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RESEARCH PRODUCT

Un nouveau modèle de transcodage des nombres : aspects développementaux, neuropsychologiques et computationnels

Pierre Barrouillet

subject

cas neuropsychologiques.difficultés d'apprentissage[SCCO.PSYC] Cognitive science/Psychology[SCCO.PSYC]Cognitive science/Psychologynombre[ SCCO.PSYC ] Cognitive science/PsychologyTranscodagedéveloppement cognitifPerturbations et récupération des fonctions cognitives (1999/2000)cas neuropsychologiques

description

Ce texte est un rapport de fin de recherche issu de l'ACI cognitique.; L'objectif du projet était de produire et valider empiriquement un modèle développemental de transcodage des nombres de leur forme verbale (orale ou écrite) vers leur forme en chiffres. Le modèle, baptisé ADAPT (A Developmental Asemantic Procedural Transcoding model), est un système de production qui transforme un input verbal en chaîne de chiffres par la mise en œuvre de procédures. Celles-ci lisent le contenu de la mémoire de travail et le transforment en récupérant en mémoire à long terme des associations entre formes verbales et formes en chiffres. L'originalité du modèle est sa capacité à apprendre à partir de son fonctionnement même, ce qui le conduit à abandonner, pour les formes les plus simples et les plus fréquentes, la transcription algorithmique au profit d'un simple processus de récupération en mémoire. Le modèle est ainsi particulièrement adapté pour rendre compte des processus développementaux. Les travaux conduits ont mis l'accent sur les trois caractéristiques principales d'ADAPT qui est un modèle procédural, développemental et asémantique. Les deux principales études ont intéressé 410 enfants en phase d'apprentissage pour la première, et 965 adolescents déficients intellectuels légers pour la seconde. Elles ont clairement établi, comme le prédit ADAPT, a) que la difficulté de transcription d'un nombre est fonction du nombre de procédures nécessaires, b) que les formes les plus simples sont effectivement précocement récupérées en mémoire plutôt que transcodées de manière algorithmique, et c) que le transcodage des nombres ne nécessite pas de passer par une représentation de la quantité à laquelle le nombre réfère mais engage des processus asémantiques. Il a en outre été établi qu'ADAPT a un meilleur pouvoir prédictif des performances que tous ses concurrents. En particulier, il permet de simuler les processus d'apprentissage et la dégradation spécifique de certaines de ses parties permet de reproduire à l'identique les erreurs commises par les patients cérébrolésés.

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00003567/document