Mesures directes et indirectes de l'apprentissage lors de recherches visuelles

11 septembre 2013Robert A.P. REUTER

Mesures directes et indirectesde l’apprentissage lors de recherches visuelles

Mesures directes et indirectesde l’apprentissage lors de

recherches visuellesRobert A.P. REUTER

sous la direction du Prof. Dr Axel CLEEREMANS

11 septembre 2013

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Plan

IntroductionEtudes expérimentales

Conclusions

2

2



Introduction

3

3



Amorçage contextuel

4

4



“Contextual Cueing”

Terme introduit par Marvin M. Chun & Yuhong Jiang en 1998

Chun, M. M., & Jiang, Y. (1998). Contextual cueing: Implicit learning and memory for visual context guides spatial attention. Cognitive Psychology, 36, 28-71.

5

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Cueing - a cue

• 1: an action or event that is a signal for something else to happen

• 2: a word, phrase, or action in a play that is a signal for the next person to speak or act

• 3: (right/as if) on cue happening or done at exactly the right moment

• 4: take your cue from somebody to use someone else's actions or behaviour to show you what you should do or how you should behave

Longman English Dictionary

6

6



Contextual - Context

• relating to a particular context

• 1: the situation, events, or information that are related to something and that help you to understand it

• 2: the words that come just before and after a word or sentence and that help you understand its meaning

Longman English Dictionary

7

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• Réfère au fait qu’une certaine information contenue dans une scène (visuelle) “amorce” ou guide l’attention (visuelle) vers une partie importante de la scène (visuelle).

8

8



Expérience standard

• Tâche: “Nous faisons une étude sur l’attention visuelle”Chercher une cible parmi des distracteurs et indiquer au plus vite son orientation (à l’aide d’une de deux clés)

• Le contexte est défini par la configuration globale des distracteurs

• Les distracteurs sont assez similaires à la cible (tâche de recherche serielle)

• Nombre equivalent d’essais “gauche” et “droite”

9

9



• A l'insu des participants on présente desessais prédictifs et des essais aléatoires

• 24 emplacements pour la cible

• 12 emplacements avec contextes aléatoires

• 12 emplacements avec contextes répétés

• 30 blocks de 24 essais chacun

• Les temps de réaction sont enregistrés

Expérience standard

10

10



Démonstration

Tâche: Trouver le T et indiquer son orientation

G D

+

11

11



Démonstration


G D

11

11



Démonstration

Tâche: Trouver le T et indiquer son orientationRéponse: “gauche” => appuyer sur la clé pour gauche

G D

11

11



Démonstration

Tâche: Trouver le T et indiquer son orientationRéponse: “gauche” => appuyer sur la clé pour gauche

Contexte: configurationglobale desdistracteurs

G D

11

11



Contextes aléatoires

G D

+

12

12




G D

12

12




G D

12

12




+

G D

13

13




G D

13

13




G D

13

13




G D

13

13



et ainsi de suite...

14

14



quelques essais plus tard...

G D

+


15

15




G D


15

15




G DTâche: Trouver le T et indiquer son orientationRéponse: “droite” => appuyer sur la clé pour droite

15

15




G DTâche: Trouver le T et indiquer son orientationRéponse: “droite” => appuyer sur la clé pour droite

15

15



Contextes répétés

Temps16

16



Effets d’apprentissage (1)

En générale, les sujets répondent de plus en plus vite

800

900

1.000

1.100

1.200

1.300

0 5 10 15 20 25 30

TR

(m

sec)

Blocks

17

17



Mais surtout, les TR pour les contextes prédictifs diminuent encore plus que pour les contextes aléatoires

800

900

1.000

1.100

1.200

1.300

0 5 10 15 20 25 30

Effets d’apprentissage (2)

Blocks

RépétésAléatoire

Effet:70 ms

TR

(m

sec)

18

18



Charactéristiques(1) It reflects an acquired sensitivity to meaningful regularities and covariances between objects and events in a scene.

(2) Implicit learning processes allow this complex information about the stimulus environment to be acquired without intention or awareness.

(3) Memory representations involved are unconscious, highly robust, instance-based, episodic, and distinctive (i.e., specific to training contexts).

(4) They interact with general-purpose spatial attention mechanisms to guide search within complex visual arrays.

(Chun & Jiang, 1998)

19

19



Apprentissage implicite

20

20




Arthur S. Reber (1967):

Implicit learning is “the process by which [subjects] respond to the statistical nature of the stimulus array”.

It reflects an “increasing sensitivity to the grammatical structure of the stimuli”

21

21




Cleeremans, Destrebecqz, & Boyer (1998):

“Implicit learning is best construed as a complex form of priming taking place in continuously learning neural systems, and that the distributional knowledge so acquired can be causally efficacious in the absence of awareness that this knowledge was acquired or that it is currently influencing processing, that is, in the absence of metaknowledge”.

22

22



Sensibilité à la structure statistique

Inconscientsans intention

sans consciencesans méta-

connaissances


23

23




Sensibilité à la structure statistique

Inconscientsans intention

sans consciencesans méta-

connaissances

24

24



Apprentissage inconscient

• Les participants ne sont pas informés de l’existence des répétitions (sans intention d’apprendre)

• Performance au niveau du hasard lors d’une tâche de reconnaissance ultérieure (pas de connaissances consciente associées à la sensibilité acquise)

• Les participants disent qu’ils n’ont pas remarqué les répétitions (pas de méta-connaissances)

25

25



Etudes expérimentales

26

26



• Exp 1: Les effets de configurations contextuelles clairsemées sur les mesures directes et indirectes de l’apprentissage• Exp 2: Contrôle des emplacements de cibles dans une tâche de

reconnaissance graduée• Exp 3: Tâche de génération libre de l’emplacement de la cible• Exp 4: Mesures directe et indirecte concomitantes • Exp 5a: Configurations contextuelles denses• Exp 5b: Configurations contextuelles denses avec emplacements

de cibles inversés• Exp 6a: Configurations contextuelles probabilistes • Exp 6b: Configurations contextuelles probabilistes avec

emplacements de cibles inversés• Exp 7: Orientations probabilistes des distracteurs • Exp 8: Amorçage contextuel et détection de changements avec

scènes visuelles naturelles

27

27



• Exp 1: Les effets de configurations contextuelles clairsemées sur les mesures directes et indirectes de l’apprentissage dans une tâche d’amorçage contextuel

• Exp 2: Contrôle des emplacements de cibles dans une tâche de reconnaissance graduée

• Exp 3: Tâche de génération libre de l’emplacement de la cible

• Exp 4: Mesures directes et indirectes concomitantes

Contextes clairsemés

28

28



• Exp 8: Amorçage contextuel et détection de changements avec scènes visuelles naturelles

Scènes visuelles naturelles

29

29



• Les effets de configurations contextuelles clairsemées sur les mesures directes et indirectes de l’apprentissage dans une tâche d’amorçage contextuel

Expérience 1

30

30



Tâche de reconnaissance

Déjà vu?

31

31



700

800

900

1000

1100

1200

1300

1400

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30Training Block

Mea

n R

eact

ion

Tim

es (

mse

c)VARIANT

INVARIANT

Expérience 1: mesures indirectes

Traing Block

32

ANOVA: main effects of configuration, F(1,27) = 45.747, p < .001, and epoch, F(5,135) = 54.120, p < .001, as well as significant interaction between configuration and epoch, F(5,135) = 5.057, p < .001.

32



Expérience 1: mesures directes

Rapport verbalgénéral

68% conscients des répétitions

explicite

ReconnaissanceNouveau/Ancien

62 %au-delà du hasard

t(671) = 6.688, p < .001explicite

Amorçage par groupe Conscient vs. Inconscient

pas de différences73 ms // 93 ms

F(1,25)=.989, p=.329implicite

Reconnaisance par groupeConscient vs. Inconscient

pas de différencesF(1,25)=.024, p=.877

implicite

Corrélation Amorçage & Reconnaissance

non-significativer=.064, p=.745

implicite

33

33



• Contrôle des emplacements de cibles dans une tâche de reconnaissance graduée

Expérience 2

1 – Je suis certain que cette configuration faisait partie de la tâche de recherche2 – Je crois que cette configuration faisait partie de la tâche de recherche3 – J’ai l’impression que cette configuration faisait partie de la tâche de recherche

4 – J’ai l’impression que cette configuration NE faisait PAS partie de la tâche de recherche5 – Je crois que cette configuration NE faisait PAS partie de la tâche de recherche6 – Je suis certain que cette configuration NE faisait PAS partie de la tâche de recherche

34

34



Déjà vu? Sûr?

Tâche de reconnaissance & Jugements de confiance

35

35



700

800

900

1000

1100

1200

1300

1400

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30Training Block

Mea

n R

eact

ion

Tim

es (

mse

c)VARIANT

INVARIANT


Training Block

36

ANOVA: significant effect of epoch, F(5,90)=33.047, p < .001, significant effect of configuration, F(1,18)=9.368, p=.007 and significant interaction between epoch and condition, F(5,90)=4.969, p < .001.

36






explicite

Reconnaissancegraduée

3,07 vs. 3,72au-delà du hasard

F(1,454)=30.277, p < .001explicite


Réponses“j’ai l’impression” implicite



F(1,17)=.023, p=.882implicite

Reconnaisance par groupeConscient vs. Inconscient

pas de différencesF(1,17)=1.897, p=.186

implicite

Corrélation Amorçage & Reconnaissance

négativer=-.474, p=.040

implicite

37

37



• Tâche de génération libre de l’emplacement de la cible

Expérience 3

Où se trouvait le T? Sûr?

38

38



700

800

900

1000

1100

1200

1300

1400

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Training Block

Mea

n R

eact

ion

Tim

es (

mse

c)VARIANT

INVARIANT


39

ANOVA: significant effect of epoch, F(5,90) = 43.861, p < .001, significant effect of configuration, F(1,18) = 15.013, p = .001 and significant interaction between epoch and condition, F(5,90) = 2.857, p < .001.

39





80% conscients des répétitions explicite

Génération libre de l’emplacement de la cible

Distance par rapport à la cible 30% de la distance

maximaleimplicite

Génération libre de l’emplacement de la cible

Réponses “je ne sais pas” implicite



F(1,14) = 2.432, p = .143implicite

Génération par groupeConscient vs. Inconscient

pas de différencesF(1,14) < 1, p = .997

implicite

Corrélation Amorçage & Génération cible

tendance vers négativer = -.483, p = .068

implicite?

40

40



• Mesures directes et indirectes concomitantes

• Dissocier l’amorçage contextuel de la reconnaissance en montrant des différences d’effet d’amorçage pour des essais qui recevaient les mêmes jugements de reconnaissance

Expérience 4

41

41



Déjà vu? Sûr?

Tâche de reconnaissance & Jugements de confiance

42

42



700

800

900

1000

1100

1200

1300

1400

1500

1600

1700

1800

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30Training Block

Mea

n R

eact

ion

Tim

es (

mse

c)VARIANT

INVARIANT


Training Block

43

ANOVA: significant effect of epoch, F(5,120) = 50.950, p < .001, significant effect of configuration, F(1,24) = 21.239, p < .001 and significant interaction between epoch and condition, F(5,120) = 4.646, p = .001.

43



700

900

1100

1300

1500

1700

1900

2100

1 2 3 4 5 6

Recognition ratings

Mea

n R

eact

ion

Tim

es (

mse

c)

INVARIANT

VARIANT

Expérience 4: mesures directes & indirectes

Amorçage du block 30

44

Paired comparisons: for rating 1: t(5) = .631, p = .556; for rating 2: t(15) = 1.199, p = .249; for rating 3: t(17) = .640, p = .530; for rating 4: t(21) = .163, p = .872; for rating 5: t(20) = .563, p = .580; and for rating 6: t(7) = .416, p = .690.

44



Expérience 4: mesures indirectes et directes


45

Paired comparisons: for rating 1: t(5) = 4.701, p = .005; for rating 5: t(21) = 2.115, p = .047; and for rating 6: t(7) = 2.965, p = .021], but not for ratings 2, 3 and 4 [for rating 2: t(18) = 1.699, p = .107; for rating 3: t(20) = .415, p = .683; for rating 4: t(23) = .1.211, p = .238]

45





45


45





45


45






mixte


3,71 vs. 3,58hasard:

t(24) = 1.285, p = .211implicite


Réponses “je ne sais pas” implicite

Block 30pas de dissociation entre

Amorçage et Reconnaissance

TR généralement très élevés!

Block 29

Dissocation entre A & Rmais uniquement pour jugements extrêmeset sur peu d’essais

implicite?

46

46



• Scènes visuelles naturelles

• Détection de changement

Expérience 8

47

47



Au-delà des stimuli “artificiels”

• Les contextes visuels peuvent être constitués de la configuration d’autres objects (distracteurs)...

• mais ils peuvent aussi être constitué de scènes visuelles dans lesquelles les objets sont intégrés

• Donc, raisonable d’étuder l’amorçage contextuel avec des scènes visuelles “naturelles” associées à certains emplacements de cible

48

48



Trouvez la cocinelle “horizontale” et indiquez son orientation

Démonstration

49

49




Démonstration

49

49




Démonstration

49

49




Démonstration

49

49




Démonstration

49

49



• Certains emplacements de la cible sont prédits par des images en arrière-fond, d’autres non

• Hypothèse: Temps de réaction plus rapidement décroissants pour les contextes répétés que pour les contextes aléatoires

• Tâche de détection de changements ultérieure avec les scènes visuelles utilisées

Amorçage contextuel avec scènes visuelles

50

50



• Les cibles apparaissent à un de 24 emplacements

• 12 emplacements associés à des scènes répétées

• 12 emplacement avec arrières-fonds variables

• 12 configurations de distracteurs utilisés pour les essais invariants ET variants => pas de pouvoir prédicitf

Invariants cachés

51

51







Invariants cachés

51

51







Invariants cachés

51

51



Vari

ants

Inva

rian

ts

52

52



Vari

ants

53

53



Vari

ants

53

53



Inva

rian

ts

54

54



Inva

rian

ts

54

54



Contextes répétés

time

55

55



0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

Number of occurrences

Mean

Reacti

on

Tim

es (

msec)

VARIANT

INVARIANT


56

ANOVA; main effects of number of occurrences, F(13,55) = 18.988, p < .001 and background scene, F(1,67) = 72.658, p < .001, as well as significant interaction between number of occurrences and background scene, F(13,55) = 4.968, p < .001

56



Détection de changements

57

57



• Après la tâche de recherche visuelle, les participants ont été invités à passer une tâche de détection de changements


57

57



• Après la tâche de recherche visuelle, les participants ont été invités à passer une tâche de détection de changements

• Si les connaissances visuelles “top-down” acquises guident l’attention visuelle, nous nous attendions à ce qu’elles soient utilisées, si pertinentes, dans une tâche de détection de changements subséquente


57

57


Mesures directes et indirectesde l’apprentissage lors de recherches visuelles58

58



58



Design

59

59



• Groupe Non-Informé: Tâche de détection de changements après la tâche de recherche

Design

59

59




• 6 changements sont consistants avec les emplacements “importants” appris pour les scènes visuelles données

Design

59

59





• 6 changements sont inconsistants par rapport aux emplacements “importants” appris pour les scènes visuelles données

Design

59

59






• Groupe Informé: Instruction que les emplacements “importants appris avant peuvent servir à mieux détecter les changements

Design

59

59






• Groupe Informé: Instruction que les emplacements “importants appris avant peuvent servir à mieux détecter les changements

• Groupe Contrôle: Tâche de détection de changements sans recherche visuelle antérieure

Design

59

59



Exemple

60

60



Exemple

60

60



Exemple

60

60



Changement consistant

61

61




61

61




61

61



Changement inconsistant

62

62




62

62




62

62



Résultats

0

7500

15000

22500

30000

Naive Consistent Inconsistent Informed

non-informés

63

63



Résultats

0

7500

15000

22500

30000


non-informés

63

F(3,1)=.729, p=.394

63



Résultats

0

7500

15000

22500

30000


non-informés

63

t(874,1)=.248, p=.804

F(3,1)=.729, p=.394

63



Résultats

0

7500

15000

22500

30000


non-informés

63

t(874,1)=.248, p=.804

t(814,1)=4.943, p < .001

F(3,1)=.729, p=.394

63



Conclusions

64

64



•Nous pouvons utiliser les invariants visuels (ici les scènes en arrière-fond) pour guider notre attention visuelle

Conclusions

64

64




• Tous les participants étaient conscients des associations critiques

Conclusions

64

64




• Tous les participants étaient conscients des associations critiques

• Peut-être les scènes naturelles sont plus faciles à rappeler que des contextes formés par des configurations de lettres, même si elles sont plus complexes.

Conclusions

64

64



Conclusions

65

65



•Nous ne trouvons pas de transfert (automatique) des connaissances acquises vers une tâche de changement de détection

Conclusions

65

65



•Nous ne trouvons pas de transfert (automatique) des connaissances acquises vers une tâche de changement de détection

• Par contre, lorsque nous avons informé les participants du lien entre les deux tâches, ils étaient capables d’utiliser ces connaissances de manière très efficace

Conclusions

65

65



Conclusions

66

66




• Nous apprenons effectivement à utiliser les invariants “cachés” dans des stimuli visuels pour mieux guider notre attention visuelle, au fur et à mesure de l’apprentissage

• Apprentissage incident, car pas intention ni instruction d’apprendre

• Apprentissage qui fait sens, aussi au-delà des études en laboratoire, pour la navigation spatiale

67

67



Apprentissage implicite?

• Critère objectif: Explicite!

• Majorité des sujets se disent conscients des répétitions ET ils sont capables de distinquer les configurations répétées des aléatoires

• (Production de la cible: trop difficile, peu sensible)

• Critère subjectif: Implicite!

• Les sujets disent qu’ils ne sont pas sûrs de leurs réponses (manque de méta-connaissances)

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68



Recommendations

• Utiliser des mesures directes et indirectes plus fines

• Analyses par sujets individuels plus fines (D&I)

• Analyses par essais individuels plus fines (D&I)

• Eviter le problème de la “lumière dans le frigo”?

• Etudier l’A.C. comme apprentissage statistique?

• instance-based vs. statistical structure

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69



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Mercide votreattention

71

71

Documents

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