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Apprentissage implicite de régularités: Mise en évidence d'une différence d'apprentissage entre tâches motrices continues et discrètes

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par Stéphanie Chambaron Ginhac
Université de Bourgogne - Doctorat 2005
  

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4.3 Expérience 3

Cette expérience explore l'influence des paramètres de temps. En effet, dans les études

de Wulf et collaborateurs, la durée d'un essai variait entre les expériences (15 s chez Wulf et

Schmidt, 1997, Exp. 2 ; 30 s chez Wulf et Schmidt, Exp. 1 ; ou bien encore 75 s chez Shea et

al. (2001), expérience 1 et 2). Dans nos expériences 1 et 2, nous avions fixé la durée d'un essai à 36 s. Cette troisième expérience reste semblable à l'expérience 1, sauf que la durée d'un essai a été raccourcie de 36 s à 15 s, et le nombre d'essais a été augmenté de 12 à 24.

4.3.1 Méthode

Sujets

Vingt-quatre étudiants en Psychologie (19 filles et 5 garçons) de l'Université de Bourgogne ont été recrutés pour cette étude. Aucun d'entre eux n'avait d'expérience antérieure avec la tâche. Tous avaient une vision normale ou parfaitement corrigée.

Matériel, Stimuli et Procédure

Le matériel, les stimuli et la procédure sont identiques à ceux utilisés précédemment ; sauf que cette fois, la durée totale de chaque essai est de 15 secondes. Les participants pratiquent la tâche de poursuite continue durant 24 essais par session.

4.3.2 Résultats

Phase de pratique

La RMSE moyenne est nettement plus élevée que dans les deux expériences précédentes, et le temps sur cible est quant à lui beaucoup plus faible. Le fait d'augmenter la vitesse de déplacement de la cible a vraisemblablement augmenté la difficulté de poursuite et ceci dans des proportions notables.

La Figure 4.7 illustre l'évolution de la RMSE et du temps sur cible au fil des 24 essais

de pratique. D'un point de vue descriptif, nous pouvons observer une amélioration des performances au fil des essais se traduisant par une diminution de la RMSE et par une augmentation du temps sur cible. Là encore, les performances évoluent de manière identique

sur les deux types de segments répété et aléatoire.

Une ANOVA avec le nombre d'essais (24) X le type de segments (répété vs. aléatoires)

est réalisée sur la RMSE et sur le temps sur cible. D'un point de vue statistique, un effet significatif des essais est observé pour la RMSE (F(23,529)=3.01; p<.001), et pour le temps

sur cible (F(23,529)=4.36; p<.001), traduisant ainsi une amélioration non spécifique des performances au fil des essais.

La précision de la poursuite semble être meilleure pour le segment aléatoire que pour le segment répété comme l'atteste la Figure 4.7. Ceci est ne va pas dans le sens de ce qui a pu être observé lors de nos expériences précédentes. Néanmoins, cette différence n'atteint pas le seuil de significativité (F(1,23)=1.42; p=.241 pour la RMSE et F(1,23)=3.25; p=.082 pour le temps sur cible) et ne change pas notablement au fil des essais, comme le prouve l'absence

d'interaction significative entre les essais et le type de segment (F(23,529)=1.39; p=.106 pour

la RMSE et F(23,529)=1.47; p=.073 pour le temps sur cible).

170

165

Répété

Aléatoire

160

155

RMSE (pixels)

150

145

140

135

130

125

120

e1 e3 e5 e7 e9 e11 e13 e15 e17 e19 e21 e23

Essais

15

Répété

14 Aléatoire

13

12

11

10

Temps sur cible (%)

9

8

7

6

e1 e3 e5 e7 e9 e11 e13 e15 e17 e19 e21 e23

Essais

Figure 4.7: Evolution de la RMSE et du temps sur cible au fil des essais pour les segments répétés

et aléatoires dans l'expérience 3.

Test de reconnaissance

Le plan d'analyse utilisé est le suivant : S24 * T2 avec S représentant le nombre de sujets

et T le type de segment avec deux modalités (vus vs non vus).

La Figure 4.8 indique que les moyennes des notes attribuées aux segments déjà vus

(5.96) sont supérieures à celles des segments non vus (5.18). Cependant, l'analyse statistique effectuée ne confirme pas cette observation. Aucune différence significative n'apparaît entre

les segments vus et les segments non vus (F(1,23)=1.84; p=.187).

8.5

8

Degré de reconnaissance

7.5

7

6.5

6

5.5

5

4.5

4

3.5

3

Vus Non Vus

Type de segment

Figure 4.8 : Degré de reconnaissance des différents types de segments. Les barres d'erreurs

représentent l'écart type de la moyenne.

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"Enrichissons-nous de nos différences mutuelles "   Paul Valery