Le corpus PASTEL pour le traitement automatique de cours magistraux ( PASTEL corpus for automatic processing of lectures) (2018)

Abstract: Le projet PASTEL étudie l’acceptabilité et l’utilisabilité des transcriptions automatiques dans le cadre d’enseignements magistraux. Il s’agit d’outiller les apprenants pour enrichir de manière synchrone et automatique les informations auxquelles ils peuvent avoir accès durant la séance. Cet enrichissement s’appuie sur des traitements automatiques du langage naturel effectués sur les transcriptions automatiques. Nous présentons dans cet article un travail portant sur l’annotation d’enregistrements de cours magistraux enregistrés dans le cadre du projet CominOpenCourseware. Ces annotations visent à effectuer des expériences de transcription automatique, segmentation thématique, appariement automatique en temps réel avec des ressources externes... Ce corpus comprend plus de neuf heures de parole annotées. Nous présentons également des expériences préliminaires réalisées pour évaluer l’adaptation automatique de notre système de reconnaissance de la parole.

## introduction depuis la démocratisation des technologies de l'information et de la communication et leur interpénétration de plus en plus large et profonde avec les activités humaines, le monde de l'enseignement supérieur et de la formation pour adultes est de plus en plus interrogé par la société quant au renouvellement et à l'adaptation des pratiques pédagogiques. d'une part, les frontières entre apprentissage guidé et auto-apprentissage sont de moins en moins marquées, ce qui tend à la redéfinition du rôle de l'enseignant et de l'apprenant, et d'autre part la technologie, de plus en plus accessible, permet de diversifier et de combiner les modes d'interaction enseignant/apprenant et apprenant/apprenant. les technologies de reconnaissance de la parole approchent d'un niveau de maturité suffisant qui permet d'envisager de nouvelles possibilités au niveau de l'instrumentation des pratiques pédagogiques et générer de nouveaux usages. par définition, la reconnaissance automatique de la parole vise à transcrire un énoncé produit oralement. ces transcriptions automatiques peuvent alors être l'objet de traitements automatiques du langage naturel à l'aide de procédés généralement éprouvés sur du langage écrit. sur la base de transcriptions automatiques, il est possible de faciliter les échanges entre les apprenants ou entre tuteurs et apprenants, en s'appuyant sur ces transcriptions pour le développement d'outils pour la prise de notes individuelle et collaborative, ou la rédaction de compte-rendu, et pour la délimitation de zones particulièrement intéressantes du discours qui peuvent être gérées par le tuteur en direct ou a posteriori : zones traitant de notions mal comprises, demandes d'approfondissement ou d'exemple, etc. ainsi, le projet pastel a pour objectif d'explorer le potentiel de la transcription automatique en temps réel pour l'instrumentation de situations pédagogiques mixtes, où les modalités d'interaction sont présentielles ou à distance, synchrones ou asynchrones. différentes recherches dans la littérature ont démontré les avantages de développer des applications de traitement automatique des langues (taln) dans le cadre pédagogique à savoir les travaux de @xcite , @xcite . dans cet article, nous décrivons le corpus que nous avons réalisé dans le cadre de ce projet, ainsi que des expériences préliminaires. ce corpus composé de transcriptions manuelles du discours d'enseignement en situation de cours magistraux. il s'accompagne d'une segmentation manuelle. les données et les annotations seront distribuées sous licence libre à la communauté. ce corpus va aider au développement et à l'expérimentation d'une application dans un cadre pédagogique, va permettre l'évaluation des systèmes développés et des approches proposées, et va apporter à la communauté de recherche en taln un corpus dédié au domaine éducatif. cet article détaille la création et l'utilisation du corpus. il est structuré comme suit : la deuxième section présente les motivations de la création du corpus. la section 3 présente le corpus. la section 4 décrit un exemple d'utilisation de ce corpus. enfin, la section 5 présente la conclusion. ## corpus cette section présente les données, les conventions d'annotation ainsi que les statistiques du corpus.