Décision, contingence et apprentissage - article ; n°2 ; vol.90, pg 287-301

Launay

Description

L'année psychologique - Année 1990 - Volume 90 - Numéro 2 - Pages 287-301
Summary : Decision, contingency and learning.
Classical learning theories assume that learning process results in associations between two stimuli (classical conditioning) or between the response and the reinforcer (instrumental conditioning). But stimulus-response theories nevertheless fail to explain how the subject perceives the relationships between such different events, they only explicit the conditions (contiguity, reinf or cernent) for the formation of associations. Cognitive considerations, based on information processing theory, suggest that learning could be described by (i) a probabilistic detection process of events contingencies and (ii) by an inferential process (validation of subject's hypotheses), as proposed by Staddon (1988). This « detection/ inferential model » of learning, based on previous models such as the Signal Detection Theory of Swets (1964) and the bayesian model for information processing of Tribus and Shannon (1965), take place in a general decision theory that was already used in perceptive and memory field research.
Key words : learning, probabilist detection, inferential model.
Résumé
Les théories classiques de l'apprentissage reposent sur un modèle dans lequel toute acquisition résulte de l''association entre au moins deux stimulus (le SC et le SI en conditionnement pavlovien), ou entre une réponse et un renforçateur (conditionnement instrumental). Elles n'expliquent pas cependant comment le sujet appréhende la relation de contingence entre les stimulus et les réponses, mais seulement quelles sont les conditions (i.e. contiguïté, lois du renforcement) qui entraînent la formation de cette association. Dans une perspective cognitive, issue des recherches sur les processus de traitement de l'information, l'apprentissage peut au contraire être envisagé à partir d'un double processus de détection probabiliste de ces contingences d'une part, et de validation d'hypothèses relatives à ces relations d'autre part. Cette approche assimile l'apprentissage à un processus d'inférence (Staddon, 1988), et s'inscrit dans le cadre d'une théorie de la décision utilisée déjà dans les domaines de la perception et de la mémoire (Swets, 1964 ; Lecocq et Tiberghien, 1981).
Mots clés : apprentissage, détection probabiliste, modèle d'inférence.
15 pages
Source : Persée ; Ministère de la jeunesse, de l’éducation nationale et de la recherche, Direction de l’enseignement supérieur, Sous-direction des bibliothèques et de la documentation.

Informations

• Publié par: L-annee-psychologique
• Publié le: 01 janvier 1990
• Nombre de lectures: 37
• Langue: Français
• Poids de l'ouvrage: 1 Mo

Extrait

Michel Launay
Décision, contingence et apprentissage
In: L'année psychologique. 1990 vol. 90, n°2. pp. 287-301.
Abstract
Summary : Decision, contingency and learning.
Classical learning theories assume that learning process results in associations between two stimuli (classical conditioning) or
between the response and the reinforcer (instrumental conditioning). But stimulus-response theories nevertheless fail to explain
how the subject perceives the relationships between such different events, they only explicit the conditions (contiguity, reinf or
cernent) for the formation of associations. Cognitive considerations, based on information processing theory, suggest that
learning could be described by (i) a probabilistic detection process of events contingencies and (ii) by an inferential process
(validation of subject's hypotheses), as proposed by Staddon (1988). This « detection/ inferential model » of learning, based on
previous models such as the Signal Detection Theory of Swets (1964) and the bayesian model for information processing of
Tribus and Shannon (1965), take place in a general decision theory that was already used in perceptive and memory field
research.
Key words : learning, probabilist detection, inferential model.
Résumé
Les théories classiques de l'apprentissage reposent sur un modèle dans lequel toute acquisition résulte de l''association entre au
moins deux stimulus (le SC et le SI en conditionnement pavlovien), ou entre une réponse et un renforçateur (conditionnement
instrumental). Elles n'expliquent pas cependant comment le sujet appréhende la relation de contingence entre les stimulus et les
réponses, mais seulement quelles sont les conditions (i.e. contiguïté, lois du renforcement) qui entraînent la formation de cette
association. Dans une perspective cognitive, issue des recherches sur les processus de traitement de l'information,
l'apprentissage peut au contraire être envisagé à partir d'un double processus de détection probabiliste de ces contingences
d'une part, et de validation d'hypothèses relatives à ces relations d'autre part. Cette approche assimile l'apprentissage à un
processus d'inférence (Staddon, 1988), et s'inscrit dans le cadre d'une théorie de la décision utilisée déjà dans les domaines de
la perception et de la mémoire (Swets, 1964 ; Lecocq et Tiberghien, 1981).
Mots clés : apprentissage, détection probabiliste, modèle d'inférence.
Citer ce document / Cite this document :
Launay Michel. Décision, contingence et apprentissage. In: L'année psychologique. 1990 vol. 90, n°2. pp. 287-301.
doi : 10.3406/psy.1990.29400
http://www.persee.fr/web/revues/home/prescript/article/psy_0003-5033_1990_num_90_2_29400L'Année Psychologique, 1990, 90, 287-301
Laboratoire de Psychologie expérimentale et cognitive
Université Paul-Valéry, Montpellier III1
DÉCISION, CONTINGENCE ET APPRENTISSAGE
par Michel Launay
SUMMARY : Decision, contingency and learning.
Classical learning theories assume that learning process results in
associations between two stimuli (classical conditioning) or between the
response and the reinforcer (instrumental conditioning). But stimulus- theories nevertheless fail to explain how the subject perceives the
relationships between such different events, they only explicit the conditions
(contiguity, reinforcement) for the formation of associations. Cognitive
considerations, based on information processing theory, suggest that
learning could be described by (i) a probabilistic detection process of
events contingencies and (ii) by an inferential process (validation of
subject's hypotheses), as proposed by Staddon (1988). This « detection/
inferential model » of learning, based on previous models such as the Signal
Detection Theory of Swets (1964) and the bayesian model for information
processing of Tribus and Shannon (1965), take place in a general decision
theory that was already used in perceptive and memory field research.
Key words : learning, probabilist detection, inferential model.
INTRODUCTION
Les théories classiques de l'apprentissage décrivent les acquis
itions du sujet comme une mise en relation des événements
survenant dans son environnement (conditionnement classique),
ou comme l'association de ses réponses avec leurs conséquences
(conditionnement instrumental). Ce modèle général est ainsi
1. Route de Mende, bp 5043, 34032 Montpellier. 288 Michel Launay
compatible aussi bien avec une conception purement connexio-
niste (Hull, 1943 ; Spence, 1960), fondée sur la seule relation
de contiguïté entre les événements, qu'avec une conception
cognitive (Tolman, 1932 ; Dickinson, 1980), basée sur des asso
ciations entre les représentations mentales de ces mêmes évé
nements.
Dans le cas des hypothèses connexionistes, le comportement
serait ainsi essentiellement contrôlé par ses conséquences (i.e. par
ses effets ; cf. Skinner, 1971) et l'acquisition des réponses dépen
drait principalement d'un processus de renforcement. Dans le cas
des hypothèses cognitives, le comportement traduirait la décou
verte d'une « solution » (en termes de résolution de problèmes),
c'est-à-dire celle d'un moyen permettant l'atteinte d'un but
(cf. Tolman, 1932 ; Dickinson, 1980).
Ce type de modèle ne traduit cependant qu'un aspect du
processus d'apprentissage, celui de la sélection des informations
nécessaires à la résolution du problème, mais il n'en explique pas
l'origine. En effet, le modèle n'explique pas d'où proviennent les
connaissances qui sont indispensables au sujet, pour produire une
réponse adéquate. Il décrit seulement comment le sujet sélec
tionne, parmi les réponses dont il dispose, celle qui constitue une
solution efficace au problème qui lui est posé. Un tel modèle se
présente donc essentiellement comme un modèle de réponse, et
non pas comme un modèle d'élaboration de connaissance. La
question demeure alors de savoir si l'apprentissage peut être
interprété uniquement à partir d'une théorie de la sélection des
réponses, comme l'ont suggéré Staddon et Simmelhag (1971),
auquel cas le modèle est de type S-R, ou si l'apprentissage ne
peut être interprété qu'à partir de processus de traitement de
l'information, auquel cas le modèle est alors par nature de type
cognitif.
Dans le cadre des théories classiques de l'apprentissage, de
telles informations sont supposées abstraites de la réalité à
partir des relations perçues par le sujet entre les stimulus et les
renforçateurs, ou entre des réponses et leurs effets sur le milieu.
Les interprétations cognitives supposent en outre que ces données
sont encodées sous forme de représentations mentales conduisant le
sujet à l'élaboration d'hypothèses de réponses (i.e. d'hypothèses
sur les conduites ; cf. Krechevsky, 1932, 1938).
Les modèles de l'apprentissage associatif ne décrivent donc
pas l'élaboration de ces hypothèses, mais seulement leur fixation contingence et apprentissage 289 Décision,
sous forme de réponses automatisées en fonction des conditions
de renforcement. Or la valeur adaptative d'un apprentissage ne
dépend pas seulement de la stabilité de ce qui est appris, mais
aussi de la validité de ces acquisitions, c'est-à-dire de leur perti
nence par rapport aux contraintes de la situation (cf. le concept
de validité écologique de Bolles et Beecher, 1988). Un modèle
général de l'apprentissage devrait donc rendre compte de ces
deux aspects du comportement :
i I comment le sujet élabore ses réponses (correctes ou incor
rectes, adaptées ou inefficaces) pour traiter le problème posé ;
H I comment, en fonction des exigences de l'environnement, il
sélectionne et fixe les réponses les plus efficaces.
l'apprentissage comme processus d'inférence
D'un point de vue cognitif, l'apprentissage peut être conçu
comme un processus à' inference sur la causalité des événements.
Par exemple, Staddon (1988, p. 59), à propos de l'apprentissage
animal, suggère que « fonctionnellement, est un
processus d'inférence bayésien », et que « les divers types d'apprent
issage reflètent les différences entre ce qu'il y a à prédire, les
prédicteurs disponibles et la capacité des animaux à faire usage
de ceux-ci ».
Cette interprétation de l'apprentissage comme processus
d'inférence suppose