13 research outputs found

    Analyse, à l'aide d'indicateurs temporels, de quelques mécanismes d'apprentissage mis en jeu dans des tâches d'identification de concepts

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    Cauzinille-Marmèche Evelyne. Analyse, à l'aide d'indicateurs temporels, de quelques mécanismes d'apprentissage mis en jeu dans des tâches d'identification de concepts. In: L'année psychologique. 1972 vol. 72, n°2. pp. 443-462

    Généralisation des connaissances et résolution de problèmes

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    Summary : Knowledge generalization and problem solving. In this synthetic paper, the transformation of knowledge with problem solving is considered from the point of view of the progressive elaboration of more and more operational categories of problems. The role of the various processes of generalization which are involved in the categorization process is specifically analyzed. Four paradigms are described : inductive generalization, generalization and analogical reasoning, generalization and case-based reasoning, generalization and explanation-based reasoning. Key words : Knowledge acquisition, problem solving, generalization, categorization.Résumé Dans cette revue de question, la transformation des connaissances avec la résolution de problèmes est abordée sous l'angle de la constitution progressive de catégories de problèmes de plus en plus opérationnelles. On étudie spécifiquement le rôle de différents processus de généralisation qui peuvent contribuer à la catégorisation de problèmes. Quatre paradigmes sont présentés : la généralisation inductive, la généralisation à partir de la mise en œuvre d'un raisonnement par analogie, la généralisation à partir de cas, la généralisation à partir de l'explication d'exemples. Mots-clés : acquisition de connaissances, résolution de problèmes, généralisation, catégorisation.Cauzinille-Marmèche Evelyne, Mathieu Jacques. Généralisation des connaissances et résolution de problèmes. In: L'année psychologique. 1994 vol. 94, n°3. pp. 461-484

    L'expertise cognitive au jeu d'Ă©checs : quoi de neuf depuis De Groot (1946) ?

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    Summary : Cognitive expertise in the game of chess : What's new since de Groot (1946) ? More than thirty years ago, de Groot (1946, 1965) then Chase and Simon (1973) showed that contrary to commonly held views chess experts do not have superior memory capacities, nor superior calculation ability, compared to novices. In fact, the nature and organization of knowledge differentiate experts and novices. This paper provides a critical review of work conduced since these landmark studies on the « drosophilia of psychology », namely chess expertise. After a reminder of de Groot and Chase and Simon's research and Chase and Simon's theoretical model of expertise in terms of « chunks », we consider the limits of this model and recent empirical and theoretical developments. These developments emphasize the structure of knowledge representation in long term memory. Key words : chess expertise, knowledge organization.Résumé II y a plus de trente ans, de Groot (1946 ; 1965), puis Chase et Simon (1973), montraient que, contrairement à une idée reçue, les experts au jeu d'échecs ne possèdent pas de capacités mnésiques ou calculatoires supérieures à celles des novices, mais que c'est la nature et l'organisation de leurs connaissances qui leur confèrent une supériorité. Cet article propose un bilan des travaux qui, depuis ces recherches princeps, ont étudié la « drosophile de la psychologie » : l'expertise au jeu d'échecs. Après avoir rappelé les recherches de De Groot et de Chase et Simon, et le modèle théorique de l'expertise que Chase et Simon ont proposé en termes de « chunks », nous présentons les limites de ce modèle et les développements empiriques et théoriques proposés récemment, qui mettent l'accent sur les structures de représentation des connaissances en mémoire à long terme. Mots clés : expertise au jeu d'échecs, organisation des connaissances.Didierjean André, Ferrari Vincent, Cauzinille-Marmèche Evelyne. L'expertise cognitive au jeu d'échecs : quoi de neuf depuis De Groot (1946) ?. In: L'année psychologique. 2004 vol. 104, n°4. pp. 771-793

    L'expertise cognitive au jeu d'Ă©checs : quoi de neuf depuis De Groot (1946) ?

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    Summary : Cognitive expertise in the game of chess : What's new since de Groot (1946) ? More than thirty years ago, de Groot (1946, 1965) then Chase and Simon (1973) showed that contrary to commonly held views chess experts do not have superior memory capacities, nor superior calculation ability, compared to novices. In fact, the nature and organization of knowledge differentiate experts and novices. This paper provides a critical review of work conduced since these landmark studies on the « drosophilia of psychology », namely chess expertise. After a reminder of de Groot and Chase and Simon's research and Chase and Simon's theoretical model of expertise in terms of « chunks », we consider the limits of this model and recent empirical and theoretical developments. These developments emphasize the structure of knowledge representation in long term memory. Key words : chess expertise, knowledge organization.Résumé II y a plus de trente ans, de Groot (1946 ; 1965), puis Chase et Simon (1973), montraient que, contrairement à une idée reçue, les experts au jeu d'échecs ne possèdent pas de capacités mnésiques ou calculatoires supérieures à celles des novices, mais que c'est la nature et l'organisation de leurs connaissances qui leur confèrent une supériorité. Cet article propose un bilan des travaux qui, depuis ces recherches princeps, ont étudié la « drosophile de la psychologie » : l'expertise au jeu d'échecs. Après avoir rappelé les recherches de De Groot et de Chase et Simon, et le modèle théorique de l'expertise que Chase et Simon ont proposé en termes de « chunks », nous présentons les limites de ce modèle et les développements empiriques et théoriques proposés récemment, qui mettent l'accent sur les structures de représentation des connaissances en mémoire à long terme. Mots clés : expertise au jeu d'échecs, organisation des connaissances.Didierjean André, Ferrari Vincent, Cauzinille-Marmèche Evelyne. L'expertise cognitive au jeu d'échecs : quoi de neuf depuis De Groot (1946) ?. In: L'année psychologique. 2004 vol. 104, n°4. pp. 771-793

    Raisonnement analogique et résolution de problèmes

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    Summary : Analogical reasoning and problem solving. Current research in Cognitive Psychology and Artificial Intelligence show that analogy is an important process for problem solving and knowledge acquisitions. Experimental results underline that the basic components of analogical reasoning are encoding, seeking for an analogy, and mapping. These components can be isolated in complex problems — concurrently with other ways of reasoning. In problem solving, subjects use analogical reasoning when two problems have the same schema. An important reasoning step is to build up the problem representation which gives access to the common problem schema. A second important step is to control the solution inferred from analogy. Moore and Newell, using Merlin's System, have shown that analogy can be the main process of understanding, knowledge acquisition and problem solving. Other systems use analogy in more specific ways : to invent new hypotheses (Chouraqui), or to generate new procedures (McDermott). Analogy is a fruitful concept from a theoretical point of view, but there is still very little experimental data available today. Key words : analogical reasoning, problem solving, artificial intelligence.Résumé Dans cette revue de questions, les travaux cités, tant en psychologie cognitive qu'en Intelligence artificielle, montrent que le raisonnement analogique joue un rôle fondamental dans la résolution de problèmes et dans la construction des connaissances. Parmi les processus élémentaires qui constituent le raisonnement analogique, une place privilégiée est accordée à ceux qui contribuent à l'élaboration d'une représentation du problème à résoudre : codage du problème, et recherche d'une situation analogue. La question théorique soulevée est celle de l'organisation des connaissances en mémoire. Les concepts de « schéma » et de « prototype de problème » apparaissent actuellement comme des concepts clés. Mots clés : raisonnement analogique, résolution de problème, Intelligence artificielle.Cauzinille-Marmèche Evelyne, Mathieu Jacques, Weil-Barais Annick. Raisonnement analogique et résolution de problèmes. In: L'année psychologique. 1985 vol. 85, n°1. pp. 49-72

    Raisonnement analogique et résolution de problèmes

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    Summary : Analogical reasoning and problem solving. Current research in Cognitive Psychology and Artificial Intelligence show that analogy is an important process for problem solving and knowledge acquisitions. Experimental results underline that the basic components of analogical reasoning are encoding, seeking for an analogy, and mapping. These components can be isolated in complex problems — concurrently with other ways of reasoning. In problem solving, subjects use analogical reasoning when two problems have the same schema. An important reasoning step is to build up the problem representation which gives access to the common problem schema. A second important step is to control the solution inferred from analogy. Moore and Newell, using Merlin's System, have shown that analogy can be the main process of understanding, knowledge acquisition and problem solving. Other systems use analogy in more specific ways : to invent new hypotheses (Chouraqui), or to generate new procedures (McDermott). Analogy is a fruitful concept from a theoretical point of view, but there is still very little experimental data available today. Key words : analogical reasoning, problem solving, artificial intelligence.Résumé Dans cette revue de questions, les travaux cités, tant en psychologie cognitive qu'en Intelligence artificielle, montrent que le raisonnement analogique joue un rôle fondamental dans la résolution de problèmes et dans la construction des connaissances. Parmi les processus élémentaires qui constituent le raisonnement analogique, une place privilégiée est accordée à ceux qui contribuent à l'élaboration d'une représentation du problème à résoudre : codage du problème, et recherche d'une situation analogue. La question théorique soulevée est celle de l'organisation des connaissances en mémoire. Les concepts de « schéma » et de « prototype de problème » apparaissent actuellement comme des concepts clés. Mots clés : raisonnement analogique, résolution de problème, Intelligence artificielle.Cauzinille-Marmèche Evelyne, Mathieu Jacques, Weil-Barais Annick. Raisonnement analogique et résolution de problèmes. In: L'année psychologique. 1985 vol. 85, n°1. pp. 49-72

    Co-Adaptation of Students' Knowledge Domains when Interpreting a Physical Situation in Terms of a New Theory

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    International audienceIn the context studied here, learning occurs in response to an interpretative task where the theoretical model is provided in a declarative format to the learners. Consequently, learning foremost implies setting up matches between the knowledge associated with the perception of the world and entities of the new knowledge domain, all being subjected to constraints from both knowledge domains. We have gathered evidence about failed attempts at matches by the subjects, and the "repair strategies" they use to overcome these obstacles, consisting mainly in changes of the knowledge representation primitives, activation of new classes, and creation of new ones

    Co-Adaptation of Students' Knowledge Domains when Interpreting a Physical Situation in Terms of a New Theory

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    International audienceIn the context studied here, learning occurs in response to an interpretative task where the theoretical model is provided in a declarative format to the learners. Consequently, learning foremost implies setting up matches between the knowledge associated with the perception of the world and entities of the new knowledge domain, all being subjected to constraints from both knowledge domains. We have gathered evidence about failed attempts at matches by the subjects, and the "repair strategies" they use to overcome these obstacles, consisting mainly in changes of the knowledge representation primitives, activation of new classes, and creation of new ones
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