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Simona Ruggia

MCF HDR -  UCA

CV

 

CURSUS universitaire
23 juin 2003 Faculté des Lettres, Arts et Sciences Humaines (Université de Nice-Sophia Antipolis)
Docteur en Sciences du Langage
Thèse en co-tutelle avec l’Ecole Doctorale de Trieste (Italie) après réussite du concours pour le doctorat italien en « Lingua, Linguistica e Storia della lingua francese » avec obtention d’une allocation de recherche pour une durée de trois ans.
Titre de la thèse : « Les connecteurs polyvalents : étude énonciative et contrastive des systèmes français et italien dans une perspective didactique  ».
Mention : Très honorable avec félicitations du jury à l’unanimité.
Membres du jury : Mme Françoise Bidaud (Professeur à l’Université de Pise - Italie), Mme Hélène Giaufret-Colombani (Professeur à l’Université de Gênes - Italie), M. François Mangenot (Professeur à l’Université de Franche-Comté) et Mme Sylvie Mellet (Directeur de recherche, directricedu laboratoire « Bases, Corpus et Langage » : UMR 7320 UNS/CNRS/MSH de Nice.
Directeurs de recherche : Mme Sylvie Mellet (Directeur de recherche), Mme Hélène Giaufret-Colombani (Professeur à l’Université de Gênes - Italie) ; Co-directeur M. Leandro Schena (Professeur à l’Université de Modena - Italie).
2000 - Obtention de la bourse de co-tutelle (France-Italie).
1998 Faculté des Lettres, Arts et Sciences Humaines (Université de Nice-Sophia Antipolis)
Diplôme de DEA en Sciences et Techniques du Langage
Titre du mémoire : «  Préparation et introduction de la fonction de forum télématique dans le cadre d’une démarche pédagogique. Essai d’analyse de la problématique générale  ».
Mention : Bien
Directeur de recherche Monsieur Carlos Maciel (Maître de conférences)
1996 Faculté des Langues et Littératures Etrangères (Université de Gênes – Italie)
Obtention de la « Laurea » (Maîtrise) en Langues et Littératures Etrangères : pour l’enseignement du français et de l’anglais
Mention : Très bien avec félicitations du jury (110 e lode)
Titre du mémoire : « L’utilisation du document vidéo dans l’apprentissage de la langue française : un outil multimédia », (Projet d’un didacticiel de FLE pour l’entraînement à la dictée) conçu pour des apprenants italophones d’un niveau intermédiaire.
Directeurs de recherche : Mme Hélène Giaufret-Colombani (Professeur à l’Université de Gênes)

Dernières publicationsHAL

pour l'idHal "simona-ruggia" :

titre
Enseigner à évaluer le niveau de langue d’une production orale grâce à l’intelligence artificielle.
auteur
Simona Ruggia
article
XVe Congrès Mondial de la FIPF Le français, langue de partage, Féderation Internationale des Professeurs de Français, Jul 2021, Yasmine Hammamet, Tunisie
annee_publi
2021
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La lecture contrôlée et assistée par l’analyse statistique des données textuelles : comment et pourquoi interroger un corpus numérique ?
auteur
Simona Ruggia
article
Le Français dans le monde. Recherches et applications, CLE International / Français dans le monde, 2021, Langue et pratiques numériques: nouveaux repères, nouvelles littératies en didactique des langues, pp.84-100
annee_publi
2021
resume
Cette contribution se penche sur la lecture contrôlée et assistée par l’analyse statistique des données textuelles, une méthode qui permet d’objectiver les parcours de lecture d’un corpus et donc les observables linguistiques. Les quelques exemples d’exploration, d’analyse et de description d’un grand corpus FLE constitué de textes oraux et organisé selon les 6 niveaux du CECRL, permettront d’appréhender ce dernier d’une part, comme un objet de recherche en didactique de l’oral, et d’autre part comme un objet et un support d’enseignement/apprentissage en esquissant une proposition d’exploitation de cette approche afin de mettre en place un parcours réflexif destiné aux futurs enseignants de FLE qui vise la maîtrise des spécificités lexicales et morpho-syntaxiques des textes en fonction de leur niveau.
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DeepFLE : la plateforme pour évaluer le niveau d’un texte selon le CECRL
auteur
Simona Ruggia, Laurent Vanni
article
Dialogues et cultures, Fédération internationale des professeurs de français, A paraître, Dialogues et cultures
annee_publi
2021
resume
Cette contribution présente la plateforme DeepFLE, un outil conçu pour tous les acteurs du français langue étrangère (FLE), qui est le résultat d’une recherche en cours, dont l’approche interdisciplinaire engage un dialogue entre la didactique du français langue étrangère (FLE), le deep learning et l’analyse des données textuelles (ADT). DeepFLE permet d’évaluer le niveau d’un texte en français selon les échelles du Cadre européen commun de référence pour les langues (CERCL). Plus précisément, cette plateforme propose une analyse à la fois prédictive et descriptive du niveau d’un texte grâce au modèle novateur de deep learning : le Text Deconvolution Saliency (TDS) (Vanni et al. 2018a ; 2018b ; 2021) qui opère une extraction automatique des saillances qui marquent un changement de niveau en distinguant les marqueurs qui contribuent le plus fortement à l’attribution à un niveau.
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DeepFLE : l’Intelligence artificielle pour décrire et prédire le(s) niveau(x) du CECRL d’un texte
auteur
Simona Ruggia
article
Les Cahiers de l'AREFLE, 2021, 2 (1), pp.103-109
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2021
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titre
Caractériser un texte en français : les passages-clés des niveaux A1 et A2 du CECRL.
auteur
Simona Ruggia
article
JADT 2020 15èmes Journées internationales d’Analyse statistique des Données Textuelles, Jun 2020, Toulouse, France. 11 p
annee_publi
2020
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La question des niveaux de langue tels que définis par le Cadre Européen Commun de Référence pour les Langues (CECRL) (Conseil de l’Europe, 2001), de leur caractérisation et de leur maîtrise est une question centrale de la didactique du français langue étrangère (FLE) et surplombe l'analyse automatique des corpus. Notre recherche s’est appuyée sur un corpus échantillonné qui comporte six classes de niveaux de langue : à savoir A1, A2, B1, B2, C1 et C2. Ce corpus, dont l’étendue est de 595.980 occurrences, est constitué de nombreux textes oraux extraits de plusieurs ensembles pédagogiques de français langue étrangère (FLE). Notre contribution présentera d’une part, l’extraction statistique des saillances qui marquent un changement de niveau selon le CECRL grâce à Hyperdeep, qui exploite un modèle de deep learning (Vanni et al., 2020) capable d’extraire les caractéristiques qui donnent une empreinte unique du texte, et d’autre part, les passages-clés qui caractérisent les textes de niveaux A1 et A2 grâce à l’analyse des données textuelles (ADT) et plus précisément à la plateforme Hyperbase web.
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Communication dans un congrès
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02430322/file/RUGGIA_JADT2020%20%281%29.pdf BibTex
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Les niveaux de langue du CECRL : de la prédiction à l’analyse descriptive grâce au deep learning et à l’analyse des données textuelles
auteur
Simona Ruggia
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1e Congrès International des professeurs et chercheurs de français de l’UNIPPROFIF « Le français aujourd’hui face aux défis de demain », UNIPPROFIF, Oct 2019, Trujillo, Pérou
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2019
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Communication dans un congrès
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titre
La place des stratégies d’apprentissage métacognitives et cognitives dans les méthodes de FLE.
auteur
Simona Ruggia
article
XXVIIIe Colloque AFUE « Un certain regard. La langue française pour penser, appréhender et exprimer le monde », AFUE, Apr 2019, Madrid, Espagne. à paraître
annee_publi
2019
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titre
Le deep learning : un outil pour la didactique du FLE ?
auteur
Simona Ruggia
article
Dialettica pedagogica, 2019, pp.79-106
annee_publi
2019
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Cette contribution démontre l'utilité de l'intelligence artificielle pour la didactique du français langue étrangère, et plus précisément pour l'identification du niveau de textes en français selon le Cadre Européen Commun de Référence pour les Langues (CECRL). Pour ce faire, nous illustrerons les premiers résultats d'une recherche en cours effectuée à l'aide du Text Deconvolution Saliency (TDS) qui implémente l'analyse prédictive du deep learning à l'analyse descriptive grâce à une extraction statistique des saillances qui marquent un changement de niveau selon le CERCL. La comparaison des saillances détectées avec les inventaires des Référentiels pour le français permettra d'une part, d'expliquer l'analyse du TDS et d'autre part, de décrire les caractéristiques de textes en français en fonction de leur niveau.
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02274114/file/RUGGIA_Le%20deep%20learning%20un%20outil%20pour%20la%20didactique%20du%20FLE.pdf BibTex
titre
Le Deep learning au service de la didactique du FLE : Analyser, classer et identifier le niveau d’un texte selon le CECRL.
auteur
Simona Ruggia
article
XIXè Congrès National de l’AMIFRAM : « Rendez-vous au Mexique avec les acteurs du FLE », Nov 2018, Monterrey, Mexique
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2018
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Communication dans un congrès
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Enseigner à "apprendre à apprendre" : comment former les futurs enseignants de FLE ?
auteur
Simona Ruggia
article
9è Congrès Panhellénique et international des professeurs de français, Oct 2016, Athènes, Grèce. pp.791-807
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2016
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