4.2 Expérience 2
Lors de notre première expérience, nous
n'avons pas réussi à répliquer les résultats
obtenus dans les études antérieures d'apprentissage moteur
implicite. Ceci peut être dû à un certain nombre de causes,
et une possibilité à explorer concerne la quantité de
pratique. En effet, dans notre première expérience, nous avons
employé seulement 12 essais d'entraînement par session, tandis que
Wulf et collaborateurs ont entraîné leurs sujets pendant quatre
jours (avec un nombre d'essais par jour allant de 14 dans l'étude de
Shea et al. (2001), expériences 1 et 2, jusqu'à 120 essais dans
l'étude de Wulf & Schmidt, 1997, expérience 2). Cette
deuxième expérience reste similaire à l'expérience
1, sauf que cette fois, les sujets ont pratiqué la tâche de
poursuite continue durant quatre jours consécutifs, avec 20
essais par jour.
4.2.1 Méthode
Sujets
Six étudiants volontaires de l'Université de
Bourgogne (3 filles et 3 garçons) inscrits en filière
informatique ont participé à cette expérience. Aucun de
ces sujets n'avait participé à l'expérience
précédente. Tous avaient une vision normale ou parfaitement
corrigée.
Matériel, Stimuli et Procédure
Le matériel, les stimuli et la procédure
sont identiques à ceux de l'expérience 1. Cependant, les
participants sont maintenant entraînés pendant 4 jours
consécutifs au lieu d'un seul jour. Chaque jour, la phase de pratique
comprend deux séries de 10 essais (S1 aléatoire,
S2 répété, S3
aléatoire) de 36 secondes. Ces deux séries sont
séparées par une pause d'environ
cinq minutes.
4.2.2 Résultats
Phase de pratique
Pour effectuer une analyse statistique sur l'ensemble
des données de la phase de pratique, nous avons réduit
le nombre de ces données en moyennant par jour. De
manière identique à l'expérience précédente,
l'analyse porte sur les mêmes variables dépendantes, à
savoir la RMSE sur la position et le temps sur cible.
L'évolution de ces deux variables dépendantes au
fil des jours est illustrée sur la Figure
4.5 ce qui nous permet de comparer les performances
obtenues sur les deux types de segments. De manière identique
à l'expérience 1, une amélioration non
spécifique des performances s'observe au fil des jours. Celle-ci est
quasi identique sur les segments répétés
et aléatoires, ce qui traduit, là encore, une
absence d'apprentissage de la séquence répétée. De
manière générale, la RMSE est plus faible que celle
trouvée dans l'expérience 1 et le temps
sur cible est quant à lui plus élevé. Cette
différence est vraisemblablement due à l'échantillon
de sujets impliqués dans ces deux
expériences. En effet, l'expérience 1 (ainsi que les
expériences suivantes présentées
ultérieurement) est réalisée par des étudiants de
psychologie
alors que cette expérience est réalisée par
des étudiants en informatique qui sont plus habitués
à utiliser la souris dans leur travail quotidien.
Le passage du premier jour au deuxième jour se
caractérise par une amélioration des performances. Par la suite,
celles-ci stagnent, voire diminuent, entre le deuxième et
troisième jour. Enfin, une nouvelle amélioration, plus
faible que la première, est observée entre le
troisième et le quatrième jour.
21.0
20.5
20.0
Répété
Aléatoire
19.5
RMSE (pixels)
19.0
18.5
18.0
17.5
17.0
16.5
16.0
j1 j2 j3 j4
Jours
79
78
77
Temps sur cible (%)
76
75
74
73
72
71 Répété
Aléatoire
70
j1 j2 j3 j4
Jours
Figure 4.5 : Evolution de la RMSE et du temps sur cible au
fil des quatre jours de pratique pour
les segments répétés et
aléatoires dans l'expérience 2.
Le plan d'analyse utilisé est le suivant : S6
* J4 * T2 avec S le nombre de sujets, J
le
nombre de jours de pratique et T le type de segment
avec deux modalités (« répété » et
« aléatoire »).
D'un point de vue statistique, seul un effet
significatif des jours de pratique ressort (F(3,15)=7.68; p<.002 pour
la RMSE et F(3,15)=5.84; p<.007 pour le temps sur cible), ce qui indique que
les participants ont amélioré leur exécution au cours de
la pratique.
Par contre, il n'existe pas de différence de
performances entre les deux types de segments (F(1,5)=1.14; p=.333 et
F(1,5)=.40; p=.553). En effet, l'écart de performances entre
les segments répétés et aléatoires
est minime (1 pixel d'erreur pour la RMSE et 1.5 % pour le temps sur cible
environ). De même, l'interaction jour x type de segment n'est pas
significative (F(3,15)=.20; p=.893 et F(3,15)=.55; p=.655), indiquant que la
différence entre les segments répétés et
aléatoires n'a pas augmenté au fil des jours. L'apprentissage de
la séquence répétée n'est donc pas
vérifié.
En conclusion, ces résultats montrent que notre
échec, dans l'expérience 1, à répliquer
les résultats obtenus dans les études
antérieures d'apprentissage moteur implicite n'était pas
dû à une quantité insuffisante de
pratique.
Test de reconnaissance
Ce test de reconnaissance est identique à celui
effectué dans l'expérience 1. Une ANOVA de la forme S6 * T2
est réalisée dans le but de comparer le degré de
reconnaissance entre les segments répétés et
aléatoires.
Les notes attribuées aux segments
déjà vus sont légèrement supérieures
(5.46) comparativement à celles attribuées aux segments
aléatoires (5.17) comme l'illustre la Figure 4.6.
Cependant, l'analyse statistique effectuée ne
révèle pas de différence significative entre
les différents types de segments : F(1,5)=1.17; p=.328
montrant une fois encore que les sujets sont incapables de reconnaître
les segments qui leur sont présentés.
8
7.5
D egré de reconnaissance
7
6.5
6
5.5
5
4.5
4
3.5
3
Vus Non Vus
Type de segments
Figure 4.6 : Degré de reconnaissance des
différents types de segments. Les barres d'erreurs
représentent l'écart type de la
moyenne.
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