Le développement du contrôle cognitif : de l’acquisition de connaissances à leur utilisation ?
Le contrôle cognitif (aussi appelé fonctions exécutives) permet aux individus de réguler leur attention et leurs comportements en fonction de leurs buts. Son développement contribue à la mise en place de conduites de plus en plus complexes, efficaces, et autonomes au cours de l’enfance. Lors du séminaire, je présenterai des données suggérant que le développement du contrôle cognitif et notamment d’une de ses facettes principales, la flexibilité cognitive, reflète une meilleure identification de quand et comment engager du contrôle et une plus grande modulation de cet engagement en fonction des spécificités de chaque situation. L’acquisition de connaissances (implicites ou explicites) sur l’environnement pourrait servir de mécanisme sous-tendant les progrès exécutifs.
Le programme CerCoG organise le 13 février de 8h30 à 13h son premier séminaire scientifique interdisciplinaire de l'année intitulé "Cerveau connecté : À la découverte de l'interface Cerveau-Ordinateur ; Brain Computer Interface".
en salle A006 Annie Genovèse du bâtiment Michel Dubois.
Echange d'informations et de rencontre entre les acteurs et actrices de cette thématique.
Programme :
13:30-14:00: Café/Thé et début des échanges
14:00-16:00 : Qui fait quoi ? chacun.e présente en 3 minutes maximum ses thématiques de recherche, projets et collaborations
16:00-16:30 : Discussion: quels outils de collaboration/communication mettre en place ?
Après 16:30: Café/Thé et suite des échanges
Pour plus d’informations contacter :
Anne Vilain : GIPSA-lab
Mathilde Fort, Aude Noiray, Hélène Lœvenbruck : LPNC
Dans le domaine de la mémoire nos capacités métacognitives, c’est à dire nos capacités à évaluer et prédire nos performances mnésiques, sont clairement le fruit d’un ajustement progressif. Par exemple, nous avons montré que la jeune enfance est caractérisée par une surélévation fort optimiste des capacités mnésiques. Celle-ci qui n’est que modulée lorsque l’on met l’enfant face à la réalité. Ce n’est qu’à l’adolescence que notre métacognition s’approche des performances réelles.
Nous explorons également la métacognition dans différentes pathologies neurologiques en collaboration avec le CMRR du CHU de Grenoble.
L’enjeu général est l’amélioration des apprentissages fondamentaux à l’école élémentaire que sont la lecture et l’anglais oral
L’enjeu général est l’amélioration des apprentissages fondamentaux à l’école élémentaire que sont la lecture et l’anglais oral. Les objectifs du projet TRANS3 sont 1) de finaliser le développement des applications créées et évaluées dans le cadre du projet FLUENCE pour qu’elles soient résolument adaptées à l’usage en classe ; 2) de permettre qu’elles soient diffusées largement et de façon pérenne dans les écoles francophones, y compris celles des départements de Guyane et de Mayotte ; 3) de favoriser et accompagner leur utilisation en classe par la création de guides pédagogiques, de formations et de ressources complémentaires pour les enseignants ; 4) de tester leur utilisabilité/acceptabilité dans les classes, ainsi que l’impact de leur utilisation sur les progrès des élèves et sur les pratiques pédagogiques des enseignants ; 5) de consolider les connaissances scientifiques associées à ces outils et de les diffuser à large échelle dans le monde enseignant, afin d’ancrer l’évolution des pratiques pédagogiques sur des cadres théoriques et des données scientifiques solides. Ces objectifs ambitieux seront rendus possibles grâce à la poursuite de la collaboration de l’ensemble des auteurs des applications FLUENCE avec de nouveaux partenaires universitaires, mais aussi avec l’inclusion au consortium d’un éditeur numérique (HumansMatter) et d’un éditeur scolaire (les Éditions Hatier), ayant chacun une solide expérience dans leur domaine d’expertise et résolus à collaborer pour atteindre ces objectifs. Ils participeront à la création des outils, en assureront la promotion et la diffusion à large échelle et au-delà du projet, selon un modèle économique transparent pour l’ensemble des acteurs. L’engagement des rectorats de Grenoble, Mayotte et Guyane garantit la participation de ces territoires académiques pour l’évaluation des impacts liés à l’usage des applications. Ce projet s’insérera dans le cadre favorable du pôle pilote Pégase (financement PIA3, pôle pilote de formation des enseignants et de recherche pour l’éducation). La première année sera essentiellement consacrée à la co-construction, avec quelques enseignants utilisateurs-testeurs intégrés à l’équipe, de l’ensemble des outils nécessaires : la version 1 des applications, l’interface enseignant, les ressources complémentaires et les contenus et supports de formation. L’année 2 permettra de tester l’efficacité et l’utilisabilité de ces outils dans un ensemble d’écoles diversifiées, de continuer à les ajuster au mieux à la pratique et d’affiner les moyens de diffusion. Les recherches scientifiques amorcées dans FLUENCE se poursuivront aussi pendant tout le temps du projet et seront valorisées dans des publications et formations à destination des enseignants. L’utilisation large des 3 applications dans les écoles francophones devrait participer à l’amélioration des pratiques de différenciation pédagogique et des capacités de lecture et d’anglais des élèves.
Consortium
4 laboratoires : 3 à l'UGA (LPNC, GIPSA-LAB et LIDILEM) et 1 à l'INSA-Lyon (LIRIS)
2 partenaires industriels : Humans Matter et les Editions Hatier
3 rectorats : de Grenoble, de Mayotte, de Guyane
Responsable du projet
Responsable du projet : Marie-Line Bosse (PR, LPNC)
During a stroke, language-related areas of the brain can be affected, leading to aphasia. Of particular interest to us is expressive or non-fluent aphasia, which occurs after frontal lesions. These patients have the image of the word to be spoken, but cannot express it correctly, even though the speech organs are functioning perfectly. Aphasia requires re-education to regain the ability to speak. As a first step, the speech therapist will try to restore the failing function, or will propose methods that use the intact skills. Speech therapy rehabilitation reaches its limits fairly quickly after about six months. This explains the need for new programs and methods.
In this context, the new technological approaches developed in recent years, based on illustration and visual feedback, offer innovative therapeutic perspectives. In this project, we propose to evaluate the effectiveness of a rehabilitation program inspired by this type of approach, to improve speech in patients with non-fluent aphasia. Our method is based on the reinforcement of the interaction between perceptual and motor representations, thanks to the innovative Ultraspeech device. We will exploit a fundamental psycholinguistic principle, which postulates that speech is based both on the activation of the system controlling the motricity of effectors related to word articulation (action) and on the auditory or visual representation of words (perception). It is precisely this sensory-motor interaction that is impaired after a stroke in the frontal regions, and which explains the difficulties in producing words.
The sensory-motor interaction method that we propose allows the patient to perceive phonemes and visualize on a computer screen the movements of the tongue and lips previously recorded by a healthy speaker, typically a speech therapist. Through repeated exercises, the patient is trained to produce sounds correctly, using the correct pronunciation and articulatory movements of the reference speaker as a model. We will compare patients who will follow a classical speech and language therapy rehabilitation program to another group who will follow an ‘enriched’ rehabilitation program including rehabilitation based on sensory-motor interaction associated with speech and language therapy. In order to judge the favorable effect of the rehabilitation program including sensory-motor integration, the following measures will be considered: (a) language skills with speech therapy assessment, (b) phonemic quality with speech flow analysis, (c) inner speech abilities with an introspective questionnaire and a behavioral task and (d) cognitive function with neuropsychological assessment. Brain language networks will be evaluated with neuroimaging. The impact and spin-offs of the project are aimed at: basic and clinical research to better understand the basics of speech and aphasia; aphasic patients who need new methods and approaches to improve their disability; and health professionals who need better training and wish to use new methods from experimental research to treat patients.
Pôle pilote de formation des enseignants et de recherche pour l'éducation
Le pôle Pégase a pour ambition de transformer les pratiques enseignantes de la maternelle au lycée pour renforcer l’apprentissage des savoirs fondamentaux (langage oral et écrit, mathématiques/informatique, respect d’autrui) et contribuer ainsi à réduire les inégalités sociales, territoriales et cognitives. Le Pôle a été conçu comme un écosystème associant étroitement les laboratoires de l’UGA et de l’USMB, les INSPE et Rectorats de Grenoble et de Guyane, et l’ensemble de la communauté enseignante. Cet écosystème est collaboratif, distribué, ouvert et apprenant. Il travaille à placer l’approche « evidence-based education » (éducation fondée sur les données probantes) au cœur de la formation initiale et continue des enseignants, pour favoriser leur développement professionnel en s’appuyant sur des données issues de la recherche.
DeepL_IRMf : Modèle pré-entraîné deep-learning pour l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle
L’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) est devenue un outil essentiel pour évaluer l’activité neuronale liée aux fonctions cognitives. La majorité des études d’IRMf comprennent de petits ensembles de données, ce qui empêche d’appliquer de nouvelles approches pour l’analyse des données telles que l’intelligence artificielle (IA), et plus particulièrement les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) qui nécessitent de grands ensembles de données pour atteindre une efficacité optimale. Le CNN est une méthode d’IA incluse dans l’apprentissage profond (DL), un type d’apprentissage automatique (ML) qui imite la façon dont les humains acquièrent des connaissances. L’apprentissage par transfert (TL) est récemment apparu comme une solution couramment utilisée pour surmonter la rareté des données d’IRMf tout en utilisant l’apprentissage profond. Le TL peut être réalisé grâce à des modèles pré-entraînés pour extraire des caractéristiques afin de répondre à une tâche particulière. L’objectif de notre projet est de développer un modèle générique pré-entraîné pour l’analyse de données IRMf, entraîné sur de grands ensembles de données, pour réaliser la TL. Nous proposons une approche basée sur un transformeur entraîné avec les valeurs de l’activité des voxels IRMf. Un pipeline utilisant un CNN 3D pour extraire les caractéristiques spatiales des données IRMf 4D, suivi d’un transformateur alimenté par les données enchâssées résultant du CNN pour modéliser l’aspect temporel des données, sera développé
