« Psychologie cognitive pour l'enseignant/Aborder une notion : définitions et exemples » : différence entre les versions

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Cependant, nous utilisons beaucoup de concepts dans la vie courante, sans pour autant en connaitre la définition exacte. Par exemple, essayez de me donner la définition du concept "Chat". Vous aurez certainement du mal : peut-être direz-vous que c'est un mammifère de l'ordre des félins, qu'il a des poils, une queue, une petite taille, etc. Mais vous ne fournirez pas une définition complète de ce qu'est un chat. A vrai dire, l'idée intuitive qu'on se fait d'un chat comprend les propriétés principales de la définition, mais certaines sont en trop (le fait d'avoir des poils : que pensez des chats de la race sphynx ?), alors que d'autres pourraient manquer. Mais sans avoir une définition parfaite, vous remarquez quand même que tous les chats se ressemblent, qu'ils ont un air de famille, des points communs difficilement formalisables et tacites mais que vous comprenez malgré tout. La définition que vous avez d'un chat est imparfaite et on peut en dire autant de beaucoup des concepts que vous avez appris durant votre vie. Par exemple, essayez de me définir ce qu'est un ordinateur, un pays, un continent, un médicament, etc. Pour résumer, nous avons appris des concepts qui, soit peuvent être définis mais pour lesquels nous ne connaissons pas la définition exacte, soit pour lesquels la définition est impossible. On a donc un mécanisme dans notre cerveau qui nous permet de former des concepts, sans pour autant passer par des définitions.
 
[[File:Generalization_process_using_trees_PNG_version.png|thumb|droite|Exemple de la généralisation du prototype du concept d'arbre.]]
 
Depuis les années 2000, de nombreuses observations semblent indiquer que les concepts peuvent s'apprendre par plusieurs mécanismes, localisés dans des régions distinctes du cerveau. Mais cela ne veut pas dire que tous les systèmes d'apprentissage des catégories sont utiles en contexte scolaire. Pour les concepts et catégories, il existerait deux grands mécanismes de catégorisation et d’apprentissage des catégories :
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* un système qui gère des '''règles verbalisables''', des définitions ;
* un système qui se base sur la '''similarité''' avec des exemples connus.
 
[[File:Generalization_process_using_trees_PNG_version.png|thumb|droite|Exemple de la généralisation du prototype du concept d'arbre.]]
 
Le premier système va simplement induire et appliquer des définitions. Apprendre de nouvelles catégories avec ce système demande d'induire une règle à partir d'exemples ou de recevoir une définition claire et précise via un apprentissage. Le second système va mémoriser des exemples et potentiellement utiliser leur similarité pour abstraire un concept. Ce calcul de similarité entre deux entités est souvent très rapide et inconscient, contrairement à l'utilisation de définitions et de règles. L'apprentissage de catégories avec ce système se fait par l'étude d'exemples.