Le contrat proposé s’inscrit dans le cadre du projet DyLNet (Language dynamics, linguistic learning, and sociability at preschool: benefits of wireless proximity sensors in collecting big data) financé par l’ANR (ANR-16-CE28-0013-0). Il réunit deux partenaires : le laboratoire Lidilem (Université Grenoble Alpes) et l’équipe Inria DANTE (Laboratoire de l’informatique du Parallélisme, Ens de Lyon).

Le projet DyLNet vise à observer et caractériser les relations entre socialisation enfantine et apprentissage du langage oral pendant la période de scolarisation en maternelle par une approche multidisciplinaire novatrice combinant travaux sur l’acquisition du langage, sociolinguistique et science des réseaux.
Sa mise en oeuvre procédera par le suivi, pendant 3 ans, de tous les enfants et intervenants pédagogiques d’une école maternelle socialement mixte de Grenoble. Les interactions sociales entre les individus seront enregistrées grâce à l’utilisation de capteurs sans fil qui enregistrent, toutes les 5 secondes, les proximités entre individus. Ils seront portés une semaine par mois pendant 3 ans. Nous suivrons le développement langagier des enfants au travers de leurs résultats à des tests généraux de langage et de leurs usages sociaux du langage en situation naturelle d’interactions. Enfin, leur profil social sera appréhendé au travers d’un questionnaire adressé aux familles.
Grâce à la puissance d’analyse (détection de communautés) et de modélisation (modèles multi-agents) des sciences des réseaux, les données sur les interactions sociales seront mises en relation avec les performances linguistiques et les usages sociolinguistiques enfantins. Il s’agira notamment d’examiner l’influence des relations sociales enfantines sur le développement du langage et réciproquement, l’influence du langage sur ces relations sociales. Nous nous intéresserons également à la relation élèves-enseignant afin d’observer notamment si la fréquence des interactions avec l’enseignant a un impact sur le développement langagier des jeunes élèves.

 

Entrée en fonction : 1er juin 2017

 

Profil recherché :
- Expertise dans le domaine du langage et/ou dans les recherches en éducation
- Solides compétences en traitement quantitatif des données
- Compétences dans la transcription de corpus oraux
- Une expérience en milieu scolaire serait un atout

Détail de l’offre et procédure de recrutement