données textuelles de manière automatique. Pour chaque utili-sateur, l’application permet de récupérer : le temps de lecture en secondes de chaque phrase, le temps de lecture global d’un texte (en secondes) et les réponses des questionnaires de compréhension.

Figure 7.3. – Présentation de phrase (phrase 1 du texte original 6) sur l’applica-tion « Lecture de textes »

Figure 7.4. – Présentation de question (question 1 du texte 6) sur l’applica-tion « Lecture de textes »

Étant donné que les enfants ciblés pour les tests de lecture étaient des dys-lexiques et faibles lecteurs, nous avons fait le choix d’utiliser la police d’écriture

Open Dyslexic Regular¹². Nous avons utilisé un fichier de police de caractères de type ttf (True Type Fonts).

La première fois où l’application est utilisée, deux fichiers CSV (Comma-separated values) sont créés. Pour de nouvelles utilisations, les fichiers créés sont enrichis avec de nouvelles données :

1. Un fichier « Résultat_global.csv » permettant de récupérer les éléments suivants : Nom, Prénom(s), École primaire, Document, Version du

docu-ment, id, Phrase et Temps de lecture. Ces éléments sont récupérés pour chaque enfant et pour chaque lecture de phrase. Le point a été considéré comme le délimiteur de phrases.

2. Un fichier « Synthèse.csv » permettant de récupérer les éléments suivants :

Nom, Prénom(s), École primaire, Document, Version du document, Temps de lectureet Questioni/réponseavec i ∈ 1 . . . 5.

La colonne Document fournit le nom du texte sélectionné (par exemple, IReST_6_os). La Version du document a deux valeurs possibles : Texte original ou Texte

sim-plifié. L’identifiant id est le numéro de la phrase. La colonne Phrase fournit le texte de la phrase.

Pour le fichier « Résultat_global.csv », le Temps de lecture représente le temps ayant été nécessaire pour la lecture d’une phrase donnée alors que pour le fichier « Synthèse.csv » , ce temps représente le temps total de lecture d’un texte donné. L’annexe D présente les différentes étapes qui peuvent avoir lieu en utilisant l’application « Lecture de textes ».

7.4. Expérimentation avec l’utilisation de

l’applica-tion « Lecture de textes »

L’application « Lecture de textes » a été utilisée sur des tablettes afin de faire lire des textes aux enfants. Deux tablettes ont été employées : le modèle de ta-blette qui a été utilisé est Lenovo TAB3 7 Essential (Lenovo TB3 — 710F). Chaque tablette possédait un écran de 7 pouces ainsi qu’une résolution de 1024 x 600 pixels. Le système d’exploitation mobile utilisé était la version 5.0 d’Android.

L’expérience effectuée a eu lieu deNovembre 2017àMars 2018, dans le cabi-net d’orthophonistes. Un ensemble de 21 enfants a été présent pour l’expérience (âgés de 9 ans 11 mois à 12 ans 7 mois) et pris en charge en orthophonie.

Les résultats observés suite à l’expérience avec les enfants ayant utilisée l’ap-plication « Lecture de textes » sont les suivants :

— Les enfants lisent plus rapidement les textes simplifiés que les textes originaux. Cet effet a été remarqué avec une importance majeure pour les textes documentaires scientifiques.

— Le pourcentage moyen de mots mal lus à la lecture des textes simplifiés est significativement inférieur au pourcentage moyen de mots mal lus à la lecture des textes originaux.

— Le pourcentage moyen de mots simplifiés mal lus dans les textes simpli-fiés est très significativement inférieur au pourcentage moyen de mots d’origine mal lus dans les textes originaux.

— Les réponses à chaque questionnaire de compréhension pour l’en-semble des enfants sont très peu liées à la version du texte lu.

— Les questionnaires de compréhension des textes littéraires n’ont gé-néré que 6.29% de mauvaises réponses contre 23.43% de mauvaises réponses pour les questionnaires des textes documentaires scienti-fiques.

7.5. Conclusion

Dans ce dernier chapitre, nous avons présenté l’application Android «

Lec-ture de textes ». Cette application a été développée en utilisant le langage de programmation JAVA pour Android. Elle présente une lecture de textes, phrase par phrase précisément chronométrée mais également enregistrée via le micro de l’appareil mobile utilisé, avec des tests de compréhension. Elle a été utilisée par deux orthophonistes dans le cadre de l’étude du bénéfice de la simplification lexicale de textes auprès d’enfants présentant des troubles de la lecture.

L’expérience de la lecture, dont l’utilisation de l’application « Lecture de textes » a permis de proposer un support numérique, a montré que la simplification lexicale est bénéfique pour améliorer la vitesse de la lecture et réduire le nombre d’er-reurs (mots mal lus) pour chaque texte donné. La simplification lexicale constitue ainsi un support pour faciliter la lecture des enfants dyslexiques et faibles lec-teurs. Les substituts simplifiés sont une source de moins d’erreurs que les mots d’origine. Dans l’ensemble, il a été remarqué, suite à cette expérience, que les mots complexes provoquent souvent des erreurs de lecture.

Toutefois, la simplification lexicale est généralement accompagnée avec les autres types de simplification comme la simplification syntaxique et discursive.

Brunel et Combes (2015), dans une étude similaire précédente, ont étudié le

bénéfice de la simplification de textes sur tous les niveaux pour les enfants dys-lexiques et ont également observé des gains significatifs sur la vitesse et la qua-lité de la lecture ainsi que sur la compréhension de textes écrits.

La simplification lexicale de textes représente l’une des étapes les plus im-portantes de la simplification et consiste essentiellement à remplacer les mots complexes par des substituts équivalents généralement plus courts, plus fré-quents et plus réguliers, tout en conservant le même sens en contexte. La désambiguïsation sémantique est donc essentielle pour le module de simplifica-tion lexicale de textes, il est possible d’intégrer nos systèmes de désambiguïsa-tion sémantique dans la perspective d’une simplificadésambiguïsa-tion semi-automatique du lexique.