Cours 12 Flashcards

Question

Quels sont les résultats de l'expérience 7 de l'expérience du problème du niveau de base?

Answer 1

❖ Avantage pour niveau de base (plus rapide) ❖ Le plus long: Décider si un objet fait partie d’une catégorie subordonnée!

Answer 2

Les personnes expertes vont-elles automatiquement au niveau de base?

Answer 3

❖ Tâche (Exp. 1): Lister des propriétés pour des concepts et exemplaires Résultat de Rosch: plus d’ajout de caractéristiques entre superordonné et base qu’entre base et subordonné ***Caractéristiques comptent seulement si elles sont nouvelles pour un niveau

Answer 4

❖ Novices: Base > Subordonné (Prédit par Rosch) ❖ Personnes expertes: Base = Subordonné!!! ❖ Preuve que les personnes expertes organisent plus facilement les concepts au niveau subordonné

Answer 5

❖ But Vérifier si l’avantage du niveau de base se retrouve chez les personnes expertes lorsqu’ils catégorisent des items (chiens et oiseaux) ❖ Tâche (Exp. 3): Classification d’objets (X est un Y) ❖ Mesure: Temps de réaction ❖ Hypothèse Les novices montreront un avantage du niveau de base par rapport au niveau subordonné mais pas les personnes expertes

Answer 6

❖ Novices: Base < Subordonné (Prédit par Rosch) ❖ Personnes expertes: Base = Subordonné!!! ❖ Preuve que les personnes accèdent aussi rapidement aux concepts au niveau subordonné

Answer 7

❖ Privilège pour les catégories du niveau de base ❖ Ne peut être expliqué par une approche « logique » -Approche définitionnelle: Représentations mentales « tout ou rien » (pas de niveaux) -Approche par réseau sémantique hiérarchique: Niveau le plus élevé devrait être le plus inclusif et niveau le plus bas devrait être classé plus vite ❖ Rosch: Niveau de base = niveau optimal d’info -Base à superordonné: beaucoup d’info perdue -Base à subordonné: pas beaucoup d’info gagnée -Niveau de base = niveau où les items sont les plus similaires à ceux de leur catégorie tout en étant distinctifs des items des autres catégories ❖ Personnes expertes: Avantage→Niveau subordonné

Answer 8

❖ Plusieurs arguments et résultats empiriques vont à l’encontre de l’approche définitionnelle et de l’approche par réseau sémantique hiérarchique, qui sont toutes deux des approches basées sur la logique: -Postulats trop stricts -Pas de définitions claires -Concepts disjonctifs -Effets de typicité -Supériorité du niveau de base ❖ Mais alors, si on ne se base pas sur des règles logiques et des définitions pour catégoriser, sur quoi se base-t-on?

Answer 9

Manque de propriétés nécessaires et suffisantes Tous items d’une catégorie doivent partager propriétés

Answer 10

❖ Tous les « frères » se ressemblent beaucoup ❖ Pas de caractéristique unique commune ❖ Pas de caractéristiques nécessaires ❖ Pourtant, on les classerait dans la même famille (catégorie) ❖ Ressemblance familiale est basée sur le nombre de caractéristiques partagées par les membres d’une catégorie

Answer 11

Ressemblance familiale

Answer 12

❖ Prédiction: Corrélation entre jugements de typicité et degré de ressemblance familiale ❖ Tâches Phase 1: Jugements de typicité (1 = Bas; 7 = Haut) Phase 2: Lister caractéristiques (Scores de ressemblance familiale)

Answer 13

❖ Tâche: Lister toutes les caractéristiques connues pour différents exemplaires ❖ Caractéristiques nécessaires ou non-nécessaires ❖ Score de ressemblance familiale pour un item Nombre d’autres items avec lesquels une propriété spécifique est partagée Somme pour toutes propriétés de l’item étudié

Answer 14

❖ Haute corrélation entre jugements de typicité et mesure de ressemblance familiale pour toutes catégories

Answer 15

❖ Ressemblances familiales utilisées dans le processus de catégorisation ❖ On utilise des caractéristiques « non-nécessaires » pour catégoriser ❖ Lorsqu’un item montre le plus grand score de typicité, on dit que c’est le prototype de la catégorie

Answer 16

❖ Similarité globale détermine appartenance catégorielle ❖ Si l’objet à classer possède assez de caractéristiques en commun avec une représentation mentale donnée (i.e., il est assez similaire), alors il est classé comme un membre de cette catégorie ❖ Deux modèles basés sur la similarité Approche prototypiste Approche exemplariste

Answer 17

❖ Les concepts sont des prototypes Représentation abstraite et sommaire dérivée en « moyennant » tous les exemplaires rencontrés d’une catégorie donnée ❖ « Moyennage » -Choisir la valeur la plus commune pour chaque caractéristique Lorsque caractéristiques peuvent être identifiées -Moyenne mathématique Lorsque caractéristiques ne peuvent pas être identifiées -Un prototype peut ne pas être identifiable! ❖ Règle de classification: Si objet possède assez de caractéristiques en commun avec (ou est « assez similaire au ») prototype, alors il est classé comme un membre de cette catégorie

Answer 18

Approche définitionnelle: Ne peut classer les frères ensemble car pas de caractéristiques nécessaires partagées Approche prototypiste: Suppose que l’expérience avec les frères mène à la composition d’un concept qui est la moyenne des membres de la famille

Answer 19

Le prototype permet la classification de membres de la famille jamais vus auparavant…

Answer 20

❖ Beaucoup de variables des catégories naturelles ne peuvent être contrôlées Comment les catégories sont apprises Fréquence d’usage des exemplaires et catégories Familiarité Facteurs culturels, etc. ❖ Pour comprendre comment on crée/apprend des concepts, il faut créer des stimuli jamais vus/classifiés ❖ En construisant les catégories selon certaines variables, on peut contrôler tous les facteurs, isoler des effets spécifiques et faire des prédictions

Answer 21

Tester l'approcher prototypiste

Answer 22

❖ Tâche: Induction catégorielle Apprentissage par exemples avec rétroaction ❖ Matériel: Patrons de points aléatoires (Catégories artificielles) 3 catégories (A, B, C) générées selon 3 prototypes Chaque catégorie composée de 4 distorsions 12 exemplaires au total ❖ Mesures Taux d’exactitude/Temps de réponse ❖ Technique Probabilité de déplacement point

Answer 23

❖ Phase d’induction Apprendre à classer les exemplaires dans leur catégorie avec rétroaction Essai : Point de fixation -> Stimulus -> Réponse -> Rétroaction 1 bloc = Toutes les distorsions (aléatoire) (3 catégories x 4 distorsions fortes = 12) Prototypes jamais présentés Critère: 2 blocs consécutifs sans erreur (Résultat réel: 36 blocs nécessaires) ❖ Phase test Classer avec exactitude anciens et nouveaux exemplaires dans la bonne catégorie sans rétroaction 4 types de stimuli : Ancienne dist. forte, Nouvelle dist. forte, Prototype catégoriel, Nouvelle distribution. faible

Answer 24

❖ Anciennes distorsions (exemplaires) Classées 36 fois chacune durant apprentissage Temps de réponse bas Taux d’exactitude élevé Effet de pratique ❖ Et les nouveaux items? Résultats critiques (!) ❖ Possibilité 1: Pratique Seuls les anciens items ont été appris Nouveaux items: jamais vus, donc Tous les nouveaux items classés de façon moins exacte (au hasard) et plus lentement que les anciens items Pas de raison de croire qu’on trouvera une différence entre les différents types de nouveaux items ❖ Possibilité 2: Prototypes Représentations mentales prototypique ont été développées même si prototypes jamais présentés Prototypes jamais vus seront classés avec exactitude et rapidité : Pairage avec la bonne représentation mentale pour chaque catégorie Autres nouveaux items: performance dépendra de la similarité aux prototypes acquis

Answer 25

❖ Anciens exemplaires classés avec exactitude et rapidité tel que prédit ❖ MAIS les prototypes catégoriels aussi, même si jamais vus à l’apprentissage ❖ Performance pour autres nouvelles distorsions est une fonction de leur similarité au prototype catégoriel Plus similaire = plus grande exactitude/TR plus bas

Answer 26

❖ Selon Posner et Keele, les prototypes, i.e. des moyennes des exemplaires vus pendant l’apprentissage, sont développés comme représentations catégorielles (ou concepts) ❖ Parce qu’on a utilisé des stimuli et catégories artificielles, pas de variables externes qui peuvent expliquer les résultats ❖ Soutien pour l’approche prototypiste

Answer 27

❖ Les concepts sont l’ensemble ou un sous-ensemble de tous les exemplaires rencontrés précédemment ❖ Pas de représentations sommaires (règles/proto) ❖ Si un objet à classer est assez similaire à des exemplaires mémorisés, alors il est classé comme membre de la catégorie de ces exemplaires Selon le modèle exemplariste, le nouveau frère sera comparé à tous les frères mémorisés. Il sera classé dans la même catégorie que les frères auxquels il est le plus similaire.

Answer 28

Tester l'approche exemplariste

Answer 29

❖ Tâche: Induction catégorielle ❖ Matériel: Stimuli de type « formes géométriques » Construits avec quatre propriétés binaires (2 valeurs)

Answer 30

Point de fixation -> Stimulus -> Réponse: A/B? -> Rétroaction ❖ Induction catégorielle Apprendre à classer les stimuli dans l’une de deux catégories (A ou B) à l’aide de rétroaction 1 bloc d’apprentissage = 9 exemplaires présentés aléatoirement Jusqu’à 16 blocs d’apprentissage (ou jusqu’à deux blocs sans erreur)

Answer 31

❖ Si prototypes sont acquis, alors exemplaires maximalement similaires au prototype devraient être appris plus rapidement ❖ Si seulement les exemplaires sont mémorisés, alors les exemplaires maximalement similaires à d’autres exemplaires dans la même catégorie, et dissimilaires aux exemplaires de l’autre catégorie, devraient être appris plus rapidement ❖ Si l’hypothèse prototypiste est valide, l’exemplaire A1, plus similaire au prototype développé pour la catégorie, sera appris + rapidement ❖ Si l’hypothèse exemplariste est valide, l’exemplaire maximalement similaire (3 propriétés en commun sur 4) à un plus grand nombre d’exemplaires de la catégorie A sera appris + rapidement ❖ Si l’hypothèse exemplariste est valide, l’exemplaire A2, maximalement similaire à plus de membres de sa propre catégorie et dissimilaire aux membres de l’autre catégorie, sera appris plus rapidement

Answer 32

❖ L’exemplaire A2 a été appris plus rapidement que l’exemplaire A1 Plus haut taux d’exactitude tout au long de l’apprentissage ❖ Soutien pour l’approche exemplariste

Answer 33

❖ Medin et Schaffer furent les premiers à montrer des preuves soutenant un modèle exemplariste au détriment d’un modèle prototypiste ❖ Depuis, beaucoup de recherche/modélisation faite pour montrer que les représentations prototypistes et exemplaristes peuvent toutes deux expliquer certains résultats