JohannesZiegler Directeur de Recherches au CNRS
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Dyslexie dans différentes langues
Johannes ZieglerDirecteur de Recherches au CNRS
Chapitre I : Apprendre à lire dans différentes langues : L’importance du décodage phonologique
Chapitre II : Dyslexie dans différentes langues : Plus de similarités que de différences
Chapitre III : Modélisation intra-sujet : Une nouvelle approche pour comprendre variabilité et stabilitéde la dyslexie
FeatureIdentification
LetterIdentification
OrthographicInput Lexicon
PhonologicalOutput Lexicon
GPC RuleSystem
PhonemeSystem
FeatureIdentification
LetterIdentification
LetterIdentification
OrthographicInput Lexicon
PhonologicalOutput Lexicon
GPC RuleSystem
PhonemeSystem
Outline
95%
95%
98%
98%
79%
34%
Aprentissagede la
Lecture
ComparaisonsInter-langues
L’importance du décodage phonologique
98%
34%
Pourquoi le décodage phonologique est-il si important ?
…il fournit un mécanisme d’auto-apprentissage
95%
95%
98%
98%
79%
34%
Aprentissagede la
Lecture
ComparaisonsInter-langues
PHONIE
Mots entiers
Syllabes
Attaques/rimes
Phonèmes
GRAPHIE
Mots entiers
Syllabes
Attaques/rimes
Graphèmes
Signification
Ziegler & Goswami (2005, 2006), ThePsycholinguistic Grain Size Theory
Phonèmes Lettres
PHONIE
Mots entiers
Syllabes
Attaques/rimes
Phonèmes
GRAPHIE
Mots entiers
Syllabes
Attaques/rimes
Graphèmes
Signification
Ziegler & Goswami (2005, 2006), ThePsycholinguistic Grain Size Theory
Phonèmes Lettres
PHONIE
Mots entiers
Syllabes
Attaques/rimes
Phonèmes
GRAPHIE
Mots entiers
Syllabes
Attaques/rimes
Graphèmes
Signification
Ziegler & Goswami (2005, 2006), ThePsycholinguistic Grain Size Theory
Phonèmes Lettres
Système phonologique
Mots entiers
Syllabes
Attaques/rimes
Phonèmes
Système orthographique
Mots entiers
Syllabes
Attaques/rimes
Graphèmes
Signification
« Finding shared grain sizes in orthography and phonology »
Développem
ent phonologique Dév
elop
pem
ent o
rtho
grap
hiqu
e
Phonèmes Lettres
Chapitre I : Apprendre à lire dans différentes langues : L’importance du décodage phonologique
Chapitre II : Dyslexie dans différentes langues : plus de similarités que de différences
Chapitre III : Modélisation intra-sujet : Une nouvelle approche pour comprendre variabilité et stabilitéde la dyslexie
FeatureIdentification
LetterIdentification
OrthographicInput Lexicon
PhonologicalOutput Lexicon
GPC RuleSystem
PhonemeSystem
FeatureIdentification
LetterIdentification
LetterIdentification
OrthographicInput Lexicon
PhonologicalOutput Lexicon
GPC RuleSystem
PhonemeSystem
Outline
syllabes
rimes
phonèmes
syllabes
rimes
lettres
Deficitphonologique
syllabes
rimes
phonèmes
syllabes
rimes
lettres
Deficits in speech perception predict language learning impairmentJohannes C. Ziegler, Catherine Pech-Georgel, Florence George. F.-Xavier Alario & Christian Lorenzi
Speech (VCV)
ΣΣΣΣ
0
1
Am
plitu
de
% c
orre
ct id
entif
icat
ion
Témoins dys35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
syllabes
rimes
lettres
syllabes
rimes
lettres
Prédiction :plus de similarités que de différences
Le déficit du décodage phonologique est-il identique à travers les langues ?
500
1000
1500
2000
2500
3000
témoins DYS
Mots
Pseudomots
500
1000
1500
2000
2500
3000Data #2
témoins DYS
Pseudomots
Mots
Lecture de pseudomots
Vitesse (ms)
Data #2
Même AL DYS
500
1000
1500
2000
2500
3000
témoins DYS500
1000
1500
2000
2500
3000
témoins DYS
Mots
Pseudomots
Témoins du même âge de lecture
Mots
Pseudomots
Vitesse (ms)
500
1000
1500
2000
2500
3000
3 4 5 6
Vitesse de lecture (ms)
DYS
Normo-lecteur
Longueur
500
1000
1500
2000
2500
3000
Vitesse de lecture (ms)
Normo-lecteur
3 4 5 6
DYS
Longueur
2751
352
Coût pour chaque lettre (ms)
302
Le garçon regarde la lune en chantant,
tandis que la petite fille rêve au prince
charmant.
DEMO
Chapitre I : Apprendre à lire dans différentes langues : L’importance du décodage phonologique
Chapitre II : Dyslexie dans différentes langues : plus de similarités que de différences
Chapitre III : Modélisation intra-sujet : Une nouvelle approche pour comprendre variabilité et stabilitéde la dyslexie
FeatureIdentification
LetterIdentification
OrthographicInput Lexicon
PhonologicalOutput Lexicon
GPC RuleSystem
PhonemeSystem
FeatureIdentification
LetterIdentification
LetterIdentification
OrthographicInput Lexicon
PhonologicalOutput Lexicon
GPC RuleSystem
PhonemeSystem
Outline
Dual Route Cascaded Model (DRC)(Coltheart, Rastle, Perry, Langdon, Ziegler, 2001, Psych Rev)
FeatureIdentification
LetterIdentification
OrthographicInput Lexicon
PhonologicalOutput Lexicon
GPC RuleSystem
PhonemeSystem
Speech
LetterIdentification
OrthographicInput Lexicon
PhonologicalOutput Lexicon
GPC RuleSystem
PhonemeSystem
chœur
/kœr/ /����//œ/
/r/
LetterIdentification
OrthographicInput Lexicon
PhonologicalOutput Lexicon
GPC RuleSystem
PhonemeSystem
dage
% c
orre
ct
Accuracy (% correct) Latency (ms)
0102030405060708090
100
Reg Irreg Non
Dyslexics
Controls
400500600700800900
1000110012001300
Reg Irreg Non
Performance de lecture des enfants dyslexiques français
FeatureIdentification
LetterIdentification
OrthographicInput Lexicon
PhonologicalOutput Lexicon
GPC RuleSystem
PhonemeSystem
Speech
Recherche de Lettres
B
FBRTV
Oui/non
See also Hawelka & Wimmer (2005, 2006)Valdois et al., (2007)
FeatureIdentification
LetterIdentification
OrthographicInput Lexicon
PhonologicalOutput Lexicon
GPC RuleSystem
PhonemeSystem
Speech
Supériorité des Mots
R
XRBTV
Oui/non
See also Grainger et al. (2003), Brain & Language
FROIDvs.
FeatureIdentification
LetterIdentification
OrthographicInput Lexicon
PhonologicalOutput Lexicon
GPC RuleSystem
PhonemeSystem
Speech
Dénomination rapide d’objets
See also Levelt et al. (1999) or Caramazza (1997)
FeatureIdentification
LetterIdentification
OrthographicInput Lexicon
PhonologicalOutput Lexicon
GPC RuleSystem
PhonemeSystem
Speech
Phoneme matching
/kyv/…./raj/…./kol/
-2,0
-1,5
-1,0
-0,5
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
Attention
-4,0-3,5-3,0-2,5-2,0-1,5-1,0-0,50,00,51,01,52,0
0
Letter Processing
-3,0-2,5-2,0-1,5-1,0-0,50,00,51,01,52,02,53,0
Word Superiority
-5,0
-4,0
-3,0
-2,0
-1,0
0,0
1,0
2,0
Object Naming
-10,0-9,0-8,0-7,0-6,0-5,0-4,0-3,0-2,0-1,00,01,02,0
Phoneme Matching
-4 -3 -2 -1 0 1
Letter
Phon Lex
Phoneme
Deficit in z-scores
Individual Deficit-Based Simulation Approach
Noise
For each dyslexic:
Letter
Phon Lex
Phoneme
Amount of noise
0 .1 .2 .3 .4
% correct
Human Accuracy DRC Simulation
% correct
0102030405060708090100
Reg Irreg Non0102030405060708090100
Reg Irreg NonControlsDyslexics
Latency
(cycles)
DRC Simulation
40
50
60
70
80
90
100
110
120
Reg Irreg Non
Human Latency
Latency
(ms)
400
500
600
700
800900
1000
1100
1200
1300
Reg Irreg Non
Surface Dyslexics
% correct
0102030405060708090100
Reg Irreg Non -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1
Attention
Letter
Orth Lex
Phon Lex
Phoneme
Deficit in z-scoresSimulation
-2-7 -6 -5 -4 -3 -1 0 1
Attention
Letter
Orth Lex
Phon Lex
PhonemePhonological Dyslexics
% correct
0102030405060708090100
Reg Irreg Non
Mixed Dyslexics
% correct
0102030405060708090100
Reg Irreg Non
Mild Dyslexics
% correct
0102030405060708090100
Reg Irreg Non
SimulationDyslexics
Fit between individual subjects (72 data points) and individual simulations : R = .69, p < .0001
Conclusions
• Le décodage phonologique est au cœur de l’apprentissage de la lecture
• Les déficits du décodage phonologique caractérisent les dyslexiques des différents pays (effet de longueur)
• L’exploration de la dyslexie dans le cadre d’un modèle précis montre une grande variabilité inter-sujets et une prépondérance des déficits phonologiques.
• Prendre en compte les différentes combinaisons de déficits de chaque enfants permet de rendre compte non seulement la performance de lecture de chaque enfants mais également les double dissociations.
• Les résultats vont à l’encontre des explications mono-causales et simplistes de la dyslexie