Abstract :
[fr] Apprendre des mots semble de prime abord naturel et aisé pour le jeune enfant. Pourtant, certains enfants, dont ceux qui présentent un trouble développemental du langage (TDL), rencontrent des difficultés à réaliser cet apprentissage. Ce travail de thèse s’intéresse aux capacités d’apprentissage lexical des enfants avec TDL et aux processus qui les sous-tendent. En adoptant une perspective bayésienne des apprentissages, nous avons proposé d’investiguer la réalisation d’inférences inductives, au service de l’apprentissage lexical, sous l’angle de l’implication des connaissances préalablement acquises par l’apprenant, ou connaissances a priori, et des aptitudes à détecter des régularités dans l’input et l’environnement, ou apprentissage statistique. Nos recherches mettent en évidence un profil de capacités préservées et altérées chez les enfants avec TDL, qui semble dépendre des conditions dans lesquelles les inférences sont réalisées. Plus précisément, les connaissances a priori et un faible degré de complexité des régularités à détecter semblent être des facteurs qui soutiennent la réalisation d’inférences, et représentent à tout le moins des conditions favorables aux apprentissages lexicaux des enfants avec TDL. A contrario, empêcher le recours aux connaissances a priori, ou encore augmenter la complexité des stimuli qui font l’objet de l’apprentissage statistique entraînent des difficultés d’apprentissage chez les enfants avec TDL comparativement à leurs pairs. Les résultats de nos recherches permettent de confirmer l’intérêt du cadre théorique choisi pour baliser les recherches liées à l’apprentissage lexical dans le TDL et d’identifier des conditions facilitatrices et des obstacles à cet apprentissage. De plus amples recherches sont toutefois nécessaires pour approfondir les résultats obtenus, explorer ces aptitudes dans d’autres contextes, et affiner notre compréhension des paramètres qui influencent l’apprentissage lexical de ces enfants.//Learning new words seems natural and easy for young children at first sight. However, some children, including those with a developmental language disorder (DLD), often encounter word learning difficulties. Our thesis focuses on the word learning abilities of children with DLD and the processes behind them. Using a Bayesian framework, we proposed to investigate how children make inductive inferences in order to learn new words, taking into account the involvement of knowledge previously acquired by the learner, i.e. prior knowledge, and the ability to detect regularities in the input and the environment, i.e. statistical learning. Our studies showed a pattern of preserved and impaired abilities in children with DLD, which seems to depend on the conditions under which inferences are made. More specifically, prior knowledge and a low level of complexity among the regularities to be detected, seem to be factors that support inferences and represent at least favourable conditions for word learning in children with DLD. Conversely, preventing the use of prior knowledge, or increasing the complexity of the stimuli for statistical learning, leads to learning difficulties among children with DLD compared to their peers. Our research results confirm the interest of the theoretical approach chosen to investigate word learning in children with DLD and identify facilitating conditions and obstacles to this learning. However, more research is needed to further investigate the results obtained, to explore these skills in other contexts, and to refine our understanding of the parameters that influence the lexical learning of these children.
