Évaluation automatique de textes préuniversitaires espagnols

Margarita Alonso Ramos (margarita (point) alonso <at> udc (point) es)

LYS, Universidade da Coruña

Le 28 mai 2025 à 11 h 30

Salle C-9019, Pavillon Lionel-Groulx — En présentiel, avec diffusion simultanée sur Zoom


Dans la société numérique contemporaine, le concept d’écriture (académique) connaît une transformation profonde. Ce changement se manifeste notamment par une baisse notable de la qualité des textes produits par les étudiants universitaires. On affirme souvent que ces derniers « ne savent plus écrire », mais la notion de « bien écrire » en contexte universitaire demeure floue. C’est pourquoi notre recherche s’intéresse à l’évaluation linguistique de l’écriture académique, en interrogeant les critères permettant d’en mesurer la qualité. L’écriture académique se caractérise par un ensemble de traits lexicaux, syntaxiques et discursifs, susceptibles de constituer la base d’un test d’écriture, à l’image de ceux déjà mis en place dans certaines universités françaises (De Luca et al., 2022). La nature quantifiable de bon nombre de ces traits rend possible l’utilisation d’outils de correction automatique, comme cela a été fait en anglais L2 via des systèmes d’évaluation automatique de l’écriture (AWE; Beigman Klebanov & Madnani, 2020). Cette approche pourrait être transposée à l’espagnol L1. Par ailleurs, de nombreuses études récentes explorent l’usage des modèles de langage de type GPT-4 comme évaluateurs de texte, avec des résultats prometteurs (Bucol et al., 2024; Mizumoto & Eguchi, 2023; Mizumoto et al., 2024; Pfau et al., 2023; Stahl et al., 2024; Li et al., 2024; Wijekumar et al., 2024; Shi et al., 2025).

Dans cette perspective, nous avons constitué un corpus de textes rédigés par des élèves pré-universitaires, soumis à une double évaluation: humaine et automatisée. L’un des enjeux majeurs de notre étude consiste à établir des corrélations entre les scores attribués par les évaluateurs humains, les traits linguistiques mesurables et les scores produits par les systèmes d’IA. Cette presentation visera ainsi à décrire la constitution et le traitement du corpus académique préuniversitaire, ainsi que la méthodologie adoptée pour son évaluation à l’aide de GPT.


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