論文の概要: Rapport du Projet de Recherche TRAIMA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.12844v1
• Date: Mon, 19 Jan 2026 08:55:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.820315
• Title: Rapport du Projet de Recherche TRAIMA
• Title（参考訳）: レシェシュ・トレーマ(Rapport du Projet de Recherche TRAIMA)の略。
• Authors: Julie Rançon, Jean-François Cerisier, Emilie Remond, Aurélien Nguyen, Andrew Peterson, Ladjel Bellatreche,
• Abstract要約: このプロジェクトは、教育と相互作用研究における中心的な方法論的課題に対処する。 現在、言語、パラバーバル、非言語データの分析が手作業で行われており、非常に時間がかかり、スケールが困難である。 このプロジェクトは、教室の相互作用で発生する説明的および協調的なシーケンスに特に焦点をあてている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7440170908149745
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The TRAIMA project (TRaitement Automatique des Interactions Multimodales en Apprentissage), conducted between March 2019 and June 2020, investigates the potential of automatic processing of multimodal interactions in educational settings. The project addresses a central methodological challenge in educational and interactional research: the analysis of verbal, paraverbal, and non-verbal data is currently carried out manually, making it extremely time-consuming and difficult to scale. TRAIMA explores how machine learning approaches could contribute to the categorisation and classification of such interactions. The project focuses specifically on explanatory and collaborative sequences occurring in classroom interactions, particularly in French as a Foreign Language (FLE) and French as a First Language (FLM) contexts. These sequences are analysed as inherently multimodal phenomena, combining spoken language with prosody, gestures, posture, gaze, and spatial positioning. A key theoretical contribution of the project is the precise linguistic and interactional definition of explanatory discourse as a tripartite sequence (opening, explanatory core, closure), drawing on discourse analysis and interactional linguistics. A substantial part of the research is devoted to the methodological foundations of transcription, which constitute a critical bottleneck for any form of automation. The report provides a detailed state of the art of existing transcription conventions (ICOR, Mondada, GARS, VALIBEL, Ferr{é}), highlighting their respective strengths and limitations when applied to multimodal classroom data. Through comparative analyses of manually transcribed sequences, the project demonstrates the inevitable variability and interpretative dimension of transcription practices, depending on theoretical positioning and analytical goals. Empirical work is based on several corpora, notably the INTER-EXPLIC corpus (approximately 30 hours of classroom interaction) and the EXPLIC-LEXIC corpus, which serve both as testing grounds for manual annotation and as reference datasets for future automation. Particular attention is paid to teacher gestures (kin{é}sic and proxemic resources), prosodic features, and their functional role in meaning construction and learner comprehension. The project also highlights the strategic role of the Techn{é}LAB platform, which provides advanced multimodal data capture (multi-camera video, synchronized audio, eye-tracking, digital interaction traces) and constitutes both a research infrastructure and a test environment for the development of automated tools. In conclusion, TRAIMA does not aim to deliver a fully operational automated system, but rather to establish a rigorous methodological framework for the automatic processing of multimodal pedagogical interactions. The project identifies transcription conventions, annotation categories, and analytical units that are compatible with machine learning approaches, while emphasizing the need for theoretical explicitness and researcher reflexivity. TRAIMA thus lays the groundwork for future interdisciplinary research at the intersection of didactics, discourse analysis, multimodality, and artificial intelligence in education.
• Abstract（参考訳）: TRAIMAプロジェクト(TRaitement Automatique des Interactions Multimodales en Apprentissage)は、2019年3月から2020年6月まで実施され、教育環境におけるマルチモーダルインタラクションの自動処理の可能性について検討している。 このプロジェクトは、教育と相互作用研究における中心的な方法論的課題に対処し、現在、言語、パラバーバル、および非言語データの分析が手作業で行われており、非常に時間がかかり、拡張が困難である。 TRAIMAは、機械学習アプローチがこれらの相互作用の分類と分類にどのように貢献するかを探求する。 このプロジェクトは、特にフランス語を外国語(FLE)として、フランス語を第一言語(FLM)として、教室の相互作用で発生する説明的および協調的なシーケンスに焦点を当てている。 これらのシーケンスは本質的にマルチモーダルな現象として分析され、音声言語を韻律、ジェスチャー、姿勢、視線、空間的位置付けと組み合わせている。 このプロジェクトの重要な理論的貢献は、説明的談話の正確な言語的および相互作用的定義(開封、説明的中心、閉鎖)であり、談話分析と相互作用言語学に基づく。 研究のかなりの部分は、あらゆる形態の自動化において重要なボトルネックとなる転写の方法論の基礎に費やされている。 このレポートは既存の転写規則(ICOR, Mondada, GARS, VALIBEL, Ferr{é})の詳細な最新情報を提供し、マルチモーダル教室データに適用した場合のそれぞれの長所と短所を強調している。 手書き転写配列の比較分析を通じて、このプロジェクトは、理論的な位置決めと解析的な目標によって、必然的な変動性と転写実践の解釈的な次元を実証する。 実験的な作業はいくつかのコーパス、特にInter-EXPLICコーパス(約30時間の教室相互作用)とEXPLIC-LEXICコーパスをベースとしている。 特に、教師のジェスチャー(kin{é}sic and proxemic resources)、韻律的特徴、建設と学習者の理解の意味における機能的役割に注意が払われる。 このプロジェクトはまた、高度なマルチモーダルデータキャプチャ(マルチカメラビデオ、同期オーディオ、アイトラッキング、デジタルインタラクショントレース)を提供するTechn{é}LABプラットフォームの戦略的役割を強調し、自動ツールの開発のための研究インフラストラクチャとテスト環境の両方を構成する。 TRAIMAは、完全に自動化されたシステムを提供することではなく、マルチモーダルペダゴジカルインタラクションの自動処理のための厳格な方法論の枠組みを確立することを目的としている。 このプロジェクトは、理論的明示性と研究者の反射性の必要性を強調しながら、機械学習アプローチと互換性のある転写規則、アノテーションカテゴリ、分析単位を特定する。 TRAIMAは、教育におけるドクティクス、談話分析、多目的性、人工知能の交差点における将来の学際研究の基盤となる。

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