Cours 12.1 et 12.2

Question 1

Définir le processus de catégorisation et le processus d’apprentissage de concepts

Answer 1

-Catégorisation: Mettre des objets ensemble dans des groupes organisés
-Apprentissage de concepts: Créer une représentation mentale pour une catégorie spécifique

Question 2

Fonction des concepts (4):

Answer 2

1. Filtrage: fournit des façons informatives/diagnostiques (prédictives) de structurer le monde naturel
2. Économie cognitive: Économie dramatique pour l’espace de stockage requis (dans esprit et cerveau), TR + rapide en identification d’objets
3. Prédiction: Nous permet de généraliser nos expériences avec certains objets à d’autres objets de la même catégorie (car partagent généralement des caractéristiques)
4. Communication: Lorsque les gens partagent des concepts, commun. Plus facile à de parler à propos du monde naturel

Question 3

3 postulats principaux de l’approche classique des concepts:

Answer 3

1.Représentations sommaires: Représentations d’un concept est une description sommaire d’une classe entière (s’applique à tous les exemplaires spécifiques également)
2. Caractéristiques nécessaires et suffisantes + jamais disjonctifs: Individuellement nécessaire = Chaque caractéristique qui définit le concept doit absolument se retrouver sur l’objet pour qu’il fasse partie de la catégorie. Conjointement suffisant = si l’objet a l’ensemble des caractéristiques qui font partie du concept, suffisant pour qu’il fasse parti de la catégorie (pas besoin de +). Jamais disjonctifs = pas de OU, doit avoir tous les caractéristiques
3. Inclusion des caractéristiques dans les relations de sous-ensemble : Si concept X (rectangle) est un sous-ensemble de concept Y (carré), alors les caractéristiques définitoires de Y sont incluses dans X

Question 4

Qu’est ce que l’approche par réseau sémantique hiérarchique?

Answer 4

-Approche classique sans des postulats restrictifs: théorie très puissante et prédictive
-Les noeuds représentent des catégories
-Il y a des super-ensembles (caractéristiques les + générales qui peuvent d’appliquer aux catégories du bas), des sous-ensembles
-On peut annuler une caractéristique en l’écrivant Ne peut… si c’est une caractéristique rare (ex: la plupart des oiseaux volent donc pour économie cognitive, on écrit peut voler à la catégorie oiseau et plus bas pour autruche on écrit ne peut voler)

Question 5

Dans l’approche par réseau sémantique hiérarchique, qu’on t’il repris de l’approche classique et qu’on t’il ajouté?

Answer 5

-Propriétés inspirées de l’approche classique:
1. Inclusion: Si concept X est sous-ens. de concept Y, alors caract définitoires de Y sont dans X
2. Carac. nécessaires et suffisantes et concepts conjonctifs: différence = on peut annuler des carac.
-Ajouts:
1. Représentation hiérarchique des sous-ensembles: Avantage = économie cognitive (carac stockés une seule fois et hérités)
2. Propagation de l’activation: Si un noeud est activé, activation se propage vers les noeuds associés + explique amorçage sémantique

Question 6

Dans une expérience on tente de montrer la validité de l’approche par réseau sémantique. Postulat de base: Opérations (bouger) dans le réseau sémantique prennent du temps (ex: monter/descendre d’un niveau dans la hiérarchie). Quelles sont les deux types de phrases possibles lors des essais?

Answer 6

1) Phrases Super-ensemble (s)
Déterminer que X et un Y
Ex: S0: un requin est un requin ou S1: un requin est un poisson
2) Phrases propriétés (P)
Déterminer si X montre propriété P
Ex: P0: Un requin peut mordre ou P1: Un requin peut nager ou P2: Un requin mange

Question 7

Dans une expérience on tente de montrer la validité de l’approche par réseau sémantique. Postulat de base: Opérations (bouger) dans le réseau sémantique prennent du temps (ex: monter/descendre d’un niveau dans la hiérarchie). Quelles sont les prédictions?

Answer 7

-Les temps de réaction sont additifs
Par exemple S0 = niveau de base S
S1 = niveau de base S + monte d’un niveau *lignes parallèles
Autre exemple: P0 (un requin peut mordre) = niveau de base S + vérification propriété
P1 (un requin peut nager) = niveau base S + monter un niveau (aller à poisson) + vérification propriété *Fonctions additives
*Plus tu dois monter/descendre de niveau, + le temps de réaction sera élevé
*Les temps de réaction seront plus élevés pour les questions propriétés

Question 8

Dans une expérience on tente de montrer la validité de l’approche par réseau sémantique. Postulat de base: Opérations (bouger) dans le réseau sémantique prennent du temps (ex: monter/descendre d’un niveau dans la hiérarchie). Quels sont les résultats?

Answer 8

-Nombre de niveaux entre X et Y: facteur dans TR
-Vérifier une propriété est tjrs plus long que de déterminer l’appartenance catégorielle
-Processus additifs : lignes parallèles
*Soutien pour approche hiérarchique en réseau

Question 9

Dans une expérience, on veut tester pour une dépendance pour l’accès à la mémoire entre deux décisions sémantiques. La tâche est de dire si la paire d’items contient deux mots et on mesure le TR. On veut voir si le fait que le mot du haut soit associé au mot du bas causera une baisse de TR en raison de la propagation de l’activation. Quelle est la prédiction? Et les résultats?

Answer 9

-Si les mots font partie d’une organisation sémantique qui: associe mots ensemble selon le sens et active les mots associés quand un mot est récupéré (propagation de l’activation_
Alors plus rapide de juger su deux items sont des mots quand ils sont sémantiquement associés
-Prédiction confirmée
*Soutien pour le principe de propagation de l’activation

Question 10

Problèmes théoriques pour l’approche classique (3)

Answer 10

-Représentations sommaires sont trop restrictives: exceptions pour la plupart des catégories (autruche qui ne vole pas)
-Définitions avec carac. suffisantes et nécessaires: difficile à trouver, ex: qu’est ce qu’un jeu
-Concepts disjonctifs existent: ex cuillère peut être grande et en bois OU petite et en bois OU grande et en aluminium

Question 11

Dans un expérience on souhaite que montrer que le postulat ‘tous les exemplaires sont égaux’ est erroné (approche classique), veut montrer le caractère plus flou des catégories. La tâche est de juger la typicité de mots provenant d’une catégorie spécifique sur une échelle de 1 à 7 (1 = très typique, 7 = peu typique). Selon l’approche classique que devrait nous révéler cette expérience?

Answer 11

-Tous les exemplaires d’une catégorie devraient être également typiques, ne devrait pas y avoir de meilleur représentant de la catégorie

Question 12

Dans un expérience on souhaite que montrer que le postulat ‘tous les exemplaires sont égaux’ est erroné (approche classique), veut montrer le caractère plus flou des catégories. La tâche est de juger la typicité de mots provenant d’une catégorie spécifique sur une échelle de 1 à 7 (1 = très typique, 7 = peu typique). Quels sont les résultats?

Answer 12

-Tous les exemplaires ne représentent pas également
-Structure catégorielle: Floue au lieu de tout ou rien
-Appartenance catégorielle serait basée sur ressemblance globale ou typicité au concept et non définitions strictes
*Ne peut être expliqué par approche classique

Question 13

Dans une expérience, on veut voir si les effets de typicité invalident la structure du modèle hiérarchique par réseau sémantique + déterminer si la structure mnésique est analogue à la structure logique. La tâche est une technique de vérification de phrases X est un Y. Catégories: Oiseaux/Animaux/Mammifères/Autos Quelles sont les prédictions de Collins et al (fondateur du modèle hiérarchique)?

Answer 13

-Pour oiseau vs animal, TR S1< S2, car monte de deux niveaux pour S2 et juste de un niveau pour S1
-Pour mammifère vs animal, TR S1< S2, car pour S1 monte juste d’un niveau et S2 de deux niveaux

Question 14

Dans une expérience, on veut voir si les effets de typicité invalident la structure du modèle hiérarchique par réseau sémantique + déterminer si la structure mnésique est analogue à la structure logique. La tâche est une technique de vérification de phrases X est un Y. Catégories: Oiseaux/Animaux/Mammifères/Autos
Quels sont les résultats?

Answer 14

-Oiseau vs Animal : TR S1 < S2
-Mammifère vs Animal : TR S1 > S2
À cause de l’effet de typicité, on associe les chiens et les cochons plus rapidement à un animal qu’à un mammifère
*Effets de typicité ont une influence sur TR pour catégorisation. Plus typique = catégorisation rapide
*Approche par réseau sémantique hiérarchique de 1ere génération est donc invalide, postulats trop restrictifs

Question 15

Dans une expérience, on souhaite montrer la supériorité des catégories de base dans des taxonomies organisées hiérarchiquement. Trois niveaux de catégorie: Superordonné, Base et Subordonné. On pense que le niveau de base serait le niveau préféré pour la catégorisation. Dans l’expérience 1, on demande aux participants de lister un max de caractéristiques en 90 sec en lien avec le nom des caractéristiques. Si l’approche par réseau sémantique a raison, que devrait il se passer?

Answer 15

Les participants devraient lister de plus en plus de caract. en descendant dans le réseau (postulat d’héritage/processus additif)
ex:
Superordonné = propriétés
Base = superordonné + propriétés
Subordonné = Superordonné + Base + propriétés

Question 16

Dans une expérience, on souhaite montrer la supériorité des catégories de base dans des taxonomies organisées hiérarchiquement. Trois niveaux de catégorie: Superordonné, Base et Subordonné. On pense que le niveau de base serait le niveau préféré pour la catégorisation. Dans l’expérience 1, on demande aux participants de lister un max de caractéristiques en 90 sec en lien avec le nom des caractéristiques. Quels sont les résultats?

Answer 16

-Superordonné: nombre le plus bas de propriétés, suivi du niveau de base (comme prédit)
-Pas d’ajout d’info significative entre niveau de base et subordonné

Question 17

Expérience de classification d’objets, les participants voient des photos d’images e doivent décider si l’objet fait partie d’une catégorie spécifique. Tous les niveaux de catégorie sont testés pour chaque objet. Si l’approche par réseau a raison que devrait t’il se passer?

Answer 17

-Les participants devraient prendre moins de temps à déterminer l’appartenance au niveau subordonné (TR: S0<S1<S2)
-Par exemple avec une image d’un poisson, le plus rapide devrait être de dire qu’il fait partie de la catégorie truite (S0) et non poisson (S1) ou animal (S2)

Question 18

Expérience de classification d’objets, les participants voient des photos d’images e doivent décider si l’objet fait partie d’une catégorie spécifique. Tous les niveaux de catégorie sont testés pour chaque objet. Quels sont les résultats avec l’image du poisson?

Answer 18

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

Question 19

Expérience de classification d’objets, les participants voient des photos d’images e doivent décider si l’objet fait partie d’une catégorie spécifique. Tous les niveaux de catégorie sont testés pour chaque objet. Interprétation des résultats:

Answer 19

-Avantage psychologique ou privilège pour les catégories du niveau de base
-Ne peut être expliqué par approche logique tel que :
Approche classique : représentations mentales ‘tout ou rien’ (pas niveaux)
Approche par réseau sémantique: Niveau le plus élevé (subordonné) devrait être le + inclusif, ce qui n’est pas le cas
-Niveau de base = niveau optimal d’info, car niveau ou les items sont les plus similaires les uns aux autres tout en étant distinctifs des autres catégories

Question 20

Dans une expérience, on veut vérifier si l’avantage du niveau de base se retrouve chez les experts dans les listes de propriétés. La 1ere tâche est de lister des propriétés pour des concepts et exemplaires. On calcule le nombre de nouveaux attributs ajoutés à chaque catégorie. Résultats?

Answer 20

-Novices: Base > Subordonné (Prédit par Rosch)
-Expert: Base = subordonné
*Preuve que les experts organisent les concepts au niveau subordonné, car ils connaissent plus d’infos

Question 21

Dans une expérience on souhaite vérifier l’avantage si l’avantage du niveau de base se retrouve chez les experts quand ils catégorisent des items (X est un Y). On mesure le TR. Quel est l’hypothèse?

Answer 21

-Les novices montreront un avantage du niveau de base par rapport au niveau subordonné mais pas les experts

Question 22

Dans une expérience on souhaite vérifier l’avantage si l’avantage du niveau de base se retrouve chez les experts quand ils catégorisent des items (X est un Y). On mesure le TR. Les résultats?

Answer 22

Novices: Base < Subordonné (Prédit par Rosch)
Experts: Base = Subordonné!!!
Preuve que les experts organisent les concepts au niveau subordonné (connaissent plus)

Question 23

Quel est le problème principal de l’approche classique?

Answer 23

Manque de propriétés nécessaires et suffisantes. Ex cuillère

Question 24

Expliquez l’approche de la ressemblance familiale

Answer 24

-Tous les frères se ressemblent bcp, mais pas de propriété unique commune à tous les frères en même temps
-Pas de propriétés nécessaires pour faire partie de la même famille, pourtant on les classerait dans la même famille (catégorie)
-Ressemblance familiale est basée sur le nombre de propriétés partagées par les membres d’une catégorie

Question 25

Dans une expérience, on souhaite montrer la validité de l’approche des ressemblances familiales. Les items les plus typiques d’une catégorie sont ceux qui partagent le plus grand nombre de caractéristiques avec les autres membres de la catégorie. Tâches: Phase 1 jugements de typicité et Phase 2 lister propriétés connues pour chaque catégorie et on calcule ensuite le score de ressemblance familiale pour un item. Donnez un exemple de phase 2 et expliquez le score de ressemblance pour un item:

Answer 25

Peut être des propriétés nécessaires ou non-nécessaires
Ex: Chien: fourrure, quatre pattes, jappe, donne lait au bébé

Score de ressemblance:
-Nombre d’autres items pour lesquels une propriété spécifique est partagée
-Somme pour toutes propriétés de l’item étudié

Question 26

Dans une expérience, on souhaite montrer la validité de l’approche des ressemblances familiales. Les items les plus typiques d’une catégorie sont ceux qui partagent le plus grand nombre de caractéristiques avec les autres membres de la catégorie. Tâches: Phase 1 jugements de typicité et Phase 2 lister propriétés connues pour chaque catégorie et on calcule ensuite le score de ressemblance familiale pour un item. Quels sont les résultats?

Answer 26

-Haute corrélation entre jugements de typicité et mesure de ressemblance familiale pour toutes catégories
-Item plus typique partage plus de propriétés avec autres membres de catégorie
-Quand un item montre le plus grand score RF, on dit que c’est le prototype de la catégorie

Question 27

Quels sont les deux modèles basés sur la similarité?

Answer 27

-Approche prototypiste
-Approche exemplariste

Question 28

Décrivez l’approche prototypiste:

Answer 28

-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 propriétés (quand elles peuvent être identifiées) et moyennage mathématique quand les propriétés ne peuvent être identifiés
*Un prototype peut ne pas être identifiable!!
-Règle de classification: Si objet possède assez de propriétés en commun avec prototype, alors il est classé comme un membre de cette catégorie

Question 29

Pourquoi a t’on besoin de catégories artificielles?

Answer 29

-Le problème principal c’est que les concepts étudiés jusqu’à maintenant existent déjà dans esprit des gens donc capable d’étudier l’utilisation des concepts mais pas la formation des nouveaux concepts
-Pour comprendre comment on crée/apprend des concepts, il fait créer des stimuli jamais vus/classifié
-En construisant les catégories selon certaines variables, on peut contrôler tous les facteurs, isoler des effets spécifiques et faire des prédictions

Question 30

Dans une expérience on montre comment les idées abstraites (prototypes) pourraient être acquises et utilisées. Tâche d’induction catégorielle (apprentissage par exposition aux différents exemplaires) Matériel: Patrons de points aléatoires (catégories artificielles). 3 catégories (A, B, C) générés selon 3 prototypes et chaque catégorie est composée de 4 distorsions. On mesure le taux d’exactitude/TR. Comment sont créés les exemplaires (distorsion)?

Answer 30

Stimuli = nuages de point, pour créer des distorsions on va prendre chaque point et il aura une probabilité d’être déplacé près de son emplacement original (faible distorsion) ou loin/très loin (forte distorsion)

Question 31

Dans une expérience on montre comment les idées abstraites (prototypes) pourraient être acquises et utilisées. Tâche d’induction catégorielle (apprentissage par exposition aux différents exemplaires) Matériel: Patrons de points aléatoires (catégories artificielles). 3 catégories (A, B, C) générés selon 3 prototypes et chaque catégorie est composée de 4 distorsions. On mesure le taux d’exactitude/TR. Quelle est la procédure?

Answer 31

1) Phase d’induction: Apprendre à classer les exemplaires dans leur catégorie avec rétroaction
1 bloc = toutes distorsions (3 catégories x 4 distorsions fortes = 12)
Prototypes qui ont servi à faire distorsions fortes ne seront jamais présentés dans phase d’induction
Critère: 2 blocs consécutifs sans erreurs (résultat réel: 36 blocs nécessaires)
2) Phase test: Classer avec exactitude anciens nouveaux exemplaires dans la bonne catégorie sans rétroaction
4 types de stimuli: ancienne distorsion forte, nouvelle dist forte, nouvelle dist faible et prototypes catégoriel

Question 32

Dans une expérience on montre comment les idées abstraites (prototypes) pourraient être acquises et utilisées. Tâche d’induction catégorielle (apprentissage par exposition aux différents exemplaires) Matériel: Patrons de points aléatoires (catégories artificielles). 3 catégories (A, B, C) générés selon 3 prototypes et chaque catégorie est composée de 4 distorsions. On mesure le taux d’exactitude/TR. Hypothèses/prédictions?

Answer 32

-Anciennes distorsions
Classées 36 fois chacune durant apprentissage
TR bas
Taux exactitude élevé
Effet de pratique
-Possibilité 1: Pratique
Seuls les anciens items ont été appris, nouveaux items : jamais vus
Tous les nouveaux items seront classés de façon moins exacte et plus lentement que les anciens items
-Possibilité 2: Prototypes
Représentations mentales prototypiques ont été développés, même si prototypes jamais présentés
Prototypes jamais vus seront classés avec exactitude et rapidement
Autres nouveaux items: perfo dépendra de la similarité aux prototypes acquis

Question 33

Dans une expérience on montre comment les idées abstraites (prototypes) pourraient être acquises et utilisées. Tâche d’induction catégorielle (apprentissage par exposition aux différents exemplaires) Matériel: Patrons de points aléatoires (catégories artificielles). 3 catégories (A, B, C) générés selon 3 prototypes et chaque catégorie est composée de 4 distorsions. On mesure le taux d’exactitude/TR. Quelle prédiction avait raison?

Answer 33

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

Question 34

Dans cette étude on veut voir si la mémoire des prototypes est durable. Même chose que l’expérience précédente, mais cette fois 4 catégories générés selon 4 prototypes et chaque cat composé de 4 distorsions. Aussi phase test immédiate ou avec délai (1 semaine). Quels sont les résultats?

Answer 34

-Avantage pour anciens items disparait avec temps
-Performance pour prototypes élevée et stable même après une semaine
-Performance pour nouveaux exemplaires prédite par similarité aux prototypes apès une semaine
-Les prototypes des moyennes des exemplaires vus pendant l’apprentissage, sont développés comme représentations catégorielles (concepts) et elles sont durables
*Soutien pour l’approche prototypiste

Question 35

Décrivez l’approche exemplariste:

Answer 35

-Les concepts sont l’ensemble ou le sous-ensemble de tous les exemplaires rencontrés précédemment
-Pas de représentations sommaires (pas prototypes, pas moyenne)
-Si un objet à classer est assez similaire à des exemplaires mémorisés, alors il est classé comme membre de la catégorie de ces exemplaires

Question 36

Dans une expérience, on teste l’approche exemplariste en montrant que la classification se fait exclusivement sur la base des exemplaires mémorisés et non sur la base de prototype. Tâche d’induction catégorielle avec des formes géométriques construites avec quatre propriétés binaires (2 valeurs). Quelle est la procédure? Et exemple des propriétés

Answer 36

-On montre 9 exemplaires à classer dans l’une de deux catégories jusqu’à 16 blocs (ou jusqu’à deux blocs sans erreur)
-Apprendre à classer les stimuli dans l’une de deux catégories à l’aide de rétroaction

Propriétés: Forme (rond ou carré), taille (grand ou petit), couleur (bleu ou rouge), position (droite ou gauche)
qui ont chacun 2 valeurs
cela étant dit on va les définir de manière numérique à la place (ex: 1 si gros et 0 si petit)

Question 37

Dans une expérience, on teste l’approche exemplariste en montrant que la classification se fait exclusivement sur la base des exemplaires mémorisés et non sur la base de prototype. Tâche d’induction catégorielle avec des formes géométriques construites avec quatre propriétés binaires (2 valeurs). Hypothèses/prédictions?

Answer 37

-Si prototypes sont acquis (1,1,1,1 et 0,?,0,0), alors les exemplaires hautement similaires au prototype devraient être appris plus facilement et rapidement
-Si seulement les exemplaires sont mémorisés (pas de formation de prototype), alors exemplaires hautement similaires à d’autres exemplaires dans la même catégorie et dissimilaires aux exemplaires de l’autre catégorie devraient être appris plus facilement

Question 38

Dans une expérience, on teste l’approche exemplariste en montrant que la classification se fait exclusivement sur la base des exemplaires mémorisés et non sur la base de prototype. Tâche d’induction catégorielle avec des formes géométriques construites avec quatre propriétés binaires (2 valeurs). Résultats/Conclusion?

Answer 38

Voir PP 37 à 42
-Exemplaire 2 plus facile à apprendre qu’exemplaire 1 (plus haut taux exactitude tout au long de l’apprentissage)

Question 39

Dans une expérience, le but est de démontrer une capacité minimale pour la mémoire des exemplaires distincts. La tâche: Pendant l’étude les participants doivent regarder des images et noter les doublons. 10 blocs de 20 min pour l’étude, 2896 images, présentés pendant 3 sec chacune. Test: reconnaissance (2 images côte à côte). Résultats de la phase d’étude?

Answer 39

Quand les items répétés sont séparés par plus de 1000 items, on détecte les doublons 79% du temps

Question 40

Dans une expérience, le but est de démontrer une capacité minimale pour la mémoire des exemplaires distincts. La tâche: Pendant l’étude les participants doivent regarder des images et noter les doublons. 10 blocs de 20 min pour l’étude, 2896 images, présentés pendant 3 sec chacune. Test: reconnaissance (2 images côte à côte). Expliquez plus en détails la tâche de reconnaissance et les résultats:

Answer 40

-Montre une paire d’item et doit dire lequel des 2 items a été présenté
-3 conditions: Catégorie (2 objets de catégorie différente), Exemplaire (2 exemplaires de la même catégorie) et État (exactement même objet mais dans un état différent, doit se rappeler des détails précis)

Performance près de 90% peu importe la condition, après 2896 images!!

*Soutien pour modèles exemplaristes