Complexité de l'acquisition d'une L2. Étude de cas
longitudinale de production orale en FLE

*Complexity of L2 Acquisition. A Longitudinal Case Study of Oral Production*
*in FFL*

Minerva Rojas

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OpenEdition
Journals

Édition électronique

URL : https://journals.openedition.org/lidil/11008

DOI : 10.4000/lidil.11008

ISSN : 1960-6052

Éditeur

UGA Éditions/Université Grenoble Alpes

Édition imprimée

ISBN : 978-2-37747-386-1

ISSN : 1146-6480

Référence électronique

Minerva Rojas, « Complexité de l'acquisition d'une L2. Étude de cas longitudinale de production orale en FLE », *Lidil* [En ligne], 66 | 2022, mis en ligne le 31 octobre 2022, consulté le 02 octobre 2025. URL : http://journals.openedition.org/lidil/11008 ; DOI : https://doi.org/10.4000/lidil.11008

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# Complexité de l'acquisition d'une L2. Étude de cas longitudinale de production orale en FLE

Complexity of L2 Acquisition. A Longitudinal Case Study of Oral Production in FFL

Minerva Rojas

## 1. Introduction

## 2. Cadre théorique

### 2.1. La Théorie de la complexité et les systèmes dynamiques

<footnote n="1">1. Les chercheurs en acquisition des langues soutiennent l'utilisation de méthodologies basées sur l'étude de corpus longitudinaux afin d'apporter des éclairages aux théories de l'apprentissage (Larsen-Freeman & Cameron, 2008). Comme De Cock et Tyne (2014) le signalent, les corpus longitudinaux permettent « de suivre en quelque sorte le processus d'acquisition en cours » (p. 138). Ainsi, cette méthodologie de recherche est également préconisée par les chercheurs s'inscrivant dans le cadre de la Théorie des systèmes dynamiques complexes (Complex Dynamic Systems Theory), tendance théorique actuelle dans le domaine de la linguistique appliquée et la didactique de langues. Suivant des présupposés théoriques et des recommandations méthodologiques de ce paradigme, nous avons mené une étude longitudinale auprès de 12 apprenants de FLE afin de décrire la multiplicité des trajectoires d'apprentissage.</footnote>

<footnote n="2">2. La Théorie des systèmes dynamiques complexes (TSDC) constitue un des paradigmes théoriques prédominants dans la recherche en acquisition des langues (RAL) (Ortega & Han, 2017). Les publications relevant de la TSDC appliquée à la RAL ont augmenté</footnote>
visiblement lors des dernières années ; d'après une méta-analyse menée par Hiver et coll. (2021), le nombre d'études publiées entre 1994 et 2019 est de 2341¹ (p. 8). Cette augmentation est survenue notamment à la suite de la publication de « Chaos/ Complexity Science and Second Language Acquisition » de Larsen-Freeman (1997) qui marquerait le changement de tendance théorique dans la RAL dans les années 2000. La TSDC comprend les travaux en rapport avec la Théorie du chaos, la Théorie de la complexité et la Théorie des systèmes dynamiques. Cette variété terminologique provient des choix des chercheurs ; De Bot (2017) souligne en effet que la dénomination Théorie de la complexité est plutôt utilisée par Diane Larsen-Freeman et les chercheurs travaillant aux États-Unis et celle de Théorie des systèmes dynamiques est plus utilisée par les chercheurs de l'université de Groningen (Pays-Bas). Dans des publications plus récentes (Hiver & Al-Hoorie, 2019), nous constatons l'unification de ces nomenclatures sous le nom de Théorie des systèmes dynamiques complexes (CDST de l'anglais *Complex Dynamic Systems Theory*).

Définie comme la théorie du changement, la TSDC capte la nature complexe de l'apprentissage (Ushioda, 2015), comparant le processus d'apprentissage au fonctionnement d'un système dynamique (Lowie, 2017). Ainsi, l'apprentissage serait composé de sous-systèmes aussi complexes et dynamiques (l'apprenant, la langue et le contexte) qui interagissent entre eux ; d'infimes changements dans ces facteurs pourraient influencer l'interaction inter et intra systèmes et donc la trajectoire de l'apprentissage (Herdina & Jessner, 2002). Pour ces raisons, on soutient que les trajectoires d'apprentissage sont non linéaires, non prévisibles, dépendant des conditions initiales, pouvant présenter de moments de régression (De Bot et coll., 2007).

## 2.2. Enjeux méthodologiques

Ces présupposés offrent au chercheur un cadre épistémologique cohérent et flexible pour appréhender l'apprentissage de la L2. Or, comme Dörnyei et coll. (2015) le signalent, les contributions théoriques de la TSDC sont plus nombreuses que celles visant les questions méthodologiques. Les enjeux se trouvent alors dans la démonstration empirique des présupposés théoriques. En accord avec Hilton (2017), la consécution d'une recherche depuis cette approche semble assez coûteuse vu que les facteurs concernés sont très nombreux, ainsi que les interactions pouvant survenir entre eux.

Compte tenu des difficultés, les chercheurs s'intéressant à ce paradigme ont proposé des conventions méthodologiques et des recommandations de qualité à suivre. Il existe un accord priorisant des études de cas longitudinales à la place d'études transversales, car c'est le seul moyen de comprendre les changements et la complexité de l'apprentissage (Cameron & Larsen-Freeman, 2007). Ainsi les études de cas multiples permettent de tracer la trajectoire de développement de la L2, d'établir des comparaisons entre les trajectoires des apprenants et de valider ou rejeter les résultats de recherches transversales (Lowie, 2017). On souligne également l'importance de l'analyse des moments de stabilité et de variabilité, car ils représentent le mouvement du système et les changements survenus à long terme (Verspoor et coll., 2011). Ce type d'analyses est effectué à l'aide d'études de panel (*panel designs*) et de séries temporelles (*time series analysis*) consistant à étudier la trajectoire longitudinale d'une série de variables quantitatives dans les mêmes sujets et sa représentation graphique (Hiver &
Al-Hoorie, 2019); on parle de période de stabilité quand la trajectoire ne varie quasiment pas entre les collectes de données alors que les moments de variabilité sont constatés par des oscillations marquées dans la trajectoire observée. Sachant que les changements et la direction d'une trajectoire dépendent des conditions initiales, on recommande la collecte de données complémentaires au début d'une étude afin de connaitre les profils des apprenants et interpréter les résultats (Verspoor, 2015).

## 2.3. Revue des recherches relevant de la TSDC

6. Pour saisir la complexité de l'apprentissage de la L2, les études relevant de la TSDC visent une série plus ou moins étendue des variables linguistiques (Verspoor et coll., 2004), analysées à travers plusieurs unités d'analyse et dans une période qui peut s'étaler entre un nombre non spécifié de jours et 4 ans (Hiver et coll., 2021). Ainsi, Schmid et coll. (2011) ont mené une étude de cas portant sur l'analyse de la production écrite d'un Néerlandais apprenant d'anglais avancé. Il a été suivi pendant trois ans à l'aide d'un recueil de 22 textes écrits. L'analyse de la production écrite porte sur 4 variables (general sentence complexity ; sentence complexity ; dependent clauses ; lexical mesures²) comprenant au total 15 unités d'analyse (Schmid et coll., 2011). Les résultats montrent que la plupart des variables ont une relation directement proportionnelle avec le temps, mais cette relation n'est pas linéaire, c'est-à-dire, les variables augmentent au fil du temps mais non d'une manière constante ou harmonieuse.

7. Van Dijk et coll. (2011) s'intéressent à l'apprentissage de l'anglais, chez 6 locuteurs hispanophones débutants à différents âges (2 enfants, 2 adolescents et 2 adultes) apprenant l'anglais. On observe la complexité grammaticale en production orale à travers 4 types de propositions négatives (no-V constructions ; don't V constructions ; aux-neg constructions ; analyzed don't constructions³) pendant 10 mois en interviewant les participants deux fois tous les mois. Les résultats montrent que les trajectoires de toutes les variables diffèrent entre les apprenants, mais il existe des comportements comparables entre eux selon l'âge, par exemple, les adultes présentent la plus faible variabilité, c'est-à-dire que leurs trajectoires sont plus stables (p. 66).

8. Dans l'étude de Lowie et coll. (2017), deux jumeaux taïwanais sont suivis pendant 8 mois, trois fois par semaine. L'analyse se base sur l'étude de la production écrite (100 textes) et orale (100 productions). Les variables analysées portent sur deux unités d'analyse : la diversité lexicale et la longueur moyenne des énoncés. Les résultats montrent que le développement de la L2 est différent entre les jumeaux ; les trajectoires des variables sont parfois opposées, plus précisément, en ce qui concerne la longueur moyenne des énoncés à l'écrit.

9. En résumé, le but de ces études est de montrer que l'apprentissage est un processus individuel et que les trajectoires des unités d'analyse sont non linéaires. Dans tous les cas, on analyse une série de variables linguistiques afin de décrire les variations des trajectoires et leur éventuelle corrélation avec le temps en tenant compte des caractéristiques des apprenants et leurs expériences préalables en L2, donc leurs conditions initiales.

10. D'après la méta-analyse menée par Hiver et coll. (2021), la plupart des études relevant de la TSDC s'intéressent à l'apprentissage de l'anglais (70 % des études) et à la production écrite (44 % des études) par rapport aux études sur la production orale (23 % des études). Or, en accord avec Myles (2005, p. 375), l'analyse de la production
orale « *is an important window into learners' underlying mental grammars* ». Pour ces raisons, nous avons constitué un corpus oral longitudinal, nommé corpus SCFLE⁴, afin d'analyser l'évolution de la production orale en FLE chez des apprenants en immersion pendant 30 semaines. Nous présentons par la suite la méthodologie suivie pour montrer la complexité du développement de la production orale en FLE.

# 3. Méthodologie

## 3.1. Participants

Les participants sont 12 apprenants de FLE en immersion, inscrits en première année de licence LEA anglais-FLE à l'Université Savoie Mont Blanc au début de notre étude. Ce cursus est offert à des étudiants étrangers non francophones qui s'installent à Chambéry pour suivre leurs études supérieures. Les profils des participants sont hétérogènes concernant leurs origines, leurs langues maternelles et leurs expériences préalables (tableau 1). Trois italophones (Ale et Mat) dont un bilingue italien-arabe (Ayo), trois Bulgares (Yoa, Den et Pet), une Chinoise (Yua), un Hongrois (Gel), une Mongole (Uya), un Salvadorien hispanophone (Ser), une Étasunienne locutrice de français comme langue d'héritage⁵ (Meg) et un étudiant jordanien plurilingue arabe, anglais et français langue d'héritage (Oma).

<table><caption>Tableau 1. – Participants et expériences préalables en FLE.</caption><thead><tr><th>Sujet</th><th>L1</th><th>Années de pratique FLE</th><th>Instruction formelle en FLE avant l'université</th><th>Séjours en pays francophones</th></tr></thead><tbody><tr><td>Oma</td><td>arabe - anglais - français</td><td>locuteur d'héritage</td><td>non</td><td>vacances + stage travail</td></tr><tr><td>Meg</td><td>anglais - français</td><td>locutrice d'héritage</td><td>non</td><td>vacances</td></tr><tr><td>Ser</td><td>espagnol</td><td>18 ans</td><td>depuis l'école</td><td>vacances</td></tr><tr><td>Gel</td><td>hongrois</td><td>11 ans</td><td>depuis l'école</td><td>vacances + séjours linguistiques</td></tr><tr><td>Mat</td><td>italien</td><td>9 ans</td><td>depuis le collège</td><td>vacances</td></tr><tr><td>Ayo</td><td>arabe - italien</td><td>9 ans</td><td>depuis le collège</td><td>vacances</td></tr><tr><td>Ale</td><td>italien</td><td>8 ans</td><td>depuis le collège</td><td>une semaine en séjour linguistique</td></tr><tr><td>Yoa</td><td>bulgare</td><td>5 ans</td><td>depuis le lycée</td><td>non</td></tr><tr><td>Den</td><td>bulgare</td><td>5 ans</td><td>depuis le lycée</td><td>non</td></tr><tr><td>Pet</td><td>bulgare</td><td>3 ans</td><td>un an</td><td>en France depuis 2012</td></tr><tr><td>Uya</td><td>mongol</td><td>6 mois</td><td>un semestre</td><td>en France depuis 2015</td></tr><tr><td>Yua</td><td>chinois</td><td>6 mois</td><td>un semestre</td><td>non</td></tr></tbody></table>

Si les participants sont regroupés selon leurs expériences en FLE, nous distinguons quatre groupes : i) un binôme de locuteurs de français langue d'héritage (Oma et Meg) ; ii) quatre sujets qui ont reçu des cours de FLE sur une longue période de temps (entre 9 et 18 ans) et qui ont effectué plusieurs séjours dans des pays francophones (Ser, Gel,
Mat, Ayo); iii) un groupe d'apprenantes qui ont suivi des cours de FLE pendant une période de 5 à 8 ans (Ale) n'ayant pas effectué de séjour dans un pays francophone (Yoa, Den); iv) enfin, des cas particuliers concernant trois étudiantes ayant reçu de l'instruction formelle en FLE dans une période courte (un an ou six mois), dont une installée en France depuis 2012 (Pet), une autre installée depuis 2015 (Uya) et une dernière installée six mois avant le début de la recherche (Yua).

13 Ces informations concernent donc les conditions initiales des apprenants et ont été recueillies à l'aide des questionnaires de profil lors de la première collecte de données de notre étude.

## 3.2. Collectes de données

14 Notre étude s'est étalée sur quatre collectes de données recouvrant les trois années de licence de nos participants. La première collecte de données (t1) a été effectuée au début de l'étude entre octobre et novembre 2015 ; la deuxième (t2) en avril 2016 ; la troisième (t3) en avril 2017 et la dernière (t4) en décembre 2017.

15 Dans chaque collecte de données les participants ont effectué deux tâches, monologique et dialogique. Dans cet article, nous présentons les tâches en monologue par des raisons d'espace. Les tâches monologiques ou narrations (*story retelling*) consistent à raconter une histoire présentée sous format vidéo d'une durée d'entre 30 et 60 secondes. Les participants sont invités à décrire les séquences sans temps de préparation après le visionnage.

## 3.3. Transcription

16 Les productions orales ont été enregistrées, puis transcrites et annotées suivant les conventions CHAT (MacWhinney, 2000) à l'aide du logiciel EXMARaLDA (Schmidt, 2004). Le logiciel CLAN (MacWhinney, 2000) nous a aussi permis d'analyser certaines variables, telles que l'indice de diversité lexicale (D).

## 3.4. Variables en production orale

17 Quatre variables ont été visées : la fluence, le lexique, les stratégies de communication (SC désormais) et les erreurs, identifiées par rapport à la norme prescriptive. Ces variables ont été analysées à travers 28 unités d'analyse dont 10 concernant la fluence, 3 le lexique, 10 les SC et 5 les erreurs (tableau 2). Dans cet article nous présenterons uniquement 3 unités d'analyse recouvrant la fluence, le lexique et les SC.
<table><caption>Tableau 2. – Variables et unités d'analyse.</caption><thead><tr><th>Variable</th><th>Unité d'analyse</th><th>Définition</th></tr></thead><tbody><tr><td>Aisance à l'oral</td><td>Vitesse d'articulation</td><td>Nombre de mots par minute calculé en divisant le nombre de mots par le temps de production sans la durée de pauses</td></tr><tr><td></td><td>Taux de phonation</td><td>Fréquence de temps partiel du total par rapport à la durée des pauses d'une production aride</td></tr><tr><td></td><td>MIR</td><td>Longueur moyenne des segments (exprimé en mots) entre deux pauses de &gt; 250 millisecondes</td></tr><tr><td></td><td>MLJ</td><td>Longueur moyenne des (dronas) exprimé en mots</td></tr><tr><td></td><td>Durée moyenne des pauses</td><td>Durée exprimée en milli secondes de la durée moyenne du total de pauses (milli secondes, voixales et groupes d'arbitratoires)</td></tr><tr><td></td><td>Taux de pauses pour 100 mots</td><td>Taux calculé en divisant le nombre total de pauses par le nombre total de mots multiplicatif ensuite pour 100</td></tr><tr><td></td><td>Taux de pauses silencieuses</td><td>Taux calculé en divisant le nombre total de pauses silencieuses par le nombre total de mots multiplicatif ensuite pour 100</td></tr><tr><td></td><td>Taux de pauses voilés</td><td>Taux calculé en divisant le nombre total de pauses voilés par le nombre total de mots multiplicatif ensuite pour 100</td></tr><tr><td></td><td>Taux de groupes d'hésitation</td><td>Taux calculé en divisant le nombre total de groupes d'hésitation par le nombre total de mots multiplicatif ensuite pour 100</td></tr><tr><td></td><td>Taux du répertoire</td><td>Taux calculé en divisant le nombre total de répertoires par le nombre total de mots de la production multiplicatif ensuite pour 100</td></tr><tr><td>Profil lexical</td><td>Diversité lexical</td><td>Indice D</td></tr><tr><td></td><td>Marbre</td><td>Longueur maximale des mots d'une production (en centimètres)</td></tr><tr><td></td><td>Witten</td><td>Longueur moyenne des mots d'une production (en centimètres)</td></tr><tr><td>Stratégies de écrouissage</td><td>Distribution des SC</td><td>Distribution exprimée en percentage des trois catégories principales SC utilisées dans chacune des collectées de données</td></tr><tr><td></td><td>Distribution des SC Comprehenstives</td><td>Distribution exprimée en percentage des 17 types de SC comparatives utilisées dans chacune des collectées de données</td></tr><tr><td></td><td>Distribution SC Indiraites</td><td>Distribution exprimée en percentage des 3 types de SC indiraites utilisées dans chacune des étapes de données</td></tr><tr><td></td><td>Taux de SC comparatives</td><td>Taux calculé en divisant le nombre total de SC comparatives divisi par le nombre total d'une production multiplicatif ensuite pour 100</td></tr><tr><td></td><td>Taux de SCC</td><td>Taux calculé en divisant le nombre total de pauphases divisi par le nombre total d'une production multiplicatif ensuite pour 100</td></tr><tr><td></td><td>Circulation</td><td>Taux calculé en divisant le nombre total d'une production multiplicatif ensuite pour 100</td></tr><tr><td></td><td>Taux de SCC Approximation</td><td>Taux calculé en divisant le nombre total d'approximations divisi par le nombre total d'une production multiplicatif ensuite pour 100</td></tr><tr><td></td><td>Taux de SCC Autoconception</td><td>Taux calculé en divisant le nombre total d'autoconceptions divisi par le nombre total d'une production multiplicatif ensuite pour 100</td></tr><tr><td></td><td>Taux de SC Indiraites</td><td>Taux calculé en divisant le nombre total de SC indiraites divisi par le nombre total d'une production multiplicatif ensuite pour 100</td></tr><tr><td></td><td>Taux de SC Indiraites</td><td>Taux calculé en divisant le nombre total d'indiraites phosphoïdiques par le nombre total d'une production multiplicatif ensuite pour 100</td></tr><tr><td></td><td>Répétitions</td><td>Taux calculé en divisant le nombre total d'répetitions par le nombre total d'une production multiplicatif ensuite pour 100</td></tr><tr><td></td><td>Taux de SC Indiraites de remplissage</td><td>Taux calculé en divisant le nombre total de mots de remplissage divisi par le nombre total d'une production multiplicatif ensuite pour 100</td></tr><tr><td>Errons</td><td>Taux d'errons</td><td>Taux calculé en divisant le nombre total d'errons entre le total des mots d'une production multiplicatif ensuite pour 100</td></tr><tr><td></td><td>Taux d'errons lexicaux</td><td>Taux calculé en divisant le nombre total d'errons lexicaux entre le total des mots d'une production multiplicatif ensuite pour 100</td></tr><tr><td></td><td>Taux d'errons phonologiques</td><td>Taux calculé en divisant le nombre total d'errons phonologiques entre le nombre total d'une production multiplicatif ensuite pour 100</td></tr><tr><td></td><td>Taux d'errons morphologiques</td><td>Taux calculé en divisant le nombre total d'errons morphologiques entre le nombre total d'une production multiplicatif ensuite pour 100</td></tr><tr><td></td><td>Taux d'errons systémiques</td><td>Taux calculé en divisant le nombre total d'errons systémiques entre le nombre total d'une production multiplicatif ensuite pour 100</td></tr></tbody></table>

### 3.4.1. La fluence

La fluence (ou aisance à l'oral) fait référence aux caractéristiques observables de la production, telles que les pauses, les hésitations, les redémarrages, etc. L'intérêt de son analyse est qu'elle peut refléter le fonctionnement des mécanismes cognitifs du traitement langagier lors de l'articulation du message (Segalowitz, 2010). Dans la RAL, on a constaté que la longueur moyenne des segments entre des pauses (mean length of runs; LMS dorénavant) est un indice révélateur du développement de la fluidité; il augmente généralement à la suite d'une période d'immersion (Towell et coll., 1996; Perez-Bettan, 2015; Segalowitz et coll., 2017). Nous supposons que la LMS augmentera chez les participants de notre étude longitudinale.

La LMS est calculée en divisant le nombre total de segments par le nombre total de mots. Un segment correspond au nombre des mots produits entre deux pauses de plus ou égal à 250 millisecondes. Dans le passage (1) tiré de notre corpus, on distingue 5 segments puisqu'il y a 4 pauses de plus de 250 millisecondes.

(1) „donc &euh [# 0,693] dans cette vidéo: <# &uh> [# 1,360] on <&eh #> [# 0,393] trouve deux ou trois hommes qui à travers une fenêtre (0,467) essayent de faire passer <un &fr> [/] <u:n frigo> [/] un réfrigérateur.

### 3.4.2. Le lexique

Le lexique est une variable souvent utilisée pour analyser le développement en L2 (Lowie et coll., 2011). Dans notre étude, son analyse porte sur trois unités d'analyse (la diversité lexicale, la longueur maximale des mots et la longueur moyenne des mots). Nous retenons ici la diversité lexicale mesurée avec l'indice D (VocD). Il fait référence à
l'étendue de vocabulaire utilisé par un locuteur, calculée avec une formule corrigée du TTR (*type>*/*token ratio)*⁶ (Jarvis, 2002; Malvern & Richards, 2002). On le considère comme une mesure capable de révéler le développement lexical en L2 (David, 2008; Hilton, 2009). Nous supposons ainsi que la diversité lexicale augmentera chez les participants de notre étude, car ils auront stocké un nombre plus étendu de mots du début à la fin de l'étude.

### 3.4.3. Les stratégies de communication

21 Les stratégies de communication (SC), constituent des ressources, dont la plupart linguistiques, qui permettent de garder le flot de la production et qui servent à surmonter d'éventuelles difficultés en L2 (Canale, 1983). Dans l'exemple (2) tiré de notre corpus, le locuteur essaie d'expliquer comment des hommes ont l'intention de faire monter un réfrigérateur dans un appartement à l'aide d'une grue, pourtant le locuteur ne connait pas le mot *grue* et utilise deux<sup>7</sup> SC compensatoires (signalées en gras) pour saisir le sens du mot en question.

(2)
et ils avaient „donc un:e [/] une **machine** ou un **camion spécial** qui: [/] qui [/]
(0,367) **qui lève le frigo**. (Oma)

22 Dans les recherches transversales portant sur les SC, on a montré que les locuteurs les moins expérimentés en L2 utilisent plus de SC compensatoires (SCC désormais) par rapport aux locuteurs ayant des expériences plus étendues. On suppose ainsi que les locuteurs moins expérimentés trouvent plus de difficultés pour saisir le sens d'un message et ont besoin de plus de moyens alternatifs, comme des paraphrases ou des hyperonymies (Poulisse, 1989; Poulisse & Schils, 1989). À partir de ces affirmations, nous pourrions supposer que, dans une étude longitudinale, l'utilisation de SCC s'atténue avec le temps ; au fur et à mesure que les apprenants sont exposés à la L2 et que les connaissances de la L2 sont stockées, ils éprouveraient moins de difficultés à s'exprimer, donc la fréquence de SCC diminuerait.

23 Pour leur analyse, les SCC ont été identifiées suivant la classification de Dörnyei & Scott (1997). Puis, nous avons calculé un taux d'utilisation des SCC pour 100 mots, en divisant le nombre de SCC annotées par le nombre total de mots de la production analysée, multiplié par 100. Cela permet de rendre comparable l'utilisation des SCC inter et intra les apprenants.

24 En somme, pour décrire le développement de la production orale, nous avons sélectionné 3 unités d'analyse (LMS, diversité lexicale, SCC). Quant à la LMS ainsi que la diversité lexicale, nous supposons qu'elles augmentent avec le temps, mais le taux de SCC diminuera au fil du temps. Or, nous nous attendons à ce que les trajectoires des participants soient non linéaires, et qu'elles varient inter et intra les apprenants, peut-être en raison de leurs expériences préalables en FLE.

## 3.5. Analyses

25 Les unités d'analyse retenues ont été calculées pour tous les participants dans chacune des productions collectées (t1, t2, t3 et t4). Les résultats de chacune des unités d'analyse ont été soumis à des corrélations de Spearman afin de calculer le coefficient de corrélation entre les unités d'analyse et le temps. Les résultats fournissent la direction de la trajectoire des unités d'analyse (positive ou négative) et l'intensité de la
corrélation (parfaite, forte, modérée, faible et nulle). Il faut signaler que dans les analyses des corrélations de Spearman à 4 valeurs seulement les corrélations parfaites (rs = 1,00 ; rs = -1,00) sont significatives statistiquement.

# 4. Résultats

## 4.1. Longueur moyenne des segments

Concernant la relation entre la LMS et le temps (tableau 3), les résultats des corrélations révèlent une majorité de cas où elle augmente avec le temps ; nous avons obtenu 9 corrélations positives et 3 négatives. Du côté des corrélations positives, seulement Den obtient des résultats significatifs statistiquement. Dans les cas d'Ayo et Uya, les résultats montrent une corrélation positive forte. Ensuite, 4 participants obtiennent des résultats marquant une corrélation positive modérée (Ale, Meg, Pet et Yua). Enfin, chez Yoa, la corrélation est positive, mais faible. Donc, de manière générale, les trajectoires de la LMS augmentent entre t1 et t4, mais elles ne sont pas ni identiques ni linéaires d'après les valeurs obtenues.

<table><caption>Tableau 3. – Résultats longueur moyenne des segments. Corrélation avec le temps.</caption><thead><tr><th>Sujet</th><th>LMS t1</th><th>LMS t2</th><th>LMS t3</th><th>LMS t4</th><th>LMS rs</th></tr></thead><tbody><tr><td>Oma</td><td>9,84</td><td>8,38</td><td>6,34</td><td>8,84</td><td>.80</td></tr><tr><td>Meg</td><td>6,42</td><td>5,64</td><td>7,33</td><td>7,11</td><td>.60</td></tr><tr><td>Ser</td><td>6,00</td><td>5,08</td><td>6,05</td><td>4,89</td><td>-.40</td></tr><tr><td>Gel</td><td>7,00</td><td>7,06</td><td>8,53</td><td>5,81</td><td>-.20</td></tr><tr><td>Mat</td><td>6,10</td><td>4,57</td><td>5,33</td><td>5,37</td><td>-.20</td></tr><tr><td>Ayo</td><td>4,78</td><td>3,90</td><td>5,79</td><td>6,80</td><td>.80</td></tr><tr><td>Pet</td><td>6,38</td><td>5,11</td><td>6,85</td><td>6,40</td><td>.60</td></tr><tr><td>Ale</td><td>2,61</td><td>1,93</td><td>6,33</td><td>5,16</td><td>.60</td></tr><tr><td>Yoa</td><td>3,28</td><td>2,33</td><td>3,14</td><td>5,42</td><td>.40</td></tr><tr><td>Den</td><td>2,70</td><td>2,71</td><td>4,77</td><td>8,53</td><td>1.00*</td></tr><tr><td>Uya</td><td>2,37</td><td>3,88</td><td>3,10</td><td>5,63</td><td>.80</td></tr><tr><td>Yua</td><td>1,67</td><td>1,62</td><td>2,50</td><td>2,31</td><td>.60</td></tr></tbody></table>

Parmi les 4 sujets chez qui la LMS diminue, les résultats d'Oma donnent lieu à une corrélation négative forte ; pourtant il obtient les valeurs maximales de l'échantillon, sauf en t3. Les résultats de Ser montrent une corrélation négative faible, la diminution étant de 2 points entre t1 et t2. Enfin, dans les cas de Gel et Mat, la corrélation est négative, presque nulle.

## 4.2. Diversité lexicale

Les résultats de la corrélation entre l'indice D et le temps (tableau 4) fournissent 7 corrélations positives, 3 corrélations négatives, et 2 corrélations nulles. Parmi les participants ayant obtenu des coefficients positifs, dans les cas d'Ale, Ayo et Ser, la
corrélation est positive parfaite, donc significative statistiquement. Ensuite, dans les cas de Yoa et Mat, les résultats montrent une corrélation positive forte. Les résultats de Yoa semblent stables entre t1 et t3, puis les valeurs augmentent de 45 points en t4 atteignant les valeurs maximales de l'échantillon. Dans les cas de Yua et de Pet, les résultats donnent lieu à une corrélation positive faible.

<table><caption>Tableau 4. - Résultats indice D de diversité lexicale. Corrélation avec le temps.</caption><thead><tr><th>Sujet</th><th>VocD t1</th><th>VocD t2</th><th>VocD t3</th><th>VocD t4</th><th>VocD rs</th></tr></thead><tbody><tr><td>Oma</td><td>53,05</td><td>60,74</td><td>51,53</td><td>56,46</td><td>.00</td></tr><tr><td>Meg</td><td>58,52</td><td>33,63</td><td>77,15</td><td>53,36</td><td>.00</td></tr><tr><td>Ser</td><td>31,32</td><td>55,53</td><td>68,20</td><td>77,84</td><td>1.00*</td></tr><tr><td>Gel</td><td>71,68</td><td>67,01</td><td>46,82</td><td>68,30</td><td>-.40</td></tr><tr><td>Mat</td><td>34,01</td><td>56,35</td><td>75,39</td><td>57,25</td><td>.80</td></tr><tr><td>Ayo</td><td>42,44</td><td>48,77</td><td>66,55</td><td>75,05</td><td>1.00*</td></tr><tr><td>Pet</td><td>61,14</td><td>54,97</td><td>54,46</td><td>63,55</td><td>.20</td></tr><tr><td>Ale</td><td>31,67</td><td>32,88</td><td>46,70</td><td>64,88</td><td>1.00*</td></tr><tr><td>Yoa</td><td>49,10</td><td>51,36</td><td>49,29</td><td>94,11</td><td>.80</td></tr><tr><td>Den</td><td>45,75</td><td>45,06</td><td>45,76</td><td>37,18</td><td>-.40</td></tr><tr><td>Uya</td><td>58,78</td><td>36,81</td><td>37,07</td><td>46,54</td><td>-.20</td></tr><tr><td>Yua</td><td>25,63</td><td>33,87</td><td>32,94</td><td>27,89</td><td>.20</td></tr></tbody></table>

29 Quant aux 3 participants dont le résultat de diversité lexicale diminue, aucun résultat n'est significatif. Dans les cas de Gel et de Den, les résultats montrent une corrélation négative faible. Dans le cas d'Uya, la corrélation est positive mais presque nulle, une grande variation de 20 points de t1 à t2, fait que les valeurs d'arrivée restent 12 points au-dessous des valeurs de départ. Enfin, dans le cas de Meg et Oma les résultats de la corrélation sont nuls et leurs résultats se trouvent proches des valeurs maximales de l'échantillon.

## 4.3. Stratégies de communication compensatoires

30 Les résultats des corrélations entre le taux de SCC et le temps (tableau 6) montrent qu'il diminue chez 7 participants. Parmi les corrélations négatives, dans le cas de Ser, la corrélation est négative significative ; la diminution est prononcée entre t1 et t2, puis le taux diminue de manière plus discrète. Puis, dans les cas d'Ale et Yoa, les résultats montrent une corrélation négative forte. Chez Gel, Meg, Mat et Den, la corrélation est négative faible. Nous trouvons ensuite 4 sujets qui obtiennent des corrélations positives. Dans les cas d'Ayo, Yua et Uya, la corrélation est positive forte. Dans le cas d'Oma, les résultats montrent une corrélation positive faible, et dans le cas de Pet, le coefficient est nul. Les résultats des trois unités d'analyse montrent qu'aucune des trajectoires n'est identique ni ne suit le même parcours.
<table><caption>Tableau 5. – Résultats taux de SCC pour 100 mots. Corrélation avec le temps.</caption><thead><tr><th>Sujet</th><th>SCC t1</th><th>SCC t2</th><th>SCC t3</th><th>SCC t4</th><th>SCC rs</th></tr></thead><tbody><tr><td>Oma</td><td>3,74</td><td>2,12</td><td>2,49</td><td>4,07</td><td>.40</td></tr><tr><td>Meg</td><td>6,49</td><td>6,45</td><td>6,82</td><td>5,93</td><td>-.40</td></tr><tr><td>Ser</td><td>18,63</td><td>6,56</td><td>4,72</td><td>4,30</td><td>-1.00*</td></tr><tr><td>Gel</td><td>5,00</td><td>4,72</td><td>8,28</td><td>4,10</td><td>-.40</td></tr><tr><td>Mat</td><td>10,16</td><td>3,13</td><td>6,25</td><td>6,21</td><td>-.40</td></tr><tr><td>Ayo</td><td>9,30</td><td>6,41</td><td>9,88</td><td>10,29</td><td>.80</td></tr><tr><td>Pet</td><td>5,88</td><td>4,35</td><td>6,74</td><td>5,21</td><td>.00</td></tr><tr><td>Ale</td><td>8,33</td><td>6,49</td><td>7,89</td><td>5,63</td><td>-.80</td></tr><tr><td>Yoa</td><td>8,54</td><td>10,16</td><td>5,19</td><td>2,91</td><td>-.80</td></tr><tr><td>Den</td><td>10,94</td><td>15,79</td><td>13,33</td><td>5,56</td><td>-.40</td></tr><tr><td>Uya</td><td>4,96</td><td>7,22</td><td>8,72</td><td>8,41</td><td>.80</td></tr><tr><td>Yua</td><td>7,14</td><td>11,67</td><td>10,67</td><td>14,46</td><td>.80</td></tr></tbody></table>

# 5. Discussion des résultats

Les unités d'analyse ont évolué, de manière générale, comme initialement prévu dans nos hypothèses. Toutefois nous avons constaté que leurs trajectoires sont uniques et singulières pour chaque sujet. En effet, les tendances générales du groupe ne se reflètent pas toujours dans les résultats individuels, ce qui pourrait être relié aux expériences préalables en FLE. Pour cette raison, dans cette discussion, nous regroupons les apprenants selon l'expérience antérieure en FLE. Ainsi, les figures ci-après représentent les 4 groupements établis (voir 3.1 et tableau 1) : les locuteurs de langue d'héritage (Meg et Oma) ; les locuteurs très expérimentés (Ser, Gel, Mat et Ayo) ; les locutrices moyennement expérimentées (Ale, Den et Yoa) et enfin les cas particuliers, deux participantes peu expérimentées (Uya et Yua) et la participante qui habitait en France depuis trois ans au début de l'étude (Pet).

D'abord, s'agissant des résultats de la LMS (fig. 1), nous avons trouvé une majorité de cas où cet indice augmente dans le temps. Dans les trois cas où la corrélation entre la LMS est négative (Ser, Gel, Mat), nous observons que les coefficients sont faibles, les valeurs diminuent peu, et les cas correspondent à des participants expérimentés, qui se trouvent peut-être dans un moment de stabilité illustré par leurs trajectoires.
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 1. – Longueur moyenne des segments et conditions initiales.</figcaption></figure>

La stabilité est aussi observée chez les locuteurs d'héritage ; malgré la variation chez Oma en t3, il y a peu de variation entre les résultats, étant les plus élevés de l'échantillon. La stabilité de la LMS se manifeste aussi chez Pet, déjà installée en France avant le début de l'étude. Il faut signaler que la LMS augmente plus visiblement chez les locutrices qui avaient une expérience moins étendue en FLE (Ale, Yoa et Den et Uya), mais on peut aussi observer des trajectoires variables. Enfin, chez Yua, la moins familiarisée avec la L2, la LMS augmente mais plus discrètement obtenant les valeurs les plus basses du groupe tout au long de l'étude.

Quant à la diversité lexicale, nous avons constaté qu'elle augmente dans une majorité de cas (fig. 2), confirmant que c'est aussi une unité d'analyse qui présente une hausse lors du temps en immersion. Les cas qui ne présentent pas une trajectoire positive sont trois. D'une part, un participant très expérimenté en FLE (Gel) chez qui l'indice D marque les valeurs maximales au début de l'étude et diminue légèrement à la fin ; peut-être est-il arrivé à un moment de plafonnement ou stabilisation en FLE. D'autre part, deux participantes (Den) et (Uya), moyennement et peu expérimentées en FLE respectivement, chez qui l'indice de diversité lexicale diminue aussi faiblement. Dans ces deux cas, nous ne pouvons pas expliquer ces diminutions ; peut-être sont-elles dues aux conditions contextuelles de recueil de données. Enfin, il est intéressant de signaler que les deux cas qui ont obtenu une corrélation nulle correspondent à ceux des locuteurs de français langue d'héritage (Meg et Oma). Chez Oma, la trajectoire semble assez stable, tandis que chez Meg l'indice de diversité varie plus entre les collectes de données, mais elle avait moins d'expérience en FLE par rapport à Oma. Nous constatons aussi une trajectoire stable de la diversité lexicale chez Pet, déjà installée en France depuis 2012. La diversité lexicale augmente plus sensiblement chez la plupart des participants les plus expérimentés (Ser, Ayo et Mat) et chez les participantes moyennement expérimentées (Ale et Yoa). Enfin, nous constatons à nouveau que Yua, l'apprenante la moins familiarisée avec le FLE est celle qui obtient les résultats les plus bas même si chez elle l'indice D augmente du début à la fin de l'étude.
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 2. – Indice D de diversité lexicale et conditions initiales.</figcaption></figure>

35

Quant aux SCC, dans la majorité de cas la fréquence de SCC diminue du début à la fin de l'étude, on pourrait par conséquent estimer que les participants ont moins de difficultés et donc moins besoin de les compenser. Parmi les 4 sujets qui augmentent l'emploi des SCC, d'une part, nous constatons des trajectoires plutôt stables dans le cas du locuteur d'héritage (Oma) qui marque les valeurs minimales, et le cas d'un des locuteurs de FLE les plus expérimentés (Ayo). D'autre part, nous observons deux cas, correspondant aux deux locutrices les moins expérimentées en FLE (Uya et Yua) qui doublent respectivement la fréquence des SCC utilisées entre le début et la fin de l'étude. Les résultats de Yua et Uya nous font penser que l'augmentation des SCC dans les premières étapes de l'apprentissage d'une langue constitue peut-être une étape incontournable ; si l'utilisation des SCC représente un moyen alternatif de saisir le sens d'un mot inconnu, un locuteur qui vient de débuter en L2 n'a pas assez de ressources pour trouver des alternatives et compenser ses difficultés. Lorsque les connaissances de la langue cible augmentent, le locuteur de la L2 sera en mesure de trouver des solutions à ses lacunes linguistiques. Puis il y aura un moment où ce locuteur n'aura plus besoin d'autant de SCC puisque son étendue linguistique se sera développée. En effet, si nous faisons le point sur la relation entre les résultats et l'expérience en FLE (fig. 3), les diminutions du taux des SCC les plus visibles surviennent chez les locutrices qui avaient une expérience de moins de 9 ans en FLE et qui n'avaient pas effectué de séjour auparavant (Ale, Yoa et Den). Chez les participants les plus expérimentés (Gel, Mat), la diminution du taux des SCC est moins marquée et leurs trajectoires semblent plus stables ; cela survient également chez Ser, suite à la forte diminution en t2. La stabilité pourrait se refléter dans les trajectoires des locuteurs d'héritage (Oma et Meg) et dans le cas de la personne déjà installée en France (Pet).
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 3. – Taux de SCC pour 100 mots et conditions initiales.</figcaption></figure>

## 6. Conclusion

Le but de cet article était de montrer la complexité des trajectoires du développement de la production orale en FLE. D'après les résultats de notre recherche, nous avons constaté qu'aucune des unités d'analyse ne présente une trajectoire identique dans l'échantillon, bien qu'il existe des tendances générales dans le groupe de locuteurs de FLE. Il est avéré que l'expérience préalable en FLE des participants nous a permis d'interpréter les résultats ; ceux qui ont été exposés à la langue cible pendant des périodes temporelles similaires présentent des résultats proches les uns des autres. Nous avons aussi observé que les trajectoires les plus stables correspondent aux locuteurs d'héritage, les participants les plus expérimentés et la participante qui habitait préalablement en France ; en revanche, les trajectoires des apprenants moins expérimentés présentent des moments de variabilité plus marqués.

Ces résultats seraient en accord avec les présupposés de la TSDC montrant que l'apprentissage d'une langue n'est pas linéaire ni harmonieuse : « [...] learners do not master one item and then move on to another. In fact, the learning curve for a single item is not linear either. The curve is filled with peaks and valleys, progress and backsliding. » (Larsen-Freeman, 1997, p. 151)

Cette étude nous permet de lancer des propositions didactiques sur l'exploitation de corpus oraux d'apprenants. Elle permettrait à l'enseignant de donner un retour riche et précis aux apprenants (Xi, 2017) afin qu'ils repèrent leurs réussites et prennent conscience des difficultés rencontrées (Erard & Schneuwly, 2005). Ainsi, l'analyse fine de la production en L2 pourrait mener l'enseignant à prendre en considération les différents rythmes d'apprentissage, la nature individuelle et non linéaire de l'apprentissage lors de l'évaluation de la L2.
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## NOTES

1. Les publications comptabilisées par Hiver et coll. (2021) sont indexées dans les bases des données ERIC, MLA, ProQuest, PsycINFO et Google Scholar.

2. Les 4 variables concernant l'analyse de la production écrite sont : la complexité générale de la phrase ; la complexité de la phrase ; les propositions dépendantes ; des mesures lexicales (Schmid et coll., 2011, p. 46).

3. Les variables concernant les constructions négatives en anglais sont : constructions *no suivi de verbe* ; constructions *don't suivi de verbe* ; constructions à *auxiliaire à la forme négative* ; constructions de *don't analysées* « où les constructions grammaticales de “do” sont utilisées pour former la négative (*do not*, *don't*, *does not*, *didn't*, *did not*) » (Van Dijk et coll., 2011, p. 63).

4. Le corpus SCFLE sera bientôt disponible sur les plateformes Ortolang et Talkbank.

5. Un locuteur de langue d'héritage est celui qui a appris la langue de ses parents à la maison, mais cette langue n'est pas la langue dominante du contexte social (Montrul, 2016). Ghimenton et Bert (2022) précisent que la notion de langue d'héritage est englobante : « [...] toute langue autre que la ou les langues dominantes quel que soit le niveau de compétence des locuteurs, le mode d'acquisition ou l'origine de cette langue. »

6. Le *type=*/*token ratio* (TTR) est un taux calculé en mettant en relation les différents mots utilisés (*type*) et le nombre total des mots utilisés (*token*).

7. Nous avons identifié deux SCC pour le mot *grue* : i) *une machine*, correspondant à une approximation (hyperonymie) ; ii) *camion spécial qui lève le frigo* est classée en tant qu'une circonlocution (paraphrase).
## RÉSUMÉS

Dans cet article nous nous penchons sur la multiplicité des trajectoires d'acquisition en L2. Nous appuyant sur les présupposés épistémologiques de la Théorie des systèmes dynamiques et complexes (TSDC), nous avons créé et exploité un corpus oral longitudinal recueillant les productions orales d'un groupe de 12 apprenants de français langue étrangère suivis pendant 30 mois. La production orale a été analysée à travers 4 variables (aisance à l'oral, lexique, stratégies de communication et erreurs) examinées à l'aide d'un total de 28 unités d'analyse. Les résultats montrent que les trajectoires des apprenants sont uniques, non linéaires et susceptibles d'être reliées aux expériences préalables avec la langue cible, ce qui serait en accord avec les postulats de la TSDC.

In this paper we focus on the multiplicity of acquisition trajectories in L2. Based on the epistemological principles of Dynamic and Complex Systems Theory (DCST), we created and exploited a longitudinal oral corpus collecting the oral productions of a group of 12 learners of French as a Foreign Language (FFL) followed for 30 months. Oral production was analysed through 4 variables (oral fluency, lexicon, communication strategies and errors) examined using a total of 28 units of analysis. The results show that learners' trajectories are unique, non-linear and likely to be related to previous experiences with the target language, which would be in line with the postulates of DCST.

## INDEX

**Mots-clés** : théorie des systèmes dynamiques complexes, études de cas, corpus d'apprenants, production orale, FLE

**Keywords** : Complex Dynamic Systems Theory, case studies, learner corpora, oral production, French Foreign Language

## AUTEUR

MINERVA ROJAS

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IDREF : https://idref.fr/286071894

Laboratoire Bases, Corpus, Langage (UMR 7320), Université Côte d'Azur, CNRS
rojmadmi@gmail.com