<figure><img src="image_1.png" /></figure>

HAL
open science

# Analyse de la motivation intrinsèque au cours d'une activité de résolution de problèmes.

Lola Denet

► To cite this version:

Lola Denet. Analyse de la motivation intrinsèque au cours d'une activité de résolution de problèmes.. [Rapport de recherche] RR-9430, Inria & Labri, Université Bordeaux. 2021, pp.183. hal-03382314v2

HAL Id: hal-03382314

https://inria.hal.science/hal-03382314v2

Submitted on 28 Oct 2021

HAL is a multi-disciplinary open access
archive for the deposit and dissemination of sci-
entific research documents, whether they are pub-
lished or not. The documents may come from
teaching and research institutions in France or
abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est
destinée au dépôt et à la diffusion de documents
scientifiques de niveau recherche, publiés ou non,
émanant des établissements d'enseignement et de
recherche français ou étrangers, des laboratoires
publics ou privés.

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

Distributed under a Creative Commons CC BY 4.0 - Attribution - International License
# Analyse de la motivation intrinsèque au cours d'une activité de résolution de problèmes.

Lola Denet

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

## To cite this version:

Lola Denet. Analyse de la motivation intrinsèque au cours d'une activité de résolution de problèmes.. [Rapport de recherche] RR-9430, Inria & Labri, Université Bordeaux. 2021, pp.183. hal-03382314

HAL Id: hal-03382314

https://hal.inria.fr/hal-03382314

Submitted on 18 Oct 2021

HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of scientific research documents, whether they are published or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d'enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

<figure><img src="image_4.png" /></figure>
informatics mathematics
Inria

Analyse de la motivation
intrinsèque au cours
d'une activité de
résolution de problèmes.

Lola Denet

RESEARCH
REPORT

Nº 9430

Octobre 2021

Project-Team Mnemosyne
<figure><img src="image_5.png" /></figure>
<figure><img src="image_6.png" /></figure>

# Analyse de la motivation intrinsèque au cours d'une activité de résolution de problèmes.

Lola Denet

Équipe-Projet Mnemosyne

Rapport de recherche n° 9430 — Octobre 2021 — 183 pages

**Résumé** : On cherche ici à aider des chercheuses et chercheurs en sciences du numérique (informatique et mathématiques appliquées), des neurosciences cognitives et des sciences de l'éducation à s'allier pour tenter de mieux comprendre, dans un cadre précis, comment les personnes apprenantes apprennent, dans le cas d'une tâche de résolution de problème en lien avec l'apprentissage de la pensée informatique.

Plus précisément, on explorer ici les recherches menées sur la motivation intrinsèque de l'apprenant au cours de l'apprentissage afin de comprendre dans quelle mesure elle y est impliquée, au sein de l'équipe flowers, que nous résumons ici de manière accessible pour les collègues des différentes disciplines, en allant jusqu'au détail technique de la modélisation.

Ces recherches ont soulevé une problématique nécessitant de définir plus précisément les concepts indispensables à la compréhension des mécanismes impliqués dans l'apprentissage, tout particulièrement du fait de leur usage pluridisciplinaire, et souvent polysémique.

Une revue de la littérature a pour alors but d'explorer les recherches menées sur la motivation intrinsèque de l'apprenant au cours de l'apprentissage afin de comprendre dans quelle mesure elle y est impliquée. Cela permettra de contribuer à l'amélioration du modèle de l'apprenant et ainsi de s'approcher davantage de la compréhension des mécanismes de l'apprentissage humain.

Réalisée dans le cadre d'un stage de recherche en bioinformatique, elle n'est ni exhaustive, ni généraliste, mais spécifique aux domaines traités. Elle représente cependant une production unique en matière de revue de la littérature francophone sur ces sujets.

**Mots-clés** : cognition, modélisation de l'apprenant, motivation intrinsèque, résolution de problèmes, ontologie

RESEARCH CENTRE
BORDEAUX - SUD-OUEST

200 avenue de la Vieille Tour
33405 Talence Cedex
# Analysis of intrinsic motivation during a problem-solving activity.

**Abstract:** Our aim is to help researchers in digital sciences (computer science and applied ma-
thematics), cognitive neurosciences and educational sciences to join their forces to better understand, in a specific framework, how learners learn, in the case of a problem-solving task related to computational thinking learning.

More precisely, we explore the research carried out on the intrinsic motivation of the learner,
during a learning task, in order to understand to what extent it is involved in such process, mainly
reporting the flowers research team work, summarized here, in an accessible way for colleagues
from these different disciplines, including going to the technical details of modeling.

This research raises an issue, requiring a more precise definition of the concepts essential to
understanding the mechanisms involved in learning, especially because of their multidisciplinary,
and often polysemous, use.

The aim of a review of the literature is thus to explore the research carried out on the intrinsic
motivation of the learner during learning in order to understand to what extent it is involved in it.
This will help to improve the learner model and getting closer to understanding the mechanisms
of human learning.

Carried out as part of a research internship in bioinformatics, it is neither exhaustive nor
generalist, but specific to the fields covered. However, it represents a unique production in terms
of reviewing the French-speaking literature on these subjects.

**Key-words:** Cognition, Learner modeling, Intrinsic motivation, Problem solving, Ontologies
Remerciements

Je tiens à remercier Thierry VIÉVILLE, Chloé MERCIER, Didier ROY, Frédéric ALEXANDRE et Margarida ROMERO pour leur accompagnement, leur expertise et leur soutien tout au long de ce stage et pour m'avoir permis de contribuer à l'action exploratoire AIDE.

Je remercie également Benjamin CLÉMENT et Hélène SAUZÉON pour leurs interventions riches d'apprentissage concernant les travaux de l'équipe FLOWERS.
Table des matières

<table><tr><td>Introduction</td><td>1</td></tr><tr><td>1 Contextualisation et problématique</td><td>2</td></tr><tr><td>1.1 Apprendre : un objet d'étude multidisciplinaire</td><td>2</td></tr><tr><td>1.1.1 Les neurosciences</td><td>3</td></tr><tr><td>1.1.2 Les sciences de l'éducation</td><td>3</td></tr><tr><td>1.1.3 La neuroéducation</td><td>4</td></tr><tr><td>1.2 Apprendre : un processus complexe</td><td>5</td></tr><tr><td>1.2.1 Des concepts généraux</td><td>5</td></tr><tr><td>1.2.2 Des concepts spécifiques</td><td>6</td></tr><tr><td>1.3 Problématique</td><td>7</td></tr><tr><td>2 Matériel et méthode</td><td>8</td></tr><tr><td>2.1 Réalisation de la revue de la littérature</td><td>9</td></tr><tr><td>2.2 Conception de l'ontologie</td><td>10</td></tr><tr><td>3 Résultats</td><td>12</td></tr><tr><td>Discussion et conclusion</td><td>22</td></tr><tr><td>Références</td><td>24</td></tr><tr><td>Appendices</td><td>I</td></tr><tr><td>A Discussion autour du modèle allostérique de l'apprendre dans le paradigme des théories du changement conceptuel</td><td>I</td></tr><tr><td>B Revue de la littérature</td><td>II</td></tr></table>
Table des figures

<table><tr><td>1</td><td>Hiérarchie des classes</td><td>13</td></tr><tr><td>2</td><td>Visualisation de la hiérarchie de la classe Motivation</td><td>14</td></tr><tr><td>3</td><td>Vue Protégé des usages de la classe Motivation</td><td>15</td></tr><tr><td>4</td><td>Hiérarchie des propriétés</td><td>17</td></tr><tr><td>5</td><td>Relations entre apprentissage et curiosité</td><td>18</td></tr><tr><td>6</td><td>Vue Protégé de l'usage des propriétés</td><td>19</td></tr><tr><td>7</td><td>Graphe issu d'une partie de l'ontologie de l'apprenant</td><td>20</td></tr><tr><td>8</td><td>Théorie de l'autodétermination de Edward DECI et Richard RYAN</td><td>21</td></tr></table>
# Introduction

Ce rapport de stage s'intègre dans le travail mené au sein de l'action exploratoire AIDE (Artificial Intelligence Devoted to Education)<fnref n="1" />. L'équipe à l'origine de ce travail<fnref n="2" /> permet à des chercheuses et chercheurs en sciences du numérique (informatique et mathématiques appliquées), des neurosciences cognitives et des sciences de l'éducation de s'allier au sein de cette action exploratoire pour tenter de mieux comprendre, dans un cadre précis, comment les personnes apprenantes apprennent, dans le cas d'une tâche de résolution de problème en lien avec l'apprentissage de la pensée informatique.

Pour ce faire, une tâche de résolution de problème (CreaCube)<fnref n="3" /> est proposée aux apprenants afin de recueillir des données observables concernant la tâche elle-même, le médium<fnref n="4" /> qui sert de support d'apprentissage dans la tâche, mais aussi le comportement de la personne apprenante au cours de la résolution du problème posé. Les informations recueillies sont alors formalisées de manière symbolique grâce au développement d'une ontologie. Lisa ROUX et ses collaborateurs [Roux et al., 2020] ont élaboré une ébauche de cette ontologie afin de proposer une modélisation de la personne apprenante qui prend en compte les stimuli reçus, la découverte d'affordances<fnref n="5" />, la pose d'hypothèses et les connaissances contextuelles. Dans le rapport de recherche de Lisa ROUX [Roux et al., 2020], puis le travail de Chloé MERCIER [Mercier et al., 2021b] actuellement en cours, les concepts de croyances, d'exploration et d'exploitation, mais aussi les différents types de mémoires impliquées dans cette tâche d'apprentissage humain ont été définis. Les notions de buts et d'engagement y sont également abordées.

Par ailleurs, l'équipe FLOWERS (FLOWing Epigenetic Robots and Systems)<fnref n="6" /> travaille sur des algorithmes d'intelligence artificielle dont le but est de proposer, en collaboration avec des équipes éducatives, des tâches d'apprentissage adaptées au niveau de l'apprenant afin de favoriser son engagement et ainsi améliorer sa progression, ceci tant au niveau de l'apprentissage humain que de l'apprentissage machine bio-inspiré. Au centre de leur approche est la notion de **motivation intrinsèque**.

Les travaux menés par l'équipe FLOWERS sur les implications de la motivation intrinsèque dans l'apprentissage humain offrent une nouvelle dimension à intégrer à la modélisation de l'apprenant initiée par l'action exploratoire AIDE. Ce travail commun pourrait permettre de mieux comprendre le fonctionnement de l'apprentissage humain, avec comme finalité de limiter les égalités éducatives tout en favorisant l'implication de la personne apprenante dans son éducation.

<footnote n="1">1. https://www.inria.fr/fr/aide-nouvelle-action-exploratoire-chez-inria</footnote>

<footnote n="2">2. https://team.inria.fr/mnemosyne/en/aide/</footnote>

<footnote n="3">3. https://creamaker.wordpress.com</footnote>

<footnote n="4">4. Dans le cadre des activités éducatives en psychologie et psychiatrie, un médium (média au pluriel) est ce qui caractérise l'objet manipulable à l'origine de l'apprentissage. Par exemple, la pâte à modeler, la peinture, les cubes sont des média.</footnote>

<footnote n="5">5. Les affordances représentent les utilisations potentielles et intuitives d'un objet.</footnote>

<footnote n="6">6. https://flowers.inria.fr</footnote>
Le travail décrit dans ce rapport est réalisé dans le cadre d'un stage de recherche en bioinformatique ayant pour but de s'approcher davantage de la compréhension des mécanismes de l'apprentissage humain. Pour cela il s'est avéré nécessaire d'explorer les recherches menées sur la motivation intrinsèque de l'apprenant au cours de l'apprentissage afin de comprendre dans quelle mesure elle y est impliquée. Ces recherches ont soulevé une problématique nécessitant de définir plus précisément les concepts indispensables à la compréhension des mécanismes impliqués dans l'apprentissage, tout particulièrement du fait de leur usage pluridisciplinaire, et souvent polysémique.

Une étape de contextualisation est alors à effectuer ici afin de caractériser précisément la problématique rencontrée. Les outils et méthodes employés pour y répondre seront aussi explicités avant d'aboutir à la présentation des résultats obtenus au cours du stage.

# 1 Contextualisation et problématique

Comment apprend-on ? C'est l'une des questions auxquelles l'action exploratoire AIDE tente de répondre, dans un paradigme spécifique. Mais qu'est-ce que l'apprentissage ? En quoi étudier le fonctionnement du cerveau peut-il avoir un impact sur l'éducation ? Et le numérique ? Dans quelle mesure intervient-il dans le domaine des neurosciences et est-il au cœur des sciences de l'éducation ?

À ce stade, un éclairage contextuel et conceptuel s'avère nécessaire, pour introduire le travail réalisé.

## 1.1 Apprendre : un objet d'étude multidisciplinaire

Il est complexe de définir ce qu'est "apprendre" car ce processus peut être analysé selon différentes perspectives tant épistémologiques que méthodologiques. En effet, Sylvain CONNAC rappelle que l'acte d'apprendre est "complexe, dans le sens d'un tissage entre activités intellectuelles différentes et dans celui de savoirs issus de diverses disciplines", et il aurait pu ajouter, des savoir-faire et savoir-être. Au niveau neurobiologique, il rappelle que l'acte d'apprendre "s'exprime par l'intermédiaire de près de 100 milliards de neurones, chaque neurone étant potentiellement en liaison synaptique avec 10 000 autres, voisins ou éloignés dans le cerveau" [Connac, 2018].

Avec l'émergence, déjà ancienne, de ce qui est nommé intelligence artificielle 7, la notion d'apprentissage s'enrichit d'un nouveau sens : la capacité pour un algorithme d'adapter ses paramètres

<footnote n="7">7. "L'intelligence artificielle (IA, ou AI en anglais pour Artificial Intelligence) consiste à mettre en œuvre un certain nombre de techniques visant à permettre aux machines d'imiter une forme d'intelligence biologique. L'IA se retrouve implémentée dans un nombre grandissant de domaines d'application. La notion voit le jour dans les années 1950 grâce au mathématicien Alan Turing" en ligne : https://www.futura-sciences.com/tech/definitions/informatique-intelligence-artificielle-555/</footnote>
à partir de données pour automatiquement fournir un calcul avec les propriétés escomptées [Rou-
gier, 2015]. L'établissement plus récent de liens entre intelligence artificielle et éducation [Viéville
et Guitton, 2020], tant au niveau de l'apprentissage avec le numérique, que de l'apprentissage
au numérique [Gérard et al., 2020], a permis de faire émerger l'idée d'utiliser les formalismes de
l'intelligence artificielle pour mieux modéliser le comportement humain [Romero et al., 2020].

La collaboration entre les différents domaines de recherche à l'origine de ce travail est alors es-
sentielle pour tenter de comprendre ce processus complexe. Ces différentes disciplines se rejoignent
en un intérêt commun qui est de comprendre les mécanismes cognitifs de l'acte d'apprendre et ainsi
permettre aux professionnels de l'éducation de mieux comprendre cet acte d'apprendre, avec la
finalité d'améliorer l'efficacité des tâches proposées aux apprenants dans le but de favoriser leur
apprentissage.

1.1.1 Les neurosciences

En 2018, Jean FRAYSSINHES et Florent PASQUIER [Frayssinhes et Pasquier, 2018] définissent les neurosciences comme l'ensemble des disciplines en lien avec l'étude du cerveau et ils identifient celles qui jouent un rôle important pour la recherche dans le domaine l'éducation. Ils citent les neurosciences cognitives, les neurosciences computationnelles, la neuropédagogie ainsi que les neurosciences affectives et sociales. Tandis que les neurosciences cognitives tentent de lier système nerveux (mécanismes cérébraux) et cognition, la neuropédagogie permet de comprendre la construction de l'intelligence dans le cerveau ainsi que les effets des apprentissages fondamentaux. Quant aux neurosciences affectives et sociales, elles étudient le rôle des émotions et l'importance de l'aspect social dans l'apprentissage.

Enfin, les neurosciences computationnelles cherchent à élaborer des modèles chargés de simuler
le fonctionnement du cerveau. Dans le contexte de recherche où se situent ce stage, l'hypothèse
de travail est que cette dernière discipline (en association avec les autres) puisse permettre de
modéliser l'apprenant lors d'une tâche d'apprentissage et par conséquent de comprendre les neuro-
mécanismes impliqués dans l'apprentissage.

1.1.2 Les sciences de l'éducation

Philippe MEIRIEU<fnref n="8" /> se base sur l'histoire des sciences de l'éducation pour identifier les disci-
plines qu'elles couvrent <fnref n="9" />. Il rappelle que les sciences de l'éducation sont nées entre 1967 et 1970
dans le but de réunir ces disciplines. Avant la création des sciences de l'éducation, il s'agissait de
la pédagogie qui se concentre davantage sur l'aspect concret, pratique de l'éducation, de manière
transversale aux disciplines. Puis, l'éducation se basait sur le développement du point de vue de la
psychologie. Aujourd'hui, les sciences de l'éducation permettent de travailler conjointement sur la
question du "comment apprendre". La psychologie, la sociologie, l'anthropologie, la linguistique,

<footnote n="8">8. https://www.meirieu.com/BIOGRAPHIE/biographie.htm</footnote>

<footnote n="9">9. https://www.meirieu.com/COURS/pedaetscienceseduc.pdf</footnote>
l'économie ou encore l'histoire et la philosophie sont impliquées dans les sciences de l'éducation car elles participent à l'étude des apprentissages. Cela rejoint ce que Louis MARMOZ de l'Université de Caen écrit dans une note de synthèse pour la revue française de pédagogie éditée par l'Institut Français de l'éducation<fnref n="10" />. Les sciences de l'éducation constituent alors un domaine de recherche pluridisciplinaire concernant "les réalités éducatives".

Les collègues en sciences de l'éducation collaborant au sein de l'action exploratoire AIDE, proposent donc d'aller plus loin, avec l'idée de "sciences computationnelles de l'éducation" [Romero et al., 2020] qui vise donc à combiner d'une part des modélisations développées en neurosciences computationnelles et en intelligence artificielle bio-inspirée et d'autre part la modélisation en sciences de l'éducation de la personne apprenante et la situation d'apprentissage dans une tâche bien définie.

### 1.1.3 La neuroéducation

Les neurosciences cognitives et les sciences de l'éducation se rejoignent aussi avec des travaux en neuroéducation relatifs aux problématiques éducatives. L'objectif est de mieux comprendre le fonctionnement du cerveau lors de l'apprentissage et de déterminer de meilleures méthodes éducatives. D'autre part, la neuroéducation permet de dépasser les "mythes en éducation, reconnus comme des fausses croyances, des affirmations sans fondement empirique" [Connac, 2018].

Les domaines de recherche explicités prennent alors tout leur sens dans l'établissement d'un modèle de l'apprenant, au sein d'une tâche spécifique. En effet, il faut comprendre ce qui constitue un apprenant dans sa globalité et sa complexité pour tenter de comprendre comment fonctionne le processus d'apprentissage, dans un cas précis.

C'est en ces sens que les équipes de Mnemosyne et FLOWERS s'associent au sein de l'action exploratoire AIDE. Les chercheuses et chercheurs de Mnemosyne travaillent à la fois dans le domaine des neurosciences pour comprendre davantage le fonctionnement du cerveau et à la fois dans le domaine des sciences du numérique afin d'améliorer les algorithmes d'intelligence artificielle en se basant sur le fonctionnement humain.

L'équipe de recherche de FLOWERS crée des algorithmes d'intelligence artificielle dans le contexte des sciences de l'éducation. Cela dans le but de favoriser l'apprentissage en adaptant le niveau de difficulté à chaque apprenant par l'utilisation de ces algorithmes lors de tâches dédiées et définies en collaboration avec les enseignants.

L'association de ces équipes et de leurs travaux pourrait permettre d'aboutir à un modèle au plus proche de la réalité et ainsi de mieux comprendre le fonctionnement de l'apprentissage pour tenter d'en améliorer les méthodes.

<footnote n="10">10. http://ife.ens-lyon.fr/publications/edition-electronique/revue-francaise-de-pedagogie/INRP_RF043_5.pdf</footnote>
## 1.2 Apprendre : un processus complexe

Sylvain CONNAC cite cette définition pour l'acte d'apprendre : "Apprendre, c'est tout à la fois saisir par l'esprit, acquérir des connaissances, intégrer des données nouvelles à une structure existante, construire par transformation de nouvelles représentations et de nouvelles connaissances, et modifier un comportement" [Connac, 2018].

### 1.2.1 Des concepts généraux

La cognition et l'apprentissage constituent le socle conceptuel du travail mené ici. Les définir n'est pas chose aisée car ils ont une multitude de caractéristiques pouvant varier selon le domaine disciplinaire qui les utilise. Seuls des aspects généraux seront abordés ici.

#### La cognition

Les mots "cognition" ou "processus cognitifs" viennent du latin *cognitio* qui signifie connaissance ou action d'apprendre [Lieury, 2017]. La cognition regroupe des grandes fonctions mentales comme la perception, la mémoire, le langage, le raisonnement, les fonctions exécutives, la motricité etc. Elle intervient aussi au niveau des apprentissages et des émotions [Connac, 2018].

La cognition faisant référence au concept de "connaissance", elle provoque le questionnement suivant : qu'est-ce que la connaissance ? Dans un premier temps, cette question peut paraître inutile car ce terme est employé couramment et certainement que chacun et chacune pense savoir ce qu'est la connaissance ou du moins ce que ce mot veut dire. Cependant, définir, donner un sens univoque au concept de connaissance est plus difficile qu'il n'y paraît car selon le point de vue, la discipline ou encore les croyances, la connaissance est polysémique. Lorsque le sujet de recherche est de comprendre comment un apprenant apprend et qu'il est abordé par différents domaines de recherche comme c'est le cas ici, y compris en lien avec l'apprentissage machine, il paraît pourtant essentiel de trouver une définition univoque pour ce concept afin d'établir un socle commun sur lequel se baser et éviter les contresens.

Comprendre comment un apprenant apprend nécessite donc, tout d'abord, de comprendre ce qu'est "apprendre" et ce qui est impliqué dans ce processus. La cognition et la connaissance sont les premiers concepts qu'il paraît essentiel de définir. Cependant, ces derniers font eux-mêmes appel à de nombreuses notions complexes et nécessaires pour réaliser un modèle de l'apprenant. Or, il est difficile de trouver, dans la littérature, des définitions univoques et totalement adaptées au cadre de la recherche menée dans l'action exploratoire AIDE sur l'apprentissage.

#### L'apprentissage

Jean FRAYSSINHES et Florent PASQUIER qualifient l'apprentissage comme une "réaction cérébrale due à un stimulus, une nouveauté" [Frayssinhes et Pasquier, 2018]. Ils précisent également que le cerveau "doit être en interaction, [...] éveillé, motivé, concentré" et qu'il "suscite des émotions qui sont liées à la mémoire" [Frayssinhes et Pasquier, 2018].
Alain LIEURY définit l'apprentissage comme "la modification systématique du comportement en fonction de l'exercice" [Lieury, 2017]. Il existe divers niveaux d'apprentissage qui seraient liés à "la complexité du système nerveux, en particulier du cerveau" [Lieury, 2017].

L'élaboration d'un modèle ontologique de l'apprentissage nécessite une définition conceptuelle précise pour être pertinent et cela au delà des concepts généraux. En effet, d'autres concepts plus spécifiques du contexte d'application de la recherche menée ont aussi toute leur importance et nécessitent également d'être précisés.

### 1.2.2 Des concepts spécifiques

Le contexte d'application de l'action exploratoire AIDE est d'étudier l'apprentissage au cours d'une tâche de résolution de problème. Cela ajoute un nouveau domaine à explorer.

D'autre part, les recherches menées par l'équipe FLOWERS pointent l'efficacité du numérique pour favoriser l'apprentissage mais aussi, et surtout, la place centrale de la motivation intrinsèque dans cela.

#### La résolution de problème

Selon Patrick LEMAIRE "un problème est une situation dans laquelle une personne cherche à atteindre un but et ne dispose pas nécessairement en mémoire de la procédure pour y parvenir" [Lieury et Didierjean, 2018]. Ce type de situation peut être de nature intellectuelle (par exemple, des problèmes à résoudre dans le cadre scolaire) ou quotidienne, collective ou personnelle (par exemple, trouver une voiture ou bien résoudre un conflit entre soi et une autre personne).

Les tâches de résolution de problème ont été étudiées de diverses manières et il a été montré qu'elles ont un impact important sur la motivation de l'apprenant et a fortiori sur les progrès d'apprentissage.

#### La motivation

Fabien FENOUILLET a étudié en détail différentes théories de la motivation afin d'établir des définitions précises. Il commence par donner une **définition simplifiée** basée sur l'impact comportemental : "la motivation est ce qui explique le dynamisme du comportement" [Fenouillet, 2016]. Par cette définition, il revient au sens étymologique du mot motivation<fnref n="11" /> selon lequel la motivation permettrait d'expliquer, de justifier, de soutenir et de faire persister un comportement, une action, un mouvement.

En confrontant plusieurs théories et définitions à cette définition simplifiée, l'auteur aboutit à une **définition générale** qui prend en compte l'individualité de la motivation : "la motivation désigne une hypothétique force intra-individuelle protéiforme<fnref n="12" />, qui peut avoir des déterminants

<footnote n="11">11. Du latin *moveo* signifiant mouvoir, bouger.</footnote>

<footnote n="12">12. Qui peut prendre diverses formes.</footnote>
internes et/ou externes multiples, et qui permet d'expliquer la direction, le déclenchement, la persistance et l'intensité du comportement ou de l'action" [Fenouillet, 2016].

Enfin, l'auteur explique que même si les effets produits par la motivation permettent de la ca-
ractériser en partie, ils ne permettent pas d'en définir la nature. "C'est un problème d'autant plus
complexe que de nombreuses théories motivationnelles s'appuient sur des conceptualisations en
termes de but, d'intérêt, d'envie, de besoin ou de curiosité pour parler de motivation" [Fenouillet,
2016]. Il semble alors difficile d'établir une définition globale de la motivation qui permettrait d'ex-
pliquer sa nature sans être spécifique à une conception en particulier. L'auteur se propose alors
de donner une définition théorique qui serait basée sur des catégories les plus générales possibles.
Il cite notamment l'exemple de la théorie de l'autodétermination qui catégorise la motivation
comme étant soit intrinsèque, soit extrinsèque. "La motivation suppose non seulement qu'il y ait
un motif au comportement de l'individu mais aussi que ce dernier soit en mesure d'anticiper les
effets de ce comportement s'il se décide à agir" [Fenouillet, 2016].

L'ensemble des notions balayées brièvement nécessitent d'être revisitées avec un éclairage plu-
ridisciplinaire afin de fournir la matière à une formalisation plus poussée. Par ailleurs, alors que
la littérature anglophone est bien fournie sur ces sujets, y compris de manière transdisciplinaire
(ce sera mentionné au cours des développements), il n'y a pas, au niveau francophone, de revue
de la littérature suffisamment approfondie pour avoir la matière en question. Or, ce besoin d'un
travail francophone est double : d'une part, la cible finale sont les professionnels de l'éducation,
évidemment francophones au niveau de leurs pratiques ; d'autre part, la terminologie n'est pas
isomorphique au niveau de ces concepts avec les termes en langue anglaise. Il est donc important
d'avoir préalablement à un travail de formalisation, une large et profonde analyse de toutes les
notions scientifiques à utiliser. C'est ce travail préliminaire qui a été réalisé.

1.3 Problématique

L'approche choisie est celle d'une modélisation symbolique sous forme de représentation for-
melle des connaissances avec un modèle informatique, ici des ontologies. Les définitions générales
doivent être d'abord posées à un niveau phénoménologique pour s'entendre sur les termes et dres-
ser le périmètre des éléments d'intérêt. Ces définitions générales ne permettent évidemment pas
en elles-mêmes de modéliser précisément l'apprenant sous forme ontologique. Comme évoqué pré-
cédemment, une ontologie nécessite de définir des concepts de manière suffisamment précise afin
de les mettre en relation.

Qu'est-ce qu'une ontologie ?

Xavier AIMÉ définit une ontologie comme "un modèle formel à visée computationnelle regrou-
pant une hiérarchie de concepts et une hiérarchie de relations" [Aimé et Arnould, 2021]. Grâce
à une ontologie il est possible pour un algorithme d'inférer à partir de la description d'un envi-
ronnement donné dans le but de "générer des connaissances implicites à partir de connaissances
explicites" [Aimé et Arnould, 2021]. Les concepts définis sont liés par des relations et chacun est
décrit grâce à des propriétés fonctionnelles et descriptives. Jacques CHAUMIER explique qu'une ontologie "fournit le vocabulaire spécifique à un domaine de la connaissance et, selon un degré de formalisation variable, fixe le sens des concepts et des relations qui les unissent" [Chaumier, 2007].

Xavier AIMÉ cite GUARINO, OBERLE & STAAB (2009) qui distinguent trois notions qualifiant une ontologie :

* La première est la **conceptualisation**. Les auteurs expliquent qu’il s’agit en fait d’un "un résumé, une vision simplifiée du monde que nous souhaitons représenter dans un but donné (en référence aux travaux de Genesereth & Nilsson 1987)" [Aimé et Arnould, 2021]. Xavier AIMÉ rapporte que "cette vision simplifiée du monde [se définit] comme un ensemble totalement ordonné d’états du monde, correspondant à l’évolution du système dans le temps" [Aimé et Arnould, 2021].

* La seconde est une **entité formelle, une spécification explicite** qui utilise un des langages de descriptions. "La signification des concepts modélisés y est décrite grâce aux relations que chaque concept possède avec les autres concepts du domaine représenté" [Aimé et Arnould, 2021].

* La troisième est une **conceptualisation partagée** exprimant un consensus "sur la représentation qu'un ou plusieurs individus se font de leur monde" [Aimé et Arnould, 2021].

Ji HAN donne une définition allant dans le même sens que les auteurs précédemment cités<fnref n="13" />.

C'est en ce sens que le besoin de réaliser une revue de la littérature, étoffée et mise en lien avec le sujet de recherche, a été identifié. Ce travail a été réalisé dans le cadre de ce stage et constitue l'état de l'art sur lequel est basé la mise en oeuvre de la *modélisation de la motivation intrinsèque lors d'une tâche de résolution de problème*. Cette revue de la littérature a été annexée à ce rapport par souci de lisibilité (voir l'annexe B).

## 2 Matériel et méthode

Ce stage a donc tout d'abord consisté à l'identification des principaux processus impliqués dans l'apprentissage humain dans le but de définir les concepts essentiels. Tout au long de la définition de ces concepts, leur implication dans l'apprentissage humain au cours d'une tâche de résolution

<footnote n="13">13. "An ontology is defined as an explicit formal specification of a shared conceptualization (Gruber, 1993). It can be constructed around an individual taxonomy or several taxonomies and their relationships (Gilchrist, 2003). The aim of ontologies is to capture consensual data, knowledge, and information in a formal approach for reusing and sharing among different people and applications (Storga et al., 2010). Ontologies have been widely applied in various areas, such as knowledge and information management, semantic webs, and natural language processing. Ontologies are often used to support design activities, for example, design knowledge representation (Gero and Kannengiesser, 2007, 2014; Cross and Bathija, 2009), design activity description (Sim and Duffy, 2003), functional knowledge systematization (Kitamura and Mizoguchi, 2004), product family development (Nanda et al., 2005), and design information extraction and retrieval (Li and Ramani, 2007). There is a potential for enhancing design, especially design creativity, by combining the aspects of analogy and ontology" [Han et al., 2018]</footnote>
de problème (CreaCube) a été identifiée et analysée. Ce travail de recherche préliminaire a conduit
à la modélisation de l'apprenant sous forme d'une ontologie.

## 2.1 Réalisation de la revue de la littérature

Le sujet de ce stage portait donc sur l'analyse de la motivation intrinsèque au cours d'une activité de résolution de problème avec comme aboutissement de compléter l'ontologie réalisée par Lisa ROUX et Chloé MERCIER en intégrant les concepts en lien avec la motivation intrinsèque. À cette fin, il fallait reprendre précisément les notions de cognition, ses processus impliqués dans l'apprentissage qui ont servi de point de départ à cette recherche. Ensuite, les théories de l'apprentissage et la résolution de problème ont été traitées. La motivation s'est retrouvée de manière assez transversale dans les différentes étapes de l'apprentissage et plus largement dans les processus cognitifs. Elle a tout d'abord été définie de manière générale puis abordée en détail en se basant sur les recherches menées par l'équipe FLOWERS concernant plus spécifiquement la motivation intrinsèque. Un fois les recherches conceptuelles terminées, les algorithmes créés par l'équipe FLOWERS ont été étudiés. Ils consistent à proposer à l'apprenant la séquence d'activités la plus pertinente pour produire le maximum de progrès d'apprentissage en se basant sur le maintien de la motivation intrinsèque chez celui-ci.

La recherche conceptuelle a été menée de différentes manières. Tout d'abord, il s'agissait de lire les publications écrites dans le cadre de l'action exploratoire AIDE ainsi que celles de l'équipe FLOWERS.

Ensuite, afin de définir les concepts identifiés dans le cadre de l'apprentissage humain, des mo-
teurs de recherches ont été utilisés comme Google 14 et Google Scholar 15. Les publications scien-
tifiques récentes et libres d'accès ont été privilégiées. Le portail cairn.info 16, spécialisé dans la
mise en ligne d'ouvrages et de revues des sciences humaines et sociales a été grandement utilisé.
Cela a été rendu possible par l'authentification institutionnelle (université de Bordeaux) qui per-
met un accès libre aux publications. De même, le portail Babord+ 17 a favorisé l'accès libre à des
ressources variées. Par ailleurs, beaucoup d'ouvrages provenant de bibliothèques universitaires ou
de centres de ressources documentaires spécialisés dans les domaines étudiés 18, ont été utilisés.

Une fois les ressources identifiées comme pertinentes, elles ont fait l'objet de plusieurs lectures
et ont été annotées selon un code couleur pour faciliter la recherche d'information. Un logiciel de
gestion de référence (Zotero 19) a été utilisé pour gérer et partager les données bibliographiques.

<footnote n="14">14. https://www.google.fr</footnote>

<footnote n="15">15. https://scholar.google.com</footnote>

<footnote n="16">16. https://www.cairn.info</footnote>

<footnote n="17">17. http://babordplus.u-bordeaux.fr</footnote>

<footnote n="18">18. Des ouvrages en sciences de l'éducation, en psychologie ou encore en neurosciences ont notamment été empruntés auprès du Centre de Ressources Documentaires (CRD) de l'Institut National Supérieur du Professorat et de l'Éducation (INSPÉ) de l'Académie de Bordeaux.</footnote>

<footnote n="19">19. https://www.zotero.org</footnote>
Par ailleurs, les recherches bibliographiques ont parfois abouti à trouver des documents hors du propos de la revue de la littérature mais ayant un intérêt scientifique pour le sujet d'étude de l'action exploratoire AIDE. Ces ressources ont alors été partagées avec les membres de l'équipe afin de les porter à leur connaissance et d'échanger des points de vue, des explications permettant d'enrichir la culture professionnelle. Une partie d'un échange a été retranscrit dans l'annexe A.

Pour ce qui est du formalisme de la revue de la littérature, le langage LaTeX a été utilisé pour la rédaction par le biais de l'éditeur en ligne Overleaf<sup>20</sup>. Au fur et à mesure de l'avancement des recherches et de la rédaction, les différents professionnels de l'équipe ont participé à la relecture et proposer des corrections ou des précisions lorsque c'était nécessaire. Par ailleurs, pour favoriser la recherche des différents concepts clés dans la revue de la littérature, un index a été enrichi au fur et à mesure, de même qu'une table des figures.

Chaque exploration conceptuelle a été illustrée par des schémas et s'est conclue par la mise en lien des aspects théoriques avec l'aspect expérimental de la tâche CreaCube.

Une fois ces recherches terminées, les publications de l'équipe FLOWERS ont été relues et les algorithmes (RiARiT et ZPDES) ont pu être étudiés. Il s'agissait de comprendre et d'interpréter des équations mathématiques et des algorithmes en pseudocode. Cela a été retranscrit en langage humain dans la revue (annexe B) et illustré avec des schémas. Des échanges avec les auteurs des publications et avec les membres de l'équipe ont permis de valider et/ou de compléter le propos.

## 2.2 Conception de l'ontologie

Outre le travail de recherche présenté précédemment, l'élaboration d'une ontologie ne faisant pas partie des enseignements dispensés en master de bioinformatique, il a été nécessaire d'acquérir des pré-requis. Pour ce faire, trois formations à distance ont été effectuées en début de stage : MOOC (Massive Open Online Course). Le premier a été réalisé par l'INRIA (Institut National de Recherche en Informatique et Automatique) disponible sur la plateforme de formation en ligne fun-mooc<sup>21</sup> et a pour titre : Intelligence Artificielle avec Intelligence (IAI)<sup>22</sup>. Il permet d'acquérir les fondements de l'intelligence artificielle et de différencier mythe et réalité la concernant. Ensuite, la formation en ligne Elements Of AI<sup>23</sup> avait pour but d'approfondir et d'expérimenter des algorithmes d'intelligence artificielle. Enfin, sur la plateforme fun-mooc, la formation "Web sémantique et web de données"<sup>24</sup> constituait un support essentiel à la réalisation d'une ontologie. Elle comprend des informations historiques, des cours sur le formalisme sémantique avec différents langages (modèle RDF, langage de requête SPARQL, ontologies et schémas RDFS, formalisation

<footnote n="20">20. https://www.overleaf.com</footnote>

<footnote n="21">21. https://www.fun-mooc.fr/fr/</footnote>

<footnote n="22">22. https://lms.fun-mooc.fr/courses/course-v1:inria+41021+session01/info</footnote>

<footnote n="23">23. https://www.elementsofai.fr</footnote>

<footnote n="24">24. https://lms.fun-mooc.fr/courses/course-v1:inria+41002+self-paced/courseware/cb6cfaf407cc47ef949b78bbffe2ee9b/</footnote>
en OWL, etc.). Des sessions de mise en pratique et d'utilisation d'outils ont aussi été effectuées. Chacune de ces formations ont abouti à l'obtention de certificats de réussite.

D'autre part, Chloé MERCIER<fnref n="25" /> a poursuivi cet enseignement lors de séances de formation à l'utilisation du logiciel Protégé<fnref n="26" /> permettant de créer des ontologies et de les visualiser sous forme de graphes. Il est gratuit et libre d'accès.

D'autres outils comme un éditeur de code (Visual Studio Code<fnref n="27" />) et un gestionnaire de version (GitLab<fnref n="28" />) ont été utilisés pour éditer l'ontologie et collaborer à son développement en OWL (Web Ontology Language). OWL est un langage utilisé pour la représentation de connaissances basé sur le formalisme RDF (Resource Description Framework). Ce dernier est un modèle de graphe permettant la description de ressources web.

Initialement, il était prévu d'ajouter les concepts identifiés à l'ontologie élaborée par Lisa ROUX<fnref n="29" /> [Roux et al., 2020] et Chloé MERCIER [Mercier et al., 2021a] [Mercier et al., 2021b]. Cette ontologie modélise la tâche d'apprentissage CreaCube que la personne apprenante découvre et doit résoudre. Elle représente le monde dans lequel l'apprenant interagit avec les objets.

Le but de ce stage a été de définir précisément les concepts nécessaires à la modélisation bioinspirée (en prenant notamment en compte les processus cognitifs) de l'apprenant indépendamment de la tâche de façon à proposer une ontologie transférable à d'autres tâches d'apprentissage. Par ailleurs, l'ontologie modélisant la tâche prend en considération à la fois le comportement de l'apprenant dirigé par des buts ou par des stimuli. Il était alors nécessaire d'y intégrer la notion de motivation afin de modéliser le comportement dirigé par la curiosité conformément au travaux de l'équipe de FLOWERS. Il est alors apparu plus pertinent de développer l'ontologie modélisant la personne apprenante de manière indépendante de celle modélisant la tâche de résolution de problème CreaCube.

Cette première ontologie<fnref n="30" /> a malgré tout servi de socle pour le formalisme. Son étude et son analyse ont été une étape essentielle et source d'une importante collaboration avec l'équipe de l'action exploratoire AIDE.

La première étape de la modélisation a été le choix des concepts pertinents pour la représentation. Il a ensuite fallu déterminer leur hiérarchie, c'est-à-dire comment ces concepts sont inclus les uns dans les autres. Enfin, des propriétés ont été sélectionnées et ajoutées pour rendre compte des relations non hiérarchiques entre ces concepts.

<footnote n="25">25. https://www.bordeaux-neurocampus.fr/staff/chloe-mercier/</footnote>

<footnote n="26">26. https://protege.stanford.edu</footnote>

<footnote n="27">27. https://code.visualstudio.com</footnote>

<footnote n="28">28. https://gitlab.inria.fr</footnote>

<footnote n="29">29. https://hal.archives-ouvertes.fr/LINE/search/index/q/*/*authFull Name_s/Lisa+Roux</footnote>

<footnote n="30">30. Documentation et code source disponibles en ligne : https://line.gitlabpages.inria.fr/aide-group/creaonto/</footnote>
# 3 Résultats

Le travail de recherche en lui-même a conduit à l'aboutissement d'une revue de la littérature francophone visible dans l'annexe B. Cette revue va faire l'objet d'une publication en tant que rapport de recherche Inria. Elle va être également présentée à la Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle<fnref n="31" /> dans le but de faire connaître ce document de référence francophone. Par ailleurs, ce document va être utilisé en tant que support de cours pour les étudiants en sciences de l'éducation, par exemple au sein du MSc Smart EdTech <fnref n="32" />, les sciences cognitives et leur modèles computationnels étant de plus en plus utilisés <fnref n="33" /> pour comprendre l'apprentissage humain.

Cette revue a permis de poser les définitions qui dans un deuxième temps doivent faire l'objet d'une modélisation informatique au sens de la représentation formelle des connaissances. Ce travail de très grande ampleur est en soi un projet collectif de plusieurs mois, mais le travail a pu être défriché en identifiant un certain nombre de classes et propriétés à la fois générales et liées à ce propos plus précis sur la motivation intrinsèque. Cette ébauche montre à la fois la faisabilité d'une telle formulation et permet aussi de mettre en lumière les points de difficulté d'une telle spécification.

Le code source de l'ontologie développée dans le cadre de ce stage est disponible en ligne en accès libre <fnref n="34" />. Cette ontologie, développée de manière indépendante de la tâche, pourra être impor-tée dans l'ontologie CreaCube décrite précédemment. De cette façon, elle demeure transférable, dans une certaine mesure, à d'autres tâches d'apprentissage. Elle utilise le langage de description OWL basé sur la structuration de triplets RDF en appliquant la syntaxe Turtle.

L'ontologie est tout d'abord composée d'une hiérarchie de classes représentant les connais-sances, les concepts à modéliser. Ces classes peuvent être observées dans la figure 1. Cette dernière est une vue du logiciel Protégé montrant la hiérarchie des classes qui sont intégrées au modèle. Par exemple, dans la figure 1, la Curiosité est une sous-classe <fnref n="35" /> de la Motivation Intrinsèque qui elle-même est une sous-classe de la Motivation.

Les classes peuvent à la fois être sujet et/ou objet d'un triplet RDF. Un triplet RDF est une représentation déclarative mettant en relation un sujet et un objet à l'aide d'un prédicat. Le sujet est la ressource à décrire, le prédicat une propriété s'appliquant sur cette ressource et l'objet est la valeur de cette propriété. Pour continuer sur le même exemple, la figure 2 montre graphiquement la hiérarchie de la classe Motivation. Dans le monde représenté, tout est une Chose (ellipse la plus

<footnote n="31">31. https://roia.centre-mersenne.org/</footnote>

<footnote n="32">32. http://smartedtech.eu</footnote>

<footnote n="33">33. Par exemple, il est possible de mentionner, au niveau français, la notion de cogniclasse https://sciences-cognitives.fr/cc-quest-ce, ou encore les travaux sur l'attention qui conduisent à des ressources pédagogiques effectives https://pixees.fr/atole-lattention-a-lecole</footnote>

<footnote n="34">34. https://gitlab.inria.fr/line/aide-group/creaonto/-/raw/learner-onto/creaontoV2/learner-ontolog y.owl, sous licence CC-BY.</footnote>

<footnote n="35">35. Une sous-classe hérite des propriétés d'une classe et peut être sous-classe de plusieurs classes à la fois. La Curiosité est une sous-classe de la Motivation car elle sont liées par la relation "est une".</footnote>
<figure><img src="image_7.png" /></figure>

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Hiérarchie des classes.</figcaption></figure>

Cette figure représente la hiérarchie des classes de l'ontologie modélisant la personne apprenante réalisée dans ce stage.
Elle a été séparée en deux par souci de lisibilité (figures 1a et 1b).
à gauche dans la figure). La Motivation est une Chose : la Motivation est alors sujet, *is-a* (est une) le prédicat et la Chose (*Thing*) est l'objet. La Motivation Intrinsèque est à la fois sujet et objet : objet de la Curiosité et sujet de la Motivation.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Visualisation de la hiérarchie de la classe Motivation.</figcaption></figure>

Cette figure est la visualisation de la hiérarchie de la classe Motivation. Elle est issue du logiciel Protégé grâce au *plugin OWLViz*.

Pour préciser les relations non-hiérarchiques entre classes, il est possible de définir de nouvelles propriétés. Chaque propriété est caractérisée par un domaine (la classe à laquelle peuvent appartenir les "sujets") et un co-domaine (la classe à laquelle peuvent appartenir les "objets") et éventuellement des quantifieurs sur le co-domaine afin de mieux spécifier les valeurs possibles pour l'objet (*some*, *min*, *max*, cardinalité exacte, etc). Ainsi, une classe peut être une sous-classe du domaine d'une propriété, ce qui restreint également le co-domaine. Cela s'appelle une restriction de propriété. Par exemple, la propriété *dependsOn* ("dépends de") peut a priori s'appliquer à une grande diversité de Choses; mais, lorsqu'elle a pour sujet une instance de Motivation, au moins l'un de ses objets (*some*) devrait être une instance d'Autodétermination (cf. figure 3). En français, cela signifie que toute motivation dépend au moins d'une autodétermination.
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Vue Protégé des usages de la classe Motivation.</figcaption></figure>

Cette figure représente une vue du logiciel Protégé lorsque l'on sélectionne une classe précise pour visualiser ses détails. Ici, il est possible d'observer tous les triplets dans lesquels la classe Motivation est utilisée, ainsi que les valeurs possibles des propriétés restreintes à cette classe.
La figure 3 montre l'interface du logiciel Protégé. Sur la partie gauche, il est possible de manipuler la hiérarchie des classes. Dans cet exemple, c'est la classe Motivation qui est sélectionnée. La partie inférieure droite de la fenêtre montre les restrictions de propriétés appliquées à la classe Motivation ; l'exemple précédent correspond à la première ligne de cette fenêtre. La fenêtre flottante dans la partie supérieure droite montre la liste des usages de la classe Motivation, c'est-à-dire toutes les occurrences où la Motivation se trouve être sujet ou objet d'un triplet RDF. Par exemple, l'Autodétermination (sujet) est une fonction croissante de (prédicat) la Motivation (objet). Cette fenêtre permet donc de voir un triplet où la Motivation n'est pas le sujet sans pour autant avoir sélectionné la classe Autodétermination qui, dans le cas de cet exemple, est le sujet du triplet.

La figure 4 montre quant à elle la hiérarchie des propriétés. Dans le cas de cette hiérarchie, la propriété fosters est une sous-propriété de monotonicallyIncreases car elles décrivent un même phénomène mais la sous-propriété le fait de manière plus précise.

Sur le côté gauche de la figure 6 sont représentées la hiérarchie des propriétés dans sur l'interface du logiciel Protégé. Pour cet exemple, c'est la propriété fosters qui est sélectionnée. La partie inférieure droite de la fenêtre montre la description de la propriété. Elle est une sous-propriété de monotonicallyIncreases et est la réciproque (inverseOf) de isFosteredBy. La fenêtre flottante dans la partie supérieure droite de la figure permet de visualiser les différents usages de la propriété sélectionnée.

Ici (fenêtre supérieure droite de la figure 6), il est possible de voir dans quels triplets la propriété est impliquée. Par exemple, la Curiosité (sujet) favorise (prédicat) l'Apprentissage (objet). Une relation réciproque serait alors : l'Apprentissage est favorisé par la Curiosité, sujet et objet s'inversent alors lorsque c'est la propriété réciproque (inverseOf) qui est utilisée.

Tous les exemples choisis, y compris ce dernier (la curiosité favorise l'apprentissage) est issu de la revue de la littérature. La figure 5 représente la relation entre la curiosité et l'apprentissage selon la théorie du learning progress (voir annexe B). Cette figure montre que les relations et les concepts modélisés dans l'ontologie sont bien issus du travail de recherche mené en amont et ayant abouti à la rédaction d'une revue de la littérature. Cette dernière était réellement nécessaire pour modéliser de manière correcte et précise les phénomènes impliqués dans l'apprentissage.
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>FIGURE 4 – Hiérarchie des propriétés.</figcaption></figure>

Cette figure représente la hiérarchie des propriétés de l'ontologie modélisant la personne apprenante réalisée dans ce stage.
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>FIGURE 5 – Relations entre apprentissage et curiosité.</figcaption></figure>

Cette figure est une adaptation traduite du schéma réalisé par Pierre-Yves OUDEYER [Oudeyer et al., 2016]. Elle représente le lien causal existant entre l'apprentissage et la curiosité selon la théorie du *learning progress* qui intègre une boucle de rétroaction positive entre l'apprentissage et l'état de curiosité.
<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>FIGURE 6 – Vue Protégé de l'usage des propriétés.</figcaption></figure>

Cette figure représente la capture des propriétés de l'ontologie dans le logiciel Protégé. Plus précisément elle permet de visualiser les propriétés et leurs usages. Ici, c'est la propriété fosters qui est sélectionnée pour l'exemple.
<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>FIGURE 7 – Graph issu d’une partie de l’ontologie de l’apprenant.</figcaption></figure>

Cette figure représente un graphe issu de l'ontologie de l'apprenant réalisée dans le cadre de ce stage et visualisé dans le logiciel Protégé grâce au *plugin Ontograf*.
La figure 7 est une représentation graphique d'une partie de l'ontologie modélisant la personne apprenante. Le *plugin* Ontograf permet de sélectionner les classes d'intérêt et de choisir de représenter ou non toutes leurs relations. Pour aboutir à ce graphe, la Motivation, l'Apprenant et l'Apprentissage ont été sélectionnées et leurs relations représentées. Cette représentation n'est donc pas exhaustive mais favorise la lisibilité.

En restant sur l'exemple de la Motivation, au centre du graphe, il est possible d'identifier les restrictions de propriétés en lien avec l'Autodétermination<fnref n="36" />. En effet, la relation en pointillés verts montre que la Motivation dépend de l'Autodétermination et que celle-ci est une fonction croissante de (relation en pointillés oranges) la Motivation. Les relations en traits pleins bleus pointent vers les sous-classes.

Par exemple, la Volition, la Motivation Intrinsèque et la Motivation Extrinsèque sont des sous-classes de la Motivation. Par ailleurs, et pour faire le lien avec la théorie du *learning progress* représentée dans la figure 5, il est montré que la Curiosité (sur la droite du graphe) favorise la Mémorisation et l'Apprentissage.

Toutes les relations de ce graphe ne vont pas être explicitées en intégralité afin d'éviter la re-dondance. Les exemples donnés ci-dessus ont été choisis en rapport avec les éléments clé du sujet de stage et de l'aboutissement de la revue de la littérature. Cependant, l'ontologie ne se limite pas à cette seule représentation graphique.

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>FIGURE 8 – Théorie de l’autodétermination de Edward DECI et Richard RYAN.</figcaption></figure>

Cette figure illustre la théorie de l'autodétermination. Elle montre que "les différentes formes de motivation sont déterminées par un continuum d'autodétermination" [Lieury, 2017]. Ce dernier est modulé par le besoin de compétence et par le besoin d'appartenance sociale.

<footnote n="36">36. La théorie de l'autodétermination (voir la revue de la littérature dans l'annexe B) constitue un aspect essentiel dans la motivation au cours de l'apprentissage (voir figure 8).</footnote>
Dans les exemples précédents, la théorie de l'autodétermination a été pointée comme essentielle pour la modélisation de l'apprenant prenant en compte l'aspect motivationnel de l'apprentissage. La figure 8 présente cette théorie selon laquelle le sentiment d'autonomie (autodétermination) influence le niveau de motivation. Celui-ci dépend du niveau de contrainte de l'activité d'apprentissage. Il est à noté que la motivation intrinsèque intervient lorsque le sentiment d'autonomie est au plus haut ce qui est à l'origine du triplet RDF : *Autodetermination monotonically Increases some Intrinsic Motivation*.

## Discussion et conclusion

Ce travail de modélisation informatique, bien qu'évidemment parcellaire et préliminaire, montre plusieurs choses intéressantes.

D'une part, bien que de très grande ampleur, si il devait être mené de manière exhaustive et approfondie, un tel objectif n'est pas inatteignable. D'autre part, en s'imposant de définir de manière formelle la terminologie pluridisciplinaire de ces concepts, s'impose également le fait bien fixer le sens des notions invoquées, de manière plus précise et univoque que ce que le langage couvrant permet. Ce travail a aussi une vocation d'inventaire, dans la perspective d'une modélisation formelle d'une personne apprenante : ici apparaît la liste de ce qui doit (ou pas selon les objectifs) être pris en compte dans un modèle formel symbolique, numérique ou hybride.

Par ailleurs, ici les moyens sont donnés de vérifier la cohérence de ce qui est spécifié, et d'obtenir automatiquement aussi les inférences les plus élémentaires qui en découlent. Bien entendu, il ne s'agit que d'une maquette préliminaire, mais la méthode est posée.

En conclusion, ce stage aura permis d'en apprendre davantage sur le fonctionnement de l'apprentissage ou du moins des processus qui y sont impliqués. La revue de la littérature qui en est issue représente une production pluridisciplinaire francophone qui pourra servir de base de travail accessible pour la poursuite de la modélisation d'une personne apprenante au cours d'une tâche de résolution de problème.

Par ailleurs, l'ontologie réalisée se veut être facilement transférable à d'autres modèles dans le cadre d'autres tâches d'apprentissage. De plus, elle pourra être utilisée comme support pour les experts dans le but de réaliser des inférences sur le comportement observé de la personne apprenante au cours de la tâche.

Cette ontologie n'étant pas exhaustive, elle pourra faire l'objet d'enrichissements futurs en collaboration avec d'autres chercheurs et chercheuses dans le but de se rapprocher encore davantage d'une modélisation bio-inspirée.

La prise en compte de la motivation dans cette ontologie est un atout permettant de mieux interpréter l'origine de certains comportements mais aussi et pourquoi pas d'améliorer les tâches d'apprentissage en elles-mêmes de sorte à favoriser le progrès d'apprentissage dans la lignée du
travail réalisé par l'équipe FLOWERS.
Références

[Aimé et Arnould, 2021] AIMÉ, X. et ARNOULD, F. (2021). *Modélisation ontologique & psychologies. Une influence réciproque*. Éditions Matériologiques. https://www.cairn.info/modelisation-ontologique-et-psychologies--9782373612608.htm.

[Chaumier, 2007] CHAUMIER, J. (2007). Les ontologies. antécédents, aspects techniques et limites. *Documentaliste-Sciences de l'Information*, 44(1). https://www.cairn.info/revue-documentaliste-sciences-de-l-information-2007-1-page-81.htm.

[Connac, 2018] CONNAC, S. (2018). Neuroéducation et pédagogie. *Éducation et socialisation. Les Cahiers du CERFEE*, 49. https://journals.openedition.org/edso/3556.

[Eastes, 2013] EASTES, R.-E. (2013). Processus d'apprentissage, savoirs complexes et traitement de l'information : un modèle théorique à l'usage des praticiens, entre sciences cognitives, didactique et philosophie des sciences. *HAL*. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00904561.

[Fenouillet, 2016] FENOUILLET, F. (2016). *Les théories de la motivation*. Dunod.

[Frayssinhes et Pasquier, 2018] FRAYSSINHES, J. et PASQUIER, F. (2018). Neurosciences et ap-prentissages via les réseaux numériques. *Éducation et socialisation. Les Cahiers du CERFEE*, 49. http://journals.openedition.org/edso/3920.

[Gérard et al., 2020] GÉRARD, G., GUITTON, P., ROMERO, M., ROY, D. et VIÉVILLE, T. (2020). Éducation et numérique, défis et enjeux. *Livre Blanc Inria*. https://hal.inria.fr/hal-03051329.

[Han et al., 2018] HAN, J., SHI, F., CHEN, L. et CHILDS, P. R. (2018). A computational tool for creative idea generation based on analogical reasoning and ontology. *Artificial Intelligence for Engineering Design Analysis and Manufacturing*, 32(4).

[Lemaire et Didierjean, 2018] LEMAIRE, P. et DIDIERJEAN, A. (2018). *Introduction à la psychologie cognitive*. deboeck supérieur.

[Lieury, 2017] LIEURY, A. (2017). *35 grandes notions de psychologie cognitives*. Dunod.

[Mercier et al., 2021a] MERCIER, C., ALEXANDRE, F. et VIÉVILLE, T. (2021a). Reinforce-ment symbolic learning. *The 30th International Conference on Artificial Neural Networks. ICANN'2021*, accepted.

[Mercier et al., 2021b] MERCIER, C., ROUX, L., ROMERO, M., ALEXANDRE, F. et VIÉVILLE, T. (2021b). Formalizing problem-solving in computational thinking : an ontology approach. *IEEE International Conference on Development and Learning*.

[Oudeyer et al., 2016] OUDEYER, P.-Y., GOTTLIEB, J. et LOPES, M. (2016). Intrinsic motivation, curiosity and learning : theory and applications in educational technologies. *Progress in brain research*, 229. https://hal.inria.fr/hal-01404278/file/oudeyerGottliebLopesPBR16Preprint.pdf.
[Romero et al., 2020] ROMERO, M., ALEXANDRE, F., VIÉVILLE, T. et GIRAUDON, G. (2020). Des neurosciences computationnelles aux sciences de l'éducation computationnelles pour la modélisation du cerveau de l'apprenant et du contexte de l'activité d'apprentissage. *Bulletin de l'Association Française pour l'Intelligence Artificielle, AFIA*. https://hal.inria.fr/hal-02541099.

[Rougier, 2015] ROUGIER, N. (2015). L'intelligence artificielle, mythes et réalités. https://int erstices.info/lintelligence-artificielle-mythes-et-realites/.

[Roux et al., 2020] ROUX, L., ROMERO, M., ALEXANDRE, F., VIÉVILLE, T. et MERCIER, C. (2020). *Développement d'une ontologie pour l'analyse d'observables de l'apprenant dans le contexte d'une tâche avec des robots modulaire*. https://hal.inria.fr/hal-03040909.

[Viéville et Guitton, 2020] VIÉVILLE, T. et GUITTON, P. (2020). Quels sont les liens entre ia et Éducation? *Blog binaire - Le Monde*. https://hal.inria.fr/hal-02993232.
# Appendices

## A Discussion autour du modèle allostérique de l'apprendre dans le paradigme des théories du changement conceptuel

En contrepoint de l'analyse détaillée des notions permettant de mieux comprendre l'apprentissage humain, est mentionné ici des travaux alternatifs de Richard-Emmanuel EASTES [Eastes, 2013]<fnref n="37" /> <fnref n="38" /> sur les processus d'apprentissage qui tente d'établir un pont théorique et pratique entre les sciences de l'éducation, les sciences cognitives et la philosophie des sciences. Les notions suivantes y sont abordées :

— Modèle allostérique :

Thierry VIÉVILLE : *effectivement ils "détournent" le sens biologique* pour dire qu'apprendre ça te transforme mais c'est subtil. Il le définit ici https://www.hepfr.ch/sites/default/files/profile_publications_other/gymnasium_helveticum_2.pdf et le résume à la Fig. 19 page 76 de sa thèse, assez clairement. On est "ailleurs" par rapport à nos travaux : dans l'apprentissage "en général" et "à grande échelle de temps" par rapport à notre sujet commun : la résolution de problème dans un lieu donné et une durée courte.

(*) https://fr.wikipedia.org/wiki/Allosterie

— Modèle didactique :

Thierry VIÉVILLE : *Double modèle didactique : modèle didactique disciplinaire (comment peut-on enseigner les maths ou autre) plutôt centrée sur l'enseignement et aussi modèle didactique d'apprentissage (transverse aux disciplines et centré sur la démarche de l'apprenant)* en lien plus proche avec la pédagogie c'est la Fig. 1 page 26 de la thèse qui le résume bien.

Didier ROY précise :

Ce que je sais du modèle didactique est que c'est une notion issue de la didactique du français, intéressante mais discutée dans les communautés des didacticiens. La didactique est dédiée à l'enseignement d'une discipline et aux spécificités de celle-ci, il y a donc en fait plusieurs didactiques, différentes les unes les autres. La didactique des maths par exemple est une science à part entière. Il y a des outils théoriques comme la transposition didactique de Chevallard, la théorie des situations didactiques de Brousseau, la dialectique outil-objet de Douady, etc..., mais

<footnote n="37">37. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00904561</footnote>

<footnote n="38">38. Cette ressource a été trouvée au cours d'un recherche bibliographique réalisée par Lola DENET ayant pour but l'élaboration de la revue de la littérature présente en annexe B. Cela a donné lieu à un échange pluridisciplinaire sur les notions pointées dans ce document. Cet échange a été retranscrit en partie dans cette annexe (A).</footnote>
la "didactique générale" est une notion qui peut prêter à confusion parce qu'elle a peut-être plus à voir avec les sciences de la cognition qu'avec les disciplines et les savoirs enseignés spécifiques à chaque discipline.

Différence entre didactique, sciences cognitives et pédagogie : La didactique porte sur la transmission des savoirs aux élèves, partant de leurs représentations initiales et de leurs difficultés. Selon les disciplines, la pédagogie porte sur la relation prof/élève, l'organisation de la classe et les pratiques en classe, avec comme objectif de favoriser les apprentissages. Les sciences cognitives portent sur la manière dont les connaissances se construisent, s'utilisent et se transmettent. L'approche des sciences cognitives est pluridisciplinaire, traitant du langage, du raisonnement, de la perception, de la coordination motrice, planification, décision, émotion, conscience, culture...

Margarida ROMERO complète :

Sur cette proposition ambitieuse dans le cadre de cette thèse, j'y vois une volonté de faire un modèle global de l'apprentissage, en articulant quelques modèles existants. Il manque les approches socioculturelles dont la théorie de l'activité, qui ont des principes proches de ceux qu'ils décrivent dans les processus de transformation des conceptions (Giordan, Pellaud & Eastes, 2002), qui pourraient être considérées comme des transformations liées aux (doubles) stimulations. Comme les modèles éducatifs sont souvent auto contenus et peu inter opérables, l'approche activité (un même phénomène observé sous différents modèles) pourrait permettre de faire entrer en dialogue des cadres différents.

## B Revue de la littérature
Université
de BORDEAUX

UNIVERSITÉ
CÔTE D'AZUR

<figure><img src="image_16.png" /></figure>

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

Mnemosyne

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

LINE

Laboratoire d'Innovation et
Numérique pour l'Éducation

Revue de la littérature

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

Alde

<figure><img src="image_20.png" /></figure>

ANALYSE DE LA MOTIVATION
INTRINSÈQUE AU COURS D'UNE
ACTIVITÉ DE RÉSOLUTION DE
PROBLÈMES

En collaboration avec :

Didier ROY - Chercheur Flowers

Thierry VIÉVILLE - Chercheur Mnemosyne

Chloé MERCIER - Doctorante Mnemosyne,

Frédéric ALEXANDRE et Margarida ROMERO
# Table des matières

Introduction 1

1 De la cognition à l'apprentissage humain 2

1.1 Apprendre : un processus et objet d'étude multidisciplinaire 2

1.1.1 Les neurosciences 3

1.1.2 Les sciences de l'éducation 4

1.1.3 La neuroéducation 4

1.2 La cognition : généralités 5

1.2.1 La cognition et l'apprendre 5

1.2.2 Connaissance et croyance 6

1.2.3 Connaissance et savoir 9

1.2.4 Connaissance, compétence et expérience 10

1.2.5 Connaissance et information 12

1.2.6 Connaissance et cognition : conclusion 13

1.3 La cognition : les fonctions mentales 14

1.3.1 La perception 14

1.3.2 L'attention 19

1.3.3 Les mémoires 22

1.3.4 Le raisonnement 32

1.3.5 Les fonctions exécutives 47

1.3.6 Le langage et la motricité 50

1.3.7 Les émotions 53

1.3.8 Les fonctions mentales : conclusion 62

1.4 La métacognition 63

1.4.1 Généralités 63

1.4.2 Le fonctionnement de la métacognition 64

1.4.3 Métacognition : conclusion 68

1.5 De la cognition à l'apprentissage humain : conclusion 69

2 Le rôle de la motivation dans l'apprentissage 70

2.1 Processus d'apprentissage 70

2.1.1 Les théories de l'apprentissage humain 70

2.1.2 Modes d'acquisition 82

2.1.3 Résolution de problème 85

2.2 La motivation 97
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>2.2.1</td>
      <td>Généralités</td>
      <td>97</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2.2.2</td>
      <td>Motivation extrinsèque</td>
      <td>104</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2.2.3</td>
      <td>Motivation intrinsèque</td>
      <td>107</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2.3</td>
      <td>Le rôle de la motivation dans l'apprentissage humain : conclusion</td>
      <td>109</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><b>3</b></td>
      <td><b>Modélisation de la motivation intrinsèque dans l'apprentissage</b></td>
      <td><b>110</b></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.1</td>
      <td>Implication de la curiosité dans l'apprentissage</td>
      <td>111</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.2</td>
      <td>Modèles computationnels de la curiosité</td>
      <td>115</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.2.1</td>
      <td>Les Intelligent Tutoring Systems</td>
      <td>115</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.2.2</td>
      <td>Contextualisation des algorithmes</td>
      <td>117</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.2.3</td>
      <td>Présentation des algorithmes</td>
      <td>119</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.3</td>
      <td>Modélisation de la motivation intrinsèque dans l'apprentissage : conclusion</td>
      <td>128</td>
    </tr>
    <tr>
      <td><b>Références</b></td>
      <td></td>
      <td><b>129</b></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><b>Index</b></td>
      <td></td>
      <td><b>144</b></td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
Table des figures

<table><tr><td>1</td><td>Les trois mondes de la cognition</td><td>15</td></tr><tr><td>2</td><td>Traitement des stimuli (élaboration)</td><td>17</td></tr><tr><td>3</td><td>Modèle de fonctionnement de la mémoire</td><td>23</td></tr><tr><td>4</td><td>Mémoire Perceptive selon les 5 modalités sensorielles</td><td>24</td></tr><tr><td>5</td><td>Les interactions des différentes mémoires</td><td>28</td></tr><tr><td>6</td><td>Les mémoires et leurs localisations</td><td>29</td></tr><tr><td>7</td><td>Processus de mémorisation</td><td>31</td></tr><tr><td>8</td><td>Guide du choix de la théorie de l'incertain</td><td>46</td></tr><tr><td>9</td><td>Les émotions fondamentales</td><td>56</td></tr><tr><td>10</td><td>Les théories sur les mécanismes émotionnels</td><td>58</td></tr><tr><td>11</td><td>Théorie de l'évaluation cognitive</td><td>59</td></tr><tr><td>12</td><td>Cycles contrôle-monitoring-contrôle de la métacognition au cours du temps</td><td>66</td></tr><tr><td>13</td><td>Modèle comportemental de FECHNER</td><td>72</td></tr><tr><td>14</td><td>L'apprentissage selon le constructivisme</td><td>75</td></tr><tr><td>15</td><td>Compétences du 21<sup>ème</sup> siècle</td><td>78</td></tr><tr><td>16</td><td>Les étapes de la résolution de problème selon la théorie gestaltiste</td><td>85</td></tr><tr><td>17</td><td>Étapes de résolution de problème selon la théorie cognitiviste</td><td>89</td></tr><tr><td>18</td><td>La résolution de problème basée sur la théorie General Problem Solver et le modèle Tester-Opérer-Tester-Quitter</td><td>94</td></tr><tr><td>19</td><td>La résolution de problème basée sur la théorie General Problem Solver et le modèle Tester-Opérer-Tester-Quitter : version améliorée</td><td>95</td></tr><tr><td>20</td><td>Modèle intégratif de la motivation</td><td>103</td></tr><tr><td>21</td><td>Théorie de l'autodétermination de Edward DECI et Richard RYAN</td><td>106</td></tr><tr><td>22</td><td>Relations entre apprentissage et curiosité</td><td>112</td></tr><tr><td>23</td><td>Sélection d'une activité dans l'espace d'activité</td><td>137</td></tr><tr><td>24</td><td>Zone de développement proximal et Flow</td><td>138</td></tr><tr><td>25</td><td>Exemple de graphe des activités avec évolution de la zone de développement proximal</td><td>138</td></tr></table>
# Introduction

Cette revue de la littérature s'intègre dans le travail mené au sein de l'action exploratoire AIDE (Artificial Intelligence Devoted to Education)<fnref n="1" />. L'équipe à l'origine de ce travail<fnref n="2" /> permet à des chercheuses et chercheurs des sciences du numérique (informatique et mathématiques appliquées), des neurosciences cognitives et des sciences de l'éducation de s'allier au sein de cette action exploratoire pour tenter de comprendre, dans un cadre précis, comment les apprenants apprennent.

Pour ce faire, une tâche de résolution de problème (CreaCube)<fnref n="3" /> est proposée aux apprenants afin de recueillir des données observables concernant la tâche elle-même, le médium<fnref n="4" /> qui sert de support d'apprentissage dans la tâche, mais aussi le comportement de l'apprenant au cours de la résolution du problème posé. Les informations recueillies sont alors formalisées de manière symbolique grâce au développement d'une ontologie. Lisa ROUX et ses collaborateurs [Roux et al., 2020] ont élaboré cette ontologie afin de proposer une modélisation de l'apprenant qui prend en compte les stimuli reçus, la découverte d'affordances<fnref n="5" />, la pose d'hypothèses et les connaissances contextuelles. Dans son rapport de recherche, Lisa ROUX [Roux et al., 2020] définit les concepts de croyances, d'exploration et d'exploitation, mais aussi les différents types de mémoires impliquées dans cette tâche d'apprentissage humain. Les notions de buts et d'engagement y sont également abordées.

Par ailleurs, l'équipe FLOWERS (FLOWing Epigenetic Robots and Systems)<fnref n="6" /> travaille sur des algorithmes d'intelligence artificielle dont le but est de proposer, en collaboration avec des équipes éducatives, des tâches d'apprentissage adaptées au niveau de l'apprenant afin de favoriser son engagement et ainsi améliorer sa progression. Au centre de leur approche est la notion de **motivation intrinsèque**.

Les travaux menés par l'équipe FLOWERS sur les implications de la moti-

<footnote n="1">1. https://www.inria.fr/fr/aide-nouvelle-action-exploratoire-chez-inria</footnote>

<footnote n="2">2. https://team.inria.fr/mnemosyne/en/aide/</footnote>

<footnote n="3">3. https://creamaker.wordpress.com</footnote>

<footnote n="4">4. Dans le cadre des activités éducatives en psychologie et psychiatrie, un médium (média au pluriel) est ce qui caractérise l'objet manipulable à l'origine de l'apprentissage. Par exemple, la pâte à modeler, la peinture, les cubes sont des média.</footnote>

<footnote n="5">5. Les affordances représentent les utilisations potentielles et intuitives d'un objet.</footnote>

<footnote n="6">6. https://flowers.inria.fr</footnote>
vation intrinsèque dans l'apprentissage humain offrent une nouvelle dimension à intégrer à la modélisation de l'apprenant initiée par l'action exploratoire AIDE. Ce travail commun pourrait permettre de mieux comprendre le fonctionnement de l'apprentissage humain, avec comme finalité de limiter les inégalités éducatives tout en favorisant l'implication de l'apprenant dans son éducation.

Cette revue a donc pour but d'explorer les recherches menées sur la motivation intrinsèque de l'apprenant au cours de l'apprentissage afin de comprendre dans quelle mesure elle y est impliquée. Cela permettra de contribuer à l'amélioration du modèle de l'apprenant et ainsi de s'approcher davantage de la compréhension des mécanismes de l'apprentissage humain.

D'autre part, elle est réalisée dans le cadre d'un stage de recherche en bioinformatique ayant pour but "l'analyse de la motivation intrinsèque au cours d'une activité de résolution de problèmes". Elle n'est, par conséquent, ni exhaustive, ni généraliste, mais spécifique aux domaines traités lors de ce stage.

# 1 De la cognition à l'apprentissage humain

Comment apprend-on ? C'est l'une des questions auxquelles l'action exploratoire AIDE tente de répondre, dans un paradigme spécifique. Mais qu'est-ce que l'apprentissage ? En quoi étudier le fonctionnement du cerveau peut-il avoir un impact sur l'éducation ? Et le numérique ? Dans quelle mesure intervient-il dans le domaine des neurosciences et est-il au cœur des sciences de l'éducation ?

À ce stade, un éclairage contextuel et conceptuel s'avère nécessaire.

## 1.1 Apprendre : un processus et objet d'étude multidisciplinaire

Il est complexe de définir ce qu'est "apprendre" car ce processus peut être analysé selon différentes perspectives tant épistémologiques que méthodologiques. En effet, Sylvain CONNAC rappelle que l'acte d'apprendre est "complexe, dans le sens d'un tissage entre activités intellectuelles différentes et dans celui de savoirs issus de diverses disciplines". Au niveau neurobiologique, il rappelle que l'acte d'apprendre "s'exprime par l'intermédiaire de près de 100 milliards de neurones, chaque neurone étant potentiellement en liaison synaptique avec 10 000 autres, voisins ou éloignés dans le cerveau" [Connac, 2018].
Avec l'émergence, au cours de ces dernières années, de l'intelligence artifi-
cielle dans le domaine de l'éducation, la notion d'apprentissage s'enrichit d'un
nouveau sens : la capacité pour un algorithme d'adapter ses paramètres à partir
de données pour automatiquement fournir un calcul avec les propriétés escomp-
tées [Rougier, 2015].

La collaboration entre les différents domaines de recherche à l'origine de ce
travail est alors essentielle pour tenter de comprendre ce processus complexe.
Ces différentes disciplines se rejoignent en un intérêt commun qui est de com-
prendre les mécanismes cognitifs de l'acte d'apprendre et ainsi permettre aux
professionnels de l'éducation de mieux comprendre cet acte d'apprendre, avec la
finalité d'améliorer l'efficacité des tâches proposées aux apprenants dans le but
de favoriser leur apprentissage

1.1.1 Les neurosciences

En 2018, Jean FRAYSSINHES et Florent PASQUIER [Frayssinhes et Pasquier, 2018] définissent les neurosciences comme l'ensemble des disciplines en lien avec l'étude du cerveau et ils identifient celles qui jouent un rôle important pour la recherche dans le domaine l'éducation. Ils citent les neurosciences cognitives, les neurosciences computationnelles, la neuropédagogie ainsi que les neurosciences affectives et sociales. Tandis que les neurosciences cognitives tentent de lier système nerveux (mécanismes cérébraux) et cognition, la neuropédagogie permet de comprendre la construction de l'intelligence dans le cerveau ainsi que les effets des apprentissages fondamentaux. Quant aux neurosciences affectives et sociales, elles étudient le rôle des émotions et l'importance de l'aspect social dans l'apprentissage.

Enfin, les neurosciences computationnelles cherchent à élaborer des modèles
chargés de simuler le fonctionnement du cerveau. Dans le contexte de recherche
où se situent cette revue, l'hypothèse de travail est que cette dernière disci-
pline (en association avec les autres) puisse permettre de modéliser l'apprenant
lors d'une tâche d'apprentissage et par conséquent de comprendre les neuro-
mécanismes impliqués dans l'apprentissage.
### 1.1.2 Les sciences de l'éducation

Philippe MEIRIEU<sup>7</sup> se base sur l'histoire des sciences de l'éducation pour identifier les disciplines qu'elles couvrent<sup>8</sup>. Il rappelle que les sciences de l'éducation sont nées entre 1967 et 1970, en ce qui concerne la France<sup>9</sup>, dans le but de réunir ces disciplines. Avant la création des sciences de l'éducation, il s'agissait de la pédagogie qui se concentre davantage sur l'aspect concret, pratique de l'éducation, de manière transversale aux disciplines. Puis l'éducation se basait sur le développement du point de vue de la psychologie. Aujourd'hui, les sciences de l'éducation permettent de travailler conjointement sur la question du "comment apprendre". La psychologie, la sociologie, l'anthropologie, la linguistique, l'économie ou encore l'histoire et la philosophie sont impliquées dans les sciences de l'éducation car elles participent à l'étude des apprentissages. Cela rejoint ce que Louis MARMOZ de l'Université de Caen écrit dans une note de synthèse pour la revue française de pédagogie éditée par l'Institut Français de l'éducation<sup>10</sup>. Les sciences de l'éducation constituent alors un domaine de recherche pluridisciplinaire concernant "les réalités éducatives".

### 1.1.3 La neuroéducation

Les neurosciences cognitives et les sciences de l'éducation se rejoignent avec des travaux en neuroéducation relatifs aux problématiques éducatives. L'objectif est de mieux comprendre le fonctionnement du cerveau lors de l'apprentissage et de déterminer de meilleures méthodes éducatives. D'autre part, la neuroéducation permet de dépasser les "mythes en éducation, reconnus comme des fausses croyances, des affirmations sans fondement empirique" [Connac, 2018].

D'après l'association de recherche en neuroéducation<sup>11</sup>, la neuroéducation "se pose comme une approche complémentaire aux approches comme le cognitivisme, le constructivisme et le béhaviorisme. [...] Ce qui distingue la neuroéducation des autres approches est qu'elle situe son analyse des problématiques éducatives au niveau cérébral, en ayant recours à des techniques d'imagerie cérébrale".

<footnote n="7">7. https://www.meirieu.com/BIOGRAPHIE/biographie.htm</footnote>

<footnote n="8">8. https://www.meirieu.com/COURS/pedaetscienceseduc.pdf</footnote>

<footnote n="9">9. Dans le contexte anglophone, les learning sciences commencent à se développer dans les années 1980 en tant que domaine interdisciplinaire [Lee, 2018].</footnote>

<footnote n="10">10. http://ife.ens-lyon.fr/publications/edition-electronique/revue-francaise-de-pedagogie/INRP pluriel_5.pdf</footnote>

<footnote n="11">11. https://www.associationneuroeducation.org/a-propos</footnote>
Les domaines de recherche explicités prennent alors tout leur sens dans l'éta-
blissement d'un modèle de l'apprenant, au sein d'une tâche spécifique. En effet,
il faut comprendre ce qui constitue un apprenant dans sa globalité et sa com-
plexité pour tenter de comprendre comment fonctionne le processus d'apprentis-
sage, dans un cas précis.

C'est en ce sens que les équipes de Mnemosyne et FLOWERS s'associent au sein de l'action exploratoire AIDE. Les chercheuses et chercheurs de Mnemosyne travaillent à la fois dans le domaine des neurosciences pour comprendre davantage le fonctionnement du cerveau et à la fois dans le domaine des sciences du numérique afin d'améliorer les algorithmes d'intelligence artificielle en se basant sur le fonctionnement humain.

Dans le cadre de ses travaux de recherche, l'équipe FLOWERS crée notamment des algorithmes d'intelligence artificielle dans le contexte des sciences de l'éducation. Cela dans le but de favoriser l'apprentissage en adaptant le niveau à chaque apprenant par l'utilisation de ces algorithmes lors de tâches dédiées et définies en collaboration avec les enseignants.

L'association de ces équipes et de leurs travaux pourrait permettre d'aboutir
à un modèle au plus proche des processus d'apprentissage humain et ainsi mieux
comprendre le fonctionnement de l'apprentissage pour tenter d'en améliorer les
méthodes.

1.2 La cognition : généralités

1.2.1 La cognition et l'apprendre

Le mot "cognition" ou "processus cognitifs" viennent du latin *cognitio* qui signifie connaissance ou action d'apprendre [Lieury, 2017]. La cognition regroupe des grandes fonctions mentales comme la perception, la mémoire, le langage, le raisonnement, les fonctions exécutives, la motricité etc. Elle intervient aussi au niveau des apprentissages et des émotions [Connac, 2018].

Sylvain CONNAC cite cette définition pour l'acte d'apprendre : "Apprendre, c'est tout à la fois saisir par l'esprit, acquérir des connaissances, intégrer des données nouvelles à une structure existante, construire par transformation de nouvelles représentations et de nouvelles connaissances, et modifier un composition" [Connac, 2018].
La cognition faisant référence au concept de "connaissance", elle provoque le questionnement suivant : qu'est-ce que la connaissance ? Dans un premier temps, cette question peut paraître inutile car ce terme est employé couramment et certainement que chacun et chacune pense savoir ce qu'est la connaissance ou du moins ce que ce mot veut dire. Cependant, définir, donner un sens univoque au concept de connaissance est plus difficile qu'il n'y paraît car selon le point de vue, la discipline ou encore les croyances, la connaissance est polysémique. Lorsque le sujet de recherche est de comprendre comment un apprenant apprend et qu'il est abordé par différents domaines de recherche comme c'est le cas ici, y compris en lien avec l'apprentissage machine, il paraît pourtant essentiel de trouver une définition univoque pour ce concept afin d'établir un socle commun sur lequel se baser et éviter les contresens.

### 1.2.2 Connaissance et croyance

Selon Christian GODIN, la connaissance pourrait être : "une faculté mentale produisant une assimilation par l'esprit d'un contenu objectif préalablement traité en signes et en idées" [Godin, 2004]. Cette définition renvoie aux fonctions mentales abordées dans la définition de la cognition.

En lien avec la connaissance, Marie GASC définit la fonction symbolique comme "la capacité d'évoquer les objets ou les évènements même absents, grâce aux représentations mentales et au moyen de signifiants pour exprimer des signifiés" [Gasc, 2016]. Pour cela elle s'appuie sur la définition initiale de Jean PIAGET : "connexion spécifique entre des signifiants et des signifiés". Un objet, un évènement ou un schème conceptuel<fnref n="12" /> sont des exemples de signifiés alors que le langage, une image mentale ou un geste symbolique sont des exemples de signifiants.

Un autre aspect de la définition de la connaissance écrite par Christian GODIN précise pour la fonction symbolique, que celle-ci serait "le résultat de cette opération. La connaissance est une possession symbolique des choses. Elle comprend une infinité de degrés" [Godin, 2004]. La fonction symbolique intervient-droit alors comme le processus permettant à un signifié de devenir une connaissance dans le cas où celui-ci puisse être qualifié par des signifiants.

<footnote n="12">12. Selon Kant, un schème est "un procédé ou moyen par lequel un concept pur devient effectif par l'implication d'une intuition".</footnote>
Il est possible d'établir un lien avec le point de vue de Jean PIAGET rappelé par Jean-Michel BESNIER. Selon lui, la connaissance serait "la mise en relation d'un sujet et d'un objet par le truchement d'une structure opératoire" [Besnier, 2021]. Cela peut faire penser à la structure d'un triplet RDF (Resource Description Framework), formalisme symbolique utilisé lors de la modélisation ontologique de l'apprenant au cours du travail introduit précédemment. Dans un triplet RDF le sujet est la ressource à décrire, le prédicat est la propriété appliquée au sujet et l'objet est une donnée valeur de la propriété. En suivant ce raisonnement, il serait alors possible de représenter des connaissances de manière symbolique à l'aide de cette méthode.

Jean-Michel BESNIER précise que "les structures en question pourront appartenir : 1/ au sujet; 2/ à l'objet; 3/ à la fois au sujet et à l'objet; 4/ exclusivement à leur relation; ou bien 5/ ne relever ni de l'un ni de l'autre". Cela constitue une manière logique d'expliquer l'acte de connaître qui ne convient pas complètement à la théorie de la connaissance car elle ne se borne pas à décrire la structure qui conditionne la production de la vérité; elle cherche en outre à évaluer la part qui revient au sujet et à l'objet dans la constitution d'un savoir" [Besnier, 2021]. En philosophie, une alternative se pose alors : "ou bien la connaissance n'est que le résultat de l'enregistrement dans le sujet d'informations déjà organisées dans le monde extérieur, ou bien elle est produite par le sujet qui possède la faculté d'agencer les données immédiates de la perception" [Besnier, 2021].

Plusieurs courants philosophiques s'opposent concernant la connaissance et ses implications. Selon les empiristes la connaissance n'est pas innée, elle relève-rait totalement de l'expérience par l'intermédiaire des sens, des impressions, des idées. À l'inverse, les rationalistes comme Kant et Schopenhauer pensent que la connaissance est intrinsèque à l'individu. "Elle relève de l'Être et du singulier" [Frayssinhes, 2019]. Les positivistes indiquent que "le sujet connaissant est irréaliste (hors de la réalité) la connaissance étant une extraction du contenu de celle-ci" alors que les constructivistes estiment "que l'individu connaissant crée sa propre réalité, de sorte qu'elle n'est pas externe" [Frayssinhes, 2019].

En poursuivant les recherches du point de vue philosophique, il n'apparaît pas de consensus sur une définition de la connaissance de manière générale (même s'il sera possible d'aboutir à une définition opérationnelle un peu plus loin). Une définition a pourtant été identifiée puis réfutée par Platon. La connaissance serait alors une "croyance vraie et justifiée" [Chappell, 2019]. Les philosophes qui ont
essayé de compléter cette définition se sont heurtés à différentes incohérences ayant provoqué le retour à la définition initiale même si elle est jugée incomplète. Platon l'avait réfutée car il est possible qu'une croyance soit vraie sans pour autant que l'individu soit capable de la démontrer.

Serge GOLDMAN étudie les différents aspects de la croyance et fait le lien avec la cognition. Il donne une première définition de la croyance en se plaçant du point de vue des neurosciences cognitives. La croyance serait alors "un processus conscient [intentionnel] par lequel un sujet adhère à des perceptions ou des élaborations non vérifiées par les sens" [Goldman, 2005]. La croyance implique l'adoption active d'un choix". Ce choix est influencé par l'intervention des fonctions mentales comme la perception ou en encore la mémoire (pour ne citer que ces deux là). La croyance prend différents aspects selon la fonction mentale impliquée. Elle est également influencée par l'environnement et l'apprentissage mais aussi par les connaissances précédemment acquises.

La définition de la connaissance précédemment identifiée dit que la connaissance est "une croyance vraie et justifiée". Comme la connaissance serait liée à la croyance, elle résulte des fonctions mentales et du contexte (environnement, milieu socio-culturel, etc.). La croyance est donc subjective, propre à l'individu ou à un groupe d'individus. Elle peut être une hypothèse qui s'objectivise par la vérification, la démonstration ou la constatation. Une fois objectivée elle deviendrait alors une connaissance.

Si une croyance peut devenir une connaissance, elle peut également rester une croyance qu'elle soit vraie ou fausse. En ce sens, elle peut être perçue comme vraie pour la personne qui croit. Cela en fait-il alors une connaissance individuelle qui n'existe que selon le prisme de cette personne? Plus précisément, une croyance perçue comme vraie par une personne peut-elle être qualifiée de connaissance de manière objective si elle n'est vraie que pour la personne qui la croit vraie? Par ailleurs, une connaissance passe-t-elle obligatoirement par le stade de la croyance? Ces différents aspects montrent la difficulté de donner un sens univoque à la connaissance puisque celle-ci est visiblement dépendante du contexte, des connaissances préalables et des fonctions mentales engagées et propres à l'individu.

Le point de vue des sciences de l'éducation sur la connaissance est aussi abordé par Jean FRAYSSINHES dans un article où il distingue différents concepts souvent confondus : la connaissance, le savoir, la compétence et l'expérience.
### 1.2.3 Connaissance et savoir

Selon lui, la connaissance se construit chez l'individu apprenant (en tant que sujet connaissant) et n'est pas absolue. Le sujet connaissant, face à une réalité extérieure, intériorise, comprend et s'approprie un savoir en fonction de ses états mentaux (pensée). Jean FRAYSSINHES écrit que l'apprenant "transforme ce savoir en connaissance" [Frayssinhes, 2019]. Il précise qu'en "construisant cette connaissance, cela lui permet d'avoir une idée exacte d'une réalité, de sa situation, de son sens, de ses caractères, de son fonctionnement" [Frayssinhes, 2019]. Par conséquent, la connaissance ne peut être parfaite puisqu'elle n'est pas identique d'un individu à l'autre. "La dissemblance de la perception du réel par la pensée intrinsèque à chacun" [Frayssinhes, 2019] montre qu'il existe plusieurs degrés de réalité ce qui implique plusieurs degrés de connaissance. Cela confirme que "les connaissances se construisent à travers nos expériences et ne se transmettent pas". Il est cependant possible que plusieurs individus aient des connaissances sur une même réalité. Les connaissances évoluent au gré des expériences et de la réflexivité et peuvent être influencées par des connaissances préalables. Elles dépendent du contexte et peuvent être contredites ou bien "transposées d'une problématique à une autre" [Frayssinhes, 2019].

Jean FRAYSSINHES définit le savoir comme étant "une donnée, un concept, une procédure ou une méthode qui existe à un temps donné, hors de tout sujet connaissant, et qui est généralement codifié dans des ouvrages de références" [Frayssinhes, 2019]. Les savoirs constitués sont des connaissances érigées en savoir par une communauté. "Le savoir est dépersonnalisé, décontextualisé, détemporalisé. Il est formulé, formalisé, validé et mémorisé. Il peut être linéarisé, ce qui correspond à sa nature textuelle" [Frayssinhes, 2019]. L'auteur précise qu'il existe quatre types de savoirs qui "représentent l'optimum de ce qu'un individu peut apprendre":

* Les connaissances et les procédures sont des savoirs formalisés.

* Les savoir-faire et expériences font référence à des savoirs agissant.

* L'appropriation ou élaboration de concepts relèvent des savoirs intellec-tuels.

* Le savoir être est ce qui permet à un individu de s'adapter à diverses situations.

La connaissance est donc un processus actif de production en fonction d'une
situation, alors que le savoir est le résultat de ce processus et dépend de l'insti-
tution. "La qualité des savoirs dépend du processus de connaissance utilisé pour
les produire, et la valeur du savoir dépend de la qualité épistémique du proces-
sus qui l'a engendré". Par conséquent, "les procédés théorico-empiriques valides
produisent des savoirs vrais, et ceux qui ne le sont pas, des savoirs faux ou incer-
tains" [Frayssinhes, 2019].

Des collaborateurs de Wikipedia se sont basés sur les travaux de Ryle GIL-
BERT et de Bertrand RUSSEL <fnref n="13" /> pour définir trois types de connaissance dans le
but de montrer une forme de consensus dans les points de vue philosophiques. Il
est alors question de connaissance propositionnelle, de savoir-faire et de connais-
sance objectuelle (ou acquaintance).

"La connaissance propositionnelle est le fait de savoir qu'une certaine proposition est vraie, par exemple, « savoir que la Terre est ronde »". Cette connaissance est vraie objectivement sans avoir été vérifiée individuellement. "Le savoir-faire est le fait d'être capable de réussir une action, par exemple, « savoir faire une gaufre »". Cela rejoint la définition de Jean FRAYSSINHES citée précédemment. "La connaissance objectuelle, aussi appelée acquaintance, est le fait de connaître une chose particulière, par exemple, « connaître Paris »".

Ici, la distinction entre savoir et connaître est mise en avant. En effet, dans les
deux premiers types de connaissance définis, le savoir est une connaissance éta-
blie soit par la communauté (la Terre est ronde) soit par des actions conformes
à une référence (savoir faire une gaufre). Dans la dernière définition, il n'est pas
question de savoir mais bien de connaissance car elle dépend de l'individualité
(deux personnes peuvent connaître Paris sans forcément se baser sur les mêmes
références).

Le savoir est un état fixé par une communauté dans le respect de sa discipline
et de ses pratiques sociales. La connaissance est caractérisée par des proprié-
tés de la cognition contrairement au savoir qui a des propriétés sémantiques et
syntaxiques.

1.2.4 Connaissance, compétence et expérience

Au delà des connaissances, Jean FRAYSSINHES cite le Haut Conseil en Édu-
cation qui a défini les compétences comme "une combinaison de connaissances,

<footnote n="13">13. https://fr.wikipedia.org/wiki/Connaissance_(philosophie)</footnote>
d'aptitudes et d'attitudes". Il dissocie trois types de compétences :

* Les compétences scolaires aussi qualifiées de savoirs cognitifs.

* Les compétences techniques et méthodologiques ou savoirs faire.

* Les compétences comportementales ou sociales (soft skills) sont as-sociées au savoir être.

La compétence se construit au fil du temps en mobilisant différentes ressources. Elle est la "capacité d'agir efficacement dans un type défini de situation, capacité qui s'appuie sur des connaissances, mais ne s'y réduit pas. Elle se réalise dans l'action. Elle ne lui préexiste pas" [Frayssinhes, 2019]. La compétence s'apprend grâce aux capacités individuelles et sociales. Elle ne peut être dissociée d'une activité (compétence opératoire et finalisée). Elle se structure par l'action (savoir, vouloir et pouvoir agir). Elle n'est pas observable directement mais a des manifestations et des conséquences qui le sont (compétence abstraite et hypothétique). L'apprentissage par compétences permet de définir les connaissances préalables nécessaires à l'apprenant mais aussi leur degré de maîtrise dans un contexte particulier. "Ainsi, les compétences offrent un référencement sémantique abondant, indispensable à une adaptation pertinente des apprentissages au regard des attentes et des besoins de l'apprenant" [Frayssinhes, 2019]. En effet, l'objectif d'apprentissage, les moyens à mettre en oeuvre pour l'atteindre ainsi que le processus permettant le traitement de la connaissance peuvent ainsi être précisés par ce référencement sémantique.

L'expérience peut être distinguée selon deux définitions. Selon Jean FRAYSSINHES, l'expérience est le "fait d'acquérir [...] ou de développer la connaissance des êtres et des choses par leur pratique et par une confrontation plus ou moins longue de soi avec le monde. [L'expérience] peut également être un fait observé [destiné] à vérifier une hypothèse ou à étudier des phénomènes" [Frayssinhes, 2019]. L'expérience peut se construire par induction en s'appuyant sur la pratique, l'analyse et la réflexion ou par déduction lorsqu'elle se base sur des théories ou concepts et qu'elle se transforme en acte après leur mise en oeuvre. Jean FRAYSSINHES cite Oscar WILDE en disant que "l'expérience est le nom que chacun donne à ses erreurs" [Frayssinhes, 2019]. Cela sous-tend qu'elle est dépendante du temps, des situations, de pratiques répétées, d'essais-erreurs et qu'elle ne peut être transférée à une autre personne. Les compétences acquises par l'action et dont les résultats et performances atteignent un niveau d'exigence identifié peuvent ensuite être qualifiées d'expériences.
En dissociant et précisant ces termes, Jean FRAYSSINHES apporte un éclai-
rage sur ce qui les différencie mais aussi sur ce qui les lie. Cela met en avant le
fait que l'apprentissage est un processus complexe constitué de nuances et de
concepts aussi différents que proches.

1.2.5 Connaissance et information

L'expertise de Anh NGUYEN-XUAN dans le domaine de la psychologie cognitive et de l'intelligence artificielle apporte un nouveau point de vue pour la compréhension des mécanismes de la cognition et de la connaissance.

Elle étudie le système cognitif humain comme "un système de traitement de l'information" [Nguyen-Xuan, 2021]. Pour cela elle explique qu'il est essentiel de définir certains concepts fondamentaux. Elle commence par celui d'information. Une information serait une donnée qui apporte de la connaissance. Elle est alors dépendante d'une situation, des acteurs qui y participent mais aussi de leurs connaissances préalables.

Bruno CHAUDET différencie les termes de donnée, information et connais-
sance qui font sens dans la définition précédente. Selon lui "une donnée est un
élément brut, qui n'a pas encore été interprété, mis en contexte" [Chaudet, 2009].
Il poursuit en précisant qu'une donnée analysée, interprétée devient une infor-
mation, ce qui ferait de la connaissance "une information comprise, c'est-à-dire
assimilée et utilisée, qui permet d'aboutir à une action". Il se base sur les tra-
vaux de NONAKA et TAKEUCHI (deux experts du knowledge management) pour
dissocier la connaissance tacite et la connaissance explicite. Les connaissances
tacites sont liées à l'expérience ou encore à l'intuition : "elle n'est pas formali-
sée et difficilement transmissible". À l'inverse, les connaissances explicites sont
"formalisées et transmissibles".

Selon la théorie de la connaissance <fnref n="14" />, Edgar MORIN dit que "la connaissance pertinente est celle qui est capable de situer toute information dans son contexte, et si possible dans l'ensemble où elle s'inscrit. [...] La connaissance progresse principalement [...] par la capacité à contextualiser et à globaliser.[...] La connaissance n'est connaissance qu'en tant qu'organisation mise en relation et en contexte des informations" [Morin, 1999, Morin, 2011]. Cela rejoint les points de vue précédemment présentés sur la source de la connaissance. Cepen-

<footnote n="14">14. Philosophie de la connaissance.</footnote>
dant, ici il n'y aurait qu'un type de connaissance alors que Bruno CHAUDET en présente deux.

Par ailleurs, Anh NGUYEN-XUAN fait le lien entre connaissances et mémoires. Elle cite notamment les connaissances déclaratives et les connaissances procédurales en lien avec les mémoires de même nature, tandis qu'on pourrait ajouter la notion de connaissances épisodiques qui sont constituées de souvenirs des événements vécus avec leur contexte (date, lieu, état émotionnel).

### 1.2.6 Connaissance et cognition : conclusion

Après avoir exploré différents points de vue et aspects de la connaissance dans le contexte de la cognition, sans réduire les choses à une vision unique et restreinte, chaque apport a permis de cheminer vers une compréhension plus globale de ce qui est impliqué dans l'apprentissage humain.

De plus, il est possible d'identifier des points communs à ces divers points de vue. Qu'il s'agisse du couple signifiant/signifié ou sujet/objet, il y a dans les deux cas une dualité : dualité entre le concept associé au signe et la forme ou aspect du signe, versus dualité entre le sujet qui construit une connaissance sur l'objet. Cette dualité est liée par une relation, qui définit un processus ou une structure qui permet la formalisation de la connaissance, d'un sujet par rapport à un objet, ou de la méta-connaissance sur la connaissance du sujet. Cette observation pousse à considérer l'intérêt du formalisme ontologique pour modéliser les concepts introduits dans ce rapport : il est question de représenter des relations binaires entre ces concepts. L'environnement peut aussi être interprété comme la réalité externe à l'individu. D'autre part, un accord est trouvé sur le caractère individuel de la connaissance, qu'elle soit influencée par la pensée au sens d'états mentaux ou par la croyance. Par ailleurs, elle se construit et peut évoluer dans le temps.

Au cours de cette réflexion, l'implication des fonctions mentales dans la connaissance et la cognition a souvent été mentionnée mais jamais précisée. Par exemple, Anh NGUYEN-XUAN décline le concept de connaissance selon les différents types de mémoires. Il paraît donc pertinent à présent de définir les différentes fonctions mentales qui constituent la cognition et qui sont impliquées dans le processus d'apprentissage humain. Cela permettra également de comprendre le lien que fait Anh NGUYEN-XUAN entre connaissance et mémoires.
D'autre part, la présentation phénoménologique de ces notions contribue à l'élaboration d'une ontologie dans le but de pouvoir les manipuler formellement. Cette formalisation a été engagée par Lisa ROUX en 2020 [Roux et al., 2020] dans le cadre de l'action exploratoire AIDE. Toujours dans ce cadre, Chloé MERCIER révise et poursuit le travail initié [Mercier et al., 2021b].

## 1.3 La cognition : les fonctions mentales

Les fonctions mentales ou processus cognitifs sont à l'origine du traitement de l'information permettant, entre autres, l'apprentissage. Le processus de traitement de l'information concerne aussi bien la perception de l'information que son analyse ou encore son traitement à travers les différentes mémoires.

### 1.3.1 La perception

Selon Alain LIEURY, la perception "désigne l'ensemble des mécanismes neurombiologiques et psychologiques dont la fonction est la prise d'information dans l'environnement ou dans l'organisme lui-même" [Lieury, 2017]. Cette définition rejoint le point de vue de la psychologie cognitive. Selon Marianne HABIB et ses collaborateurs, la perception "correspond à l'activité cognitive par laquelle l'être humain prend connaissance de son environnement, c'est-à-dire par laquelle il reçoit et interprète les informations qui l'entourent" [Habib et al., 2018]. Afin d'être traitées par le système cognitif, les informations doivent tout d'abord être perçues afin d'atteindre l'étape finale qui est la représentation mentale.

Une représentation correspond à "une unité symbolique construite et stockée dans le système cognitif. Toute information stockée dans le système cognitif est une représentation. Un même objet peut donner lieu à une multitude de représentations : représentation imagée, représentation verbale, représentation perceptive..." [Habib et al., 2018]. Les représentations perceptives englobent plusieurs types de représentations liées à la perception par les sens. Elles peuvent être liées aux perceptions d'un seul sens (une seule modalité) ou être multi-modales en associant plusieurs perceptions sensorielles.

La perception est possible grâce à l'existence de différents récepteurs sensoriels qui permettent de percevoir les stimulations aussi bien externes qu'internes. Une stimulation (ou stimulus) correspond à "tout élément extérieur, c'est-à-dire appartenant au monde physique, qui a le pouvoir d'exciter des récepteurs spécifiques d'une modalité sensorielle donnée" [Habib et al., 2018]. Les systèmes
sensoriels sont en fait les sens. Chaque sens bénéficie d'une modalité sensorielle particulière d'entrée (visuelle, auditive, tactile, gustative ou encore olfactive) servant à percevoir des stimuli. La perception est alors dépendante de la sensation, c'est-à-dire des récepteurs sensoriels qui reçoivent le stimulus de l'environnement extérieur. En cela, la perception peut être différente d'un individu à l'autre car les récepteurs sensoriels sont individuels. Ainsi, un même stimulus pourra être perçu différemment par deux individus situés dans un même environnement externe.

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Les trois mondes de la cognition.</figcaption></figure>

Cette figure est la traduction d'un schéma réalisé par Frédéric ALEXANDRE [Alexandre, 2021]. Il représente les trois mondes impliqués dans les fonctions cognitives et par conséquent dans l'apprentissage. La perception est donc incarnée (embodied).

De plus, Frédéric ALEXANDRE met en avant les relations qui existent entre l'environnement externe, l'environnement interne et le corps, un troisième monde à la frontière des deux précédents. Il explique qu'il est essentiel de prendre en compte ces trois mondes (cerveau, corps, environnement) pour étudier les fonctions cognitives [Alexandre, 2021].

Dans la figure 1, Frédéric ALEXANDRE montre que l'apprenant n'est pas seulement constitué d'un cerveau en interaction avec un environnement externe
mais qu'il est aussi un corps grâce auquel l'environnement interne est en relation
avec l'environnement externe. L'extéroception est composée de la perception et
la proprioception<sup>15</sup>. Elle permet au corps d'interagir avec le monde externe et
s'exprime par des réponses externes. Quant à elle, l'interoception permet au
corps de ressentir les états internes ce qui déclenche des réponses internes.

La personne est alors constituée d'un système cerveau + corps (agissant et apprenant) présent dans l'environnement externe. Les états internes représentent les besoins de cette personne se manifestant dans l'environnement interne du corps. C'est le flux d'informations sensorielles et motrices entre ces mondes qui permet la satisfaction des besoins<sup>16</sup>.

Cela fait sens avec la notion de récepteurs sensoriels mentionnée précédem-
ment. En effet, les récepteurs à l'origine de la perception se situent sur le corps
étendu et permettent de recevoir les stimuli envoyés par les objets ou agents
présents dans l'environnement externe. D'autre part, l'environnement interne
peut également transmettre des stimuli par le biais de sensations perçues dans
le corps interne (interoception). Ces stimuli peuvent correspondre à des besoins
fondamentaux en lien avec le fonctionnement homéostatique du corps interne.
Les émotions sont des réponses à ces stimuli internes ou externes. Elles sont
également impliquées dans l'apprentissage (ces notions seront abordées plus en
détails par la suite).

Par ailleurs, la figure 2 montre qu'il existe deux types de traitement d'un sti-
mulus. En effet, il peut être *bottom-down* (ascendant) ou *top-down* (descendant).
Dans le premier cas, "les traitements sont guidés par la stimulation, l'environne-
ment, qui y trouvent leur origine" alors que dans le second, les traitements "sont
guidés par les connaissances de l'individu, ils trouvent donc leur origine dans les
connaissances préalablement apprises de l'individu" [Habib *et al.*, 2018].

Les auteurs précisent qu’un processus cognitif fait appel aux deux types de
traitement dans la plupart des cas mais à différents niveaux. Ce dernier peut être
qualifié de "haut niveau" dans le cas où le traitement est majoritairement top-
down. La quantité d’opérations mentales est alors importante et plus elle l’est,
plus le niveau d’élaboration est haut car il fait appel aux connaissances préalables
de l’apprenant. A l’inverse, le traitement bottom-down est majoritairement basé

<footnote n="15">15. Perception de son propre corps.</footnote>

<footnote n="16">16. "Altogether, this defines the sensory and motor information flows of a brain + body system, acting and learning in the external environment to satisfy some needs, expressed as internal states" [Alexandre, 2021].</footnote>
<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Traitement des stimuli (élaboration).</figcaption></figure>

Ce schéma est inspiré d'une figure réalisée par Marianne HABIB et ses collaborateurs [Habib et al., 2018]. Il représente les deux types de traitement pouvant être appliqués lors d'un processus cognitif.

sur l'environnement et les stimulations ce qui réduit le nombres d'opérations mentales. Il est donc associé, la plupart du temps, à un bas niveau d'élaboration. Dans tous les cas, c'est le nombre d'opérations mentales impliquées dans le processus qui détermine le niveau d'élaboration.

Cela vient appuyer le fait qu’un stimulus peut être perçu différemment d’un individu à l’autre puisque son traitement peut être influencé par des connaissances préalables.

D'autre part, les traitements perceptifs peuvent différer selon l'intention. Lorsqu'il s'agit de reconnaître un objet, le système cognitif met en lien "une représentation perceptive de l'objet (qui n'a pas encore de signification) avec des informations contenues en mémoire sémantique et épisodique" [Habib et al., 2018]. Les auteurs précisent qu'il n'est pas toujours nécessaire de reconnaître un objet pour pouvoir agir dessus. De plus, les traitements perceptifs servant à la reconnaissance d'un objet seraient indépendants de ceux qui guident l'action.

Il existe différents types de percepts qui intègrent plusieurs modalités autres que les modalités sensorielles. C'est le cas dans la perception de l'espace, du temps et de la quantité qui interagissent entre elles. En effet, des expérimentations ont montré que la perception de la quantité était liée à la perception de l'espace "observables sur les réponses motrices des sujets" [Habib et al., 2018].
"Ces données comportementales sont appuyées pas des études d'imagerie cérébrale et électrophysiologiques qui ont pu mettre en évidence des bases physiologiques partagées pour le codage de la magnitude numérique et spatiale" [Habib et al., 2018]. Par exemple, le cortex pariétal est impliqué à la fois dans ces bases et dans le guidage de l'action.

De même, la perception du temps et de l'espace sont liées car les représentations spatiales peuvent impacter la perception du temps.

Ces trois dimensions de perception sont donc liées les unes aux autres. Par conséquent, une modification de l'une pourrait engendrer des modifications sur les autres. Cela pourra s'observer par la modification de l'action effectuée en réponse (par exemple : augmentation ou diminution du temps de réaction).

Il existe d'autres dimensions de perception qui ne dépendent pas seulement des modalités sensorielles et qui peuvent intégrer "des représentations propriétives, des informations contextuelles, des émotions, etc." [Habib et al., 2018]. Par ailleurs, il est établi que l'action n'est pas seulement une réponse motrice (output) et que celle-ci peut également influencer les perceptions. L'action et la perception ne peuvent donc pas être envisagée indépendemment l'une de l'autre.

Ces notions permettent d'apporter un éclairage quant à l'interprétation des comportements de l'apprenant qui participe à une tâche de résolution de problème telle que CreaCube<fnref n="17" />. Il sera alors possible de mettre en lien les stimuli provoqués par la tâche et le comportement de l'apprenant lors de la perception de ces stimuli. Une ontologie établie sur cette base pourrait aussi permettre d'inférer les perceptions de l'apprenant compte tenu des observations recueillies. Les inférences faites à ce niveau ont pour but de permettre la modélisation de la personne apprenante pour mieux comprendre l'apprentissage [Mercier et al., 2021b]. À plus long terme, elles pourraient permettre d'adapter la tâche en optimisant les éléments partagés avec l'apprenant, comme c'est le cas pour des applications avec des assistants algorithmiques portés par l'équipe du projet FLOWERS<fnref n="18" /> [Clément et al., 2014b].

<footnote n="17">17. https://creamaker.wordpress.com</footnote>

<footnote n="18">18. https://flowers.inria.fr/research/kidlearn/</footnote>
1.3.2 L'attention

Les réactions comportementales observées dans les expériences précédem-
ment citées en ce qui concerne l'étude de la perception, sont également liées aux
processus attentionnels. En effet, l'attention est un processus cognitif spontané
qui permet de trier les informations perçues (entrant dans le système cognitif)
afin de ne pas surcharger le système cognitif en identifiant les informations per-
tinentes et utiles dans un contexte donné. Cependant, elle n'a pas qu'une fonc-
tion de triage. Pascale TOSCANI et ses collaborateurs rappellent le point de vue
neuroscientifique qui propose trois fonctions principales avec des circuits identi-
fiés : celui de l'alerte (ou vigilance), celui de filtrage (ou orientation) et celui du
contrôle exécutif [Toscani et al., 2017].

La vigilance permet une réaction rapide à un évènement en lien avec la no-
radrénaline (neurotransmetteur avec des effets accélérateurs sur l'organisme).
Cette forme d'attention "présente un rythme particulier, circadien, endogène,
qui peut varier au cours des saisons et surtout qui peut être perturbé par nos ac-
tivités quotidiennes" [Toscani et al., 2017]. Les fonctions cognitives utilisées dans
les activités quotidiennes peuvent être moins efficaces et générer de la fatigue si
le rythme de ces activités ne correspond pas au rythme personnel de vigilance.
"La fatigue générée altère particulièrement notre attention et notre mémoire"
[Toscani et al., 2017]. À l'inverse, une sur-concentration (sur-sollicitation de l'at-
tention) peut altérer le rythme personnel en perturbant le sommeil par exemple.
Par ailleurs, cette forme d'attention permet une réaction rapide de l'individu en
cas de stress.

La fonction de filtrage fait référence à ce qui a été abordé dans un premier
temps concernant l'attention. En effet, cette fonction permet d'identifier les sti-
muli les plus pertinents en fonctions des objectifs personnels. Cette fonction est
aussi appelée orientation car le corps réagit spontanément (mouvement des yeux
par exemple) en direction des stimuli repérés comme pertinents. Ce processus
n'est pas intentionnel. Par ailleurs, il utilise différents filtres qui permettent jus-
tement de sélectionner les stimuli. Ils peuvent être innés (formes, couleur, mou-
vements), en lien avec des circuits neuronaux "pré-cablés" ou acquis (appris par
l'expérience, par exemple le prénom), grâce à l'apprentissage. Ainsi, l'attention
se façonne au cours du temps en fonction de l'environnement et des expériences.
De plus, "le détournement volontaire de l'attention et la gestion des distracteurs
va s'acquérir progressivement à partir de 4-6 mois. La capacité d'orienter son attention se développe conjointement avec l'acuité des sens durant la première année puis de façon continue de l'enfance à l'adolescence" [Toscani et al., 2017]. Par conséquent, il est possible de dire que l'apprenant ayant pour objectif de résoudre une tâche sera capable de diriger volontairement son attention sur la tâche et d'identifier les éléments qui la constituent. Ces capacités pourront varier d'un apprenant à l'autre en fonction de l'âge, de l'environnement, de l'expérience et des connaissances préalables.

L'attention exécutive "permet de réguler notre attention en sélectionnant des processus mentaux. Il peut faire appel à la conscience et programmer dans le temps nos fonctions cognitives (telles que la mémoire de travail, la flexibilité cognitive et l'inhibition cognitive qui permet la gestion des conflits cognitifs" [Toscani et al., 2017]. Ce processus se différencie du premier car il est conscient<fnref n="19" />, c'est-à-dire intentionnel. L'apprenant peut alors choisir de diriger son attention vers certains stimuli identifiés comme utiles à la résolution de la tâche. Cette forme d'attention se différencie de la fonction de filtrage par son action plus lente en raison de l'implication des régions préfrontales du cerveau, plus éloignées des régions dédiées aux perceptions, qui sont plutôt dans les zones pariétales. Elle peut cependant "influencer la perception [...] en créant des biais de filtrage, en forçant la recherche de certaines caractéristiques" [Toscani et al., 2017], qui est un exemple de processus top-down précédemment cité.

Pascale TOSCANI rappelle, par ailleurs, que l'attention et la mémorisation se développent ensemble. Elle cite cet exemple : "en agissant sur la perception, l'attention va influer sur l'encodage du contexte des souvenirs et inversement le contexte associé à un souvenir va influencer la façon d'y être attentif lors du rappel" [Toscani et al., 2017]. L'influence qu'elle aborde concerne à la fois la mémoire à long terme et la mémoire de travail en augmentant le nombre d'éléments conservés durant quelques secondes. Cela permet "ainsi de garder en tête les objectifs à poursuivre, les projets à mener et les informations qui s'y rapportent" [Toscani et al., 2017].

<footnote n="19">19. Du point de vue cognitiviste, la conscience se scinde en deux formes : "D'une part, la conscience « cognitive », caractérisée par sa référence (« intentionnalité ») à des objets « réels » ou abstraits, mettant en jeu des langages, des calculs, des formes de mémoire et de prospection à long terme, associée à des comportements orientés ; d'autre part, la conscience comme vécu, expérience subjective caractérisée de façon unique non pas par un objet mais par ses propriétés intrinsèques, sa qualité." [Delacour, 2001]</footnote>
L'attention a cependant des limites. En effet, Pascale TOSCANI cite la distrac-
tion et la cécité inattentionnelle comme ces limites, opposées l'une de l'autre :
"d'un côté l'hyperdistractabilité nous rend inapte à une tâche donnée mais nous
permet d'accueillir toutes les sollicitations et de l'autre côté l'hyperfocalisation
nous permet d'être efficaces sur la tâche mais aveugles à ce qui nous entoure"
[Toscani et al., 2017].

Par ailleurs, Patrick LEMAIRE explique que les ressources attribuées à l'atten-
tion sont limitées ce qui implique de ne pouvoir la distribuer que sur un nombre
très limité de tâches. Il évoque la possibilité d'automatiser des processus par
l'apprentissage. Ainsi la répétition de certains processus peuvent amener à l'au-
tomatisation de celui-ci (la conduite par exemple). Cela permet alors de distri-
buer les ressources attentionnelles différemment d'une tâche à l'autre puisque un
processus automatisé demande beaucoup moins de ressources attentionnelles.
Pour éviter une surcharge du système cognitif, il est recommandé de répartir
les ressources attentionnelles au cours du temps. Par exemple, il sera possible de
combiner un processus automatisé et un non automatisé (la conduite et tenir une
conversation par exemple) sur une même période mais il y aura une surcharge
du système cognitif si les deux tâches en cours ne sont pas automatisées (lire un
manuel et tenir une conversation par exemple) [Lemaire et Didierjean, 2018]. De
plus, Pascale TOSCANI rejoint ce point de vue et précise que cette répartition
des ressources attentionnelles est appelée la flexibilité attentionnelle et qu'elle
"permet de basculer d'une tâche à l'autre" [Toscani et al., 2017] dans la mesure
où une part de ces tâche est automatisée. L'autrice précise que "les tâches en
concurrence doivent être maintenues en mémoire de travail, ce qui implique une
charge cognitive supplémentaire" [Toscani et al., 2017].

Ces limites impliquent donc de ne pas multiplier les consignes données à l'ap-
prenant lors d'une tâche de résolution de problème. Dans le contexte de la tâche
CreaCube (présentée en introduction), il est pertinent d'énoncer la consigne
avant même de présenter les cubes qui serviront à la résoudre afin de ne pas
multiplier les stimuli et de ne pas surcharger le système cognitif de l'apprenant
(écouter et comprendre la consigne + reconnaître les formes, les couleurs des
cubes). La répartition de ces tâches au cours du temps permettra à l'apprenant
de mieux appréhender le problème à résoudre dans son environnement.
### 1.3.3 Les mémoires

Les stimuli perçus dans l'environnement externe et interne grâce au corps sont identifiés et filtrés par le processus attentionnel. Ce sont les premières étapes du traitement de l'information. À plusieurs reprises, l'implication de la mémoire dans les différents processus abordés précédemment a été citée. En effet, le stockage des informations identifiées et filtrées est rendu possible grâce à la mémoire. La durée du stockage est différente selon le type de mémoire engagée. Il est admis qu'il n'existe pas une mais des mémoires caractérisées par la durée de stockage mais aussi par les régions cérébrales engagées et le type de traitement qui s'y effectue. Il est alors question de mémoire à court terme et de mémoire à long terme qui sont elles-mêmes différenciées en d'autres "sous-types" de mémoire.

#### Les mémoires à court terme et mémoire de travail

##### Généralités

D'après Marianne HABIB, la mémoire à court terme "concerne l'ensemble des processus permettant de maintenir active et de manipuler l'information nécessaire aux activités courantes ici et maintenant" [Habib et al., 2018]. Elle différencie 3 types d'informations qui alimentent la mémoire à court terme : l'information perçue par les modalités sensorielles, l'information issues de la mémoire à long terme (expériences antérieures) et l'information résultant des activités cognitives ayant lieu au sein même de la mémoire à court terme. Ces informations peuvent être utilisées pour raisonner par exemple ou être dirigées vers la mémoire à long terme afin d'être mobilisée ultérieurement. La mémoire à court terme est une fonction cognitive capitale car elle intervient dans toutes les autres fonctions même si sa durée de stockage est de l'ordre de quelques secondes. Cela est représenté dans la figure 3.

Dans la littérature, les termes "mémoire à court terme" et "mémoire de travail" sont souvent utilisés indifféremment. Cependant, le premier fait référence à la durée de stockage de l'information en mémoire. La mémoire de travail est "à court terme" puisque les informations y sont stockées seulement quelques secondes. Par ailleurs, il est aussi question de "mémoire perceptive" qui n'est pas toujours différenciée. Ces divergences ne mettent pas en doute le fonctionnement mnésique à court terme mais plutôt des différences de classifications des notions.

Ici, le choix est fait de considérer la mémoire perceptive et la mémoire de
<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Modèle de fonctionnement de la mémoire.</figcaption></figure>

Cette figure est une reproduction du schéma de Marianne HABIB [Habib et al., 2018]. Il représente
le fonctionnement général de la mémoire.

travail comme des mémoires à court terme. Cela permettra de rendre plus clair
les étapes de traitement de l'information.

Mémoire perceptive

La mémoire perceptive est, comme son nom l'indique, liée à la perception, aux modalités sensorielles. Elle se différencie donc selon ces cinq modalités. Cela est représenté dans la figure 4. Elle permet de garder pendant un très court instant les stimuli sensoriels afin de pouvoir les traiter ensuite dans la mémoire de travail. Elle fonctionne de manière automatique, à l'insu de l'individu <fnref n="20" />.

Elle permet de mémoriser ce qui résulte de la perception sans forcément en connaître la signification (qui résulte de la mémoire sémantique). D'après Joseph STORDEUR cette mémoire est implicite et "garde assez rapidement une trace de tout percept rencontré. C'est ce qui est qualifié de phénomène d'amorçage. C'est-à-dire que la présentation initiale d'un percept [...] facilite la reconnaissance ultérieure de ce percept, même dans un contexte plus complexe" [Stordeur, 2014]. Il est alors possible de dire qu'elle interagit avec la mémoire sémantique et épisodique.

<footnote n="20">20. https://www.inserm.fr/dossier/memoire/</footnote>
Lisa ROUX [Roux et al., 2020] évoque la perceptive (ou mémoire sensorielle) comme le lieu où sont encodées les informations entrantes. C'est seulement lorsque ces informations sont filtrées comme utiles qu'elles peuvent être stockées dans la mémoire de travail.

## Mémoire de travail

Lisa ROUX précise que la mémoire de travail (mémoire opérationnelle) ne se limite pas à un stockage d'informations limité dans le temps mais aussi au traitement de celles-ci. Cette dernière "permet de conserver les informations utiles aux traitements impliqués dans la réalisation de la tâche, en les mettant à jour au fur et à mesure de la progression" [Roux et al., 2020].

Pascale TOSCANI fait le même constat. Cette dernière serait "caractérisée par une rétention très limitée, une capacité réduite (empan<fnref n="21" /> entre 5 et 9 éléments à

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>FIGURE 4 – Mémoire Perceptive selon les 5 modalités sensorielles.</figcaption></figure>

Cette figure est un schéma réalisé par l'Observatoire B2V des mémoires a. Il représente la mémoire perceptive selon les cinq modalités sensorielles.

<footnote n="21">21. En psychologie cognitive, "l'empan est la quantité limitée d'informations (mots, chiffres etc.)"</footnote>

<footnote>a. https://www.observatoireb2vdesmemoires.fr/decouvrir/la-memoire-individuelle/la-memoire-perceptive</footnote>
traiter en même temps) et une sensibilité aux interférences (bruits...)" [Toscani et al., 2017]. Selon l'autrice, la mémoire de travail serait considérée comme "un système cognitif qui sert à réaliser des tâches plus complexes comme calculer, comprendre, comparer, décider, identifier, résoudre, vérifier... [...] elle mobilise des ressources attentionnelles importantes" [Toscani et al., 2017].

Par ailleurs, Éric TARDIF explique que la mémoire de travail se développe au cours des années en lien avec la maturation du système nerveux central, au delà du développement cognitif et donc en lien avec les développements neurologiques. Au cours de ces derniers, la perte d'informations entre l'encodage d'une information et son rappel serait diminuée, la capacité de stockage serait augmentée ainsi que la vitesse de traitement<fnref n="22" /> [Tardif et Doudin, 2016].

## Les mémoires à long terme

Marianne HABIB indique que contrairement à la mémoire à court terme, la mémoire à long terme permet le stockage d'informations durant plusieurs années, voire tout au long de la vie (pour un souvenir ayant eu un fort "impact" émotionnel par exemple ou qui a été sollicité par le rappel avec des traces mnésiques fortes). Il n'est pas non plus possible de fixer une limite quantitative à la capacité de stockage de ce type de mémoire<fnref n="23" />. Elle distingue trois types de mémoire à long terme : la mémoire procédurale, la mémoire sémantique et la mémoire épisodique.

## La mémoire procédurale

D'après Marianne HABIB, la mémoire procédurale permet le stockage des savoir-faire. Pascale TOSCANI précise que ce type de mémoire "s'acquiert par répétition d'une tâche" [Toscani et al., 2017]. Ces savoir-faire sont acquis à la suite de "procédures motrices" [Habib et al., 2018] et permettent d'effectuer diverses activités. C'est une mémoire implicite et non déclarative, c'est-à-dire qu'elle est automatique et qu'il est difficile d'expliquer une activité qui utilise la mémoire procédurale (faire du vélo, marcher, conduire...). Son caractère automatique lui permet de ne pas mobiliser beaucoup de ressources cognitives. Comme évoqué lors de

<footnote>qui peut être stockée dans la mémoire à court terme". [Miller, 1956]</footnote>

<footnote n="22">22. La capacité de stockage augmente principalement entre 3 et 8 ans puis plus lentement jusqu'à l'âge adulte (jusqu'à 4 ou 6 items entre 3 et 8 ans et jusqu'à 7 items à l'âge adulte). Quant au traitement des informations, la période qui compte la plus grande évolution est entre 6 et 13 ans [Tardif et Doudin, 2016].</footnote>

<footnote n="23">23. Il y a la possibilité que d'anciens souvenirs soient remplacés par des nouveaux. La durée de stockage serait alors influencée par la capacité de stockage dans ce cas, mais ce n'est pas prouvé.</footnote>
la définition du concept d'attention, les ressources cognitives ou ressources at-
tentionnelles pouvant être mobilisées simultanément sont limitées. Ainsi il est
difficile de cumuler des tâches à moins que l'une de ces tâches soit une activité
"automatique" (relevant de la mémoire procédurale).

La mémoire sémantique

Pascale TOSCANI explique que la mémoire sémantique "permet de relier des connaissances les unes aux autres pour leur donner du sens" [Toscani et al., 2017]. Selon Marianne HABIB, les informations stockées dans la mémoire sémantique ne sont pas liées à un contexte (lieu ou période) et sont abstraites. C'est une mémoire explicite et déclarative car il est possible de mettre des mots sur les informations stockées [Habib et al., 2018] (être capable de définir un mot et de faire le lien avec des informations qui s'y rapportent, par exemple). Éric TARDIF dit que "la mémoire sémantique constitue notre répertoire de connaissances du monde" [Tardif et Doudin, 2016]. Quant à elle, Marianne HABIB la qualifie comme "une sorte de dictionnaire (des noms communs et des noms propres)" [Habib et al., 2018]. Par ailleurs, Joseph STORDEUR précise que "pour bien fonctionner, la mémoire sémantique doit être organisée, hiérarchisée, structurée" [Stordeur, 2014]. Selon lui, c'est essentiel afin de pouvoir accéder efficacement aux connaissances qui y sont stockées.

La mémoire épisodique

Selon Marianne HABIB, la mémoire épisodique stocke les évènements et serait
liée au temps et à l'espace. Elle est déclarative, explicite. Éric TARDIF ajoute
que la mémoire épisodique peut être accidentelle ou volontaire [Tardif et Dou-
din, 2016]. De plus, les souvenirs qui y sont stockés "ont une structure narrative
(avec un début, un milieu et une fin) et font appel à la représentation mentale"
[Habib et al., 2018]. L'autrice précise que cette représentation mentale est fonc-
tion des perceptions sensorielles et des émotions. "La composante affective est
étroitement liée à la mémoire épisodique, et des souvenirs associés à des affects
sont plus robustes que des souvenirs neutres (non affectifs)" [Habib et al., 2018].
Cela s'oppose aux deux autres types de mémoire à long terme pour lesquelles les
émotions n'ont pas ou peu d'influence. Par ailleurs, la mémoire épisodique per-
met de revivre consciemment une expérience ainsi que les sensations et affects
associés.
## Interactions entre mémoire épisodique et sémantique

D'autre part, l'autrice mentionne le fait que les mémoires épisodique et sé-
mantique sont dépendantes l'une de l'autre et fonctionnent ensemble. En effet,
par ses expériences, l'individu va acquérir des connaissances sémantiques en as-
sociant des mots à ces expériences. Ces connaissances sémantiques peuvent être
acquises par généralisation de certaines propriétés partagées par un élément. "Ce
processus de généralisation fait appel à ce qu'on appelle l'induction, une forme de
raisonnement à laquelle l'esprit humain fait fortement appel. Ce processus d'in-
duction permet à l'esprit humain de créer des catégories sémantiques, basées sur
un mécanisme de généralisation des propriétés" [Habib et al., 2018]. Cela per-
met d'économiser les ressources cognitives. Quant à elle, la mémoire épisodique
fait aussi appel à la mémoire sémantique pour mettre du sens sur les évènements
vécus. "Ces connaissances [sémantiques] permettent de qualifier le souvenir, de
lui donner de la substance, et de le rendre intelligible" [Habib et al., 2018].

Joseph STORDEUR fait référence à la mémoire épisodique lors de l'apprentissage. Il explique qu'il est possible de rappeler à l'apprenant une situation vécue afin de l'aider à résoudre un problème. L'apprenant va alors puiser dans sa mémoire épisodique (en association avec la mémoire sémantique) afin de transposer ce qu'il a déjà appris lors d'une précédente tâche [Stordeur, 2014]. Par ailleurs, Pascale TOSCANI explique que la mémoire épisodique ne peut être sollicitée avant l'acquisition du langage car, pour cela, l'individu doit être capable "d'évoquer ses souvenirs avec le langage" [Toscani et al., 2017]. Cela serait corroboré par "l'amnésie infantile" (les individus auraient très peu de souvenirs datant d'avant l'âge de 5 ans).

La figure 5 représente une synthèse des interactions entre les différentes mémoires selon le modèle MNESIS. Elle est décrite en détail par Olivier Houdé. Pour commencer, il explique que la mémoire de travail, au centre de ce modèle, "comprend des composantes spécifiques au traitement du matériel verbal (la boucle phonologique), visuo-spatial (registre visuo-spatial), multimodal (buffer épisodique), le tout coordonné par l'administrateur central" [Houdé et al., 2018]. Ces différents éléments constituant la mémoire de travail sont impliqués dans l'apprentissage procédural et dans l'actualisation de la mémoire procédurale chargée de stocker les constituantes des apprentissages procéduraux (cognitif, perceptivo-verbal, perceptivo-moteur). La mémoire de travail intervient aussi dans "le fonctionnement des systèmes de mémoire manipulant des repré-
<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>FIGURE 5 – Les interactions des différentes mémoires.</figcaption></figure>

Cette figure est issue du modèle Modèle NEo-Structural Inter-Systémique (MNESIS) de Alan
BADDELEY. Elle a été reproduite par différents auteurs(e)s et notamment par Olivier HOUDÉ [Houdé
et al., 2018].

sentations mentales : la mémoire perceptive, la mémoire sémantique [...], et la mémoire épisodique". L'auteur précise que pour stocker un souvenir dans la mémoire épisodique, il est nécessaire de passer par les mémoires perceptive et sémantique afin d'encoder les percepts et la signification. Par ailleurs, il explique que "les souvenirs peuvent se sémantiser au fil du temps, notamment via la répétition et devenir une connaissance" [Houdé et al., 2018] (comme pour les ap-prentissages par exemple). À l'inverse, "d'autres souvenirs resteront très vivaces, émaillés de nombreux détails perceptivo-sensoriels et rappelés avec un sentiment de reviviscence" [Houdé et al., 2018].

La mémorisation

Le processus de mémorisation mobilisant les différents types de mémoires agis-
sant en réseau, il est intéressant de présenter une synthèse de ces mémoires avec
leur localisation, avant d'aborder plus précisément leurs interactions et le fonc-
tionnement de la mémorisation. La figure 6 synthétise les principaux éléments
abordés précédemment et précise les zones cérébrales impliquées pour chacune
des fonctions mnésiques.

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>FIGURE 6 – Les mémoires et leurs localisations.</figcaption></figure>

Cette figure est issue de l'Observatoire B2V ⁶ des mémoires. Elle cite les différentes mémoires, localise les zones cérébrales impliquées et rappelle les fonctions de chacune.

a. https://www.observatoireb2vdesmemoires.fr/le-fonctionnement-de-la-memoire

Jean-Philippe ABGRALL [Abgrall, 2012] et Patrick LEMAIRE [Lemaire et Diederjean, 2018] citent quatre étapes dans le processus de mémorisation :

1. **L'encodage** est la première étape. Elle concerne la transmission de l'information "par l'hippocampe à un ou plusieurs lobes spécialisés qui vont la traiter et en faire une 'trace mnésique': un circuit nerveux dans le cerveau" [Abgrall, 2012]. L'auteur précise que la précision de l'encodage détermine la profondeur de la trace mnésique. Plus la profondeur est importante, meilleur est l'enregistrement de l'information. Par ailleurs, il évoque que la profondeur de la trace mnésique est une fonction croissante de l'état émotionnel<fnref n="24" /> et de la motivation au moment de l'encodage. Grzegorz MARKOWSKI définit l'encodage comme "le traitement et l'élaboration de l'information pour en créer un véritable souvenir ou encore le traitement

<footnote n="24">24. dans une certaine mesure car des états émotionnels trop violents peuvent aussi avoir l'effet inverse.</footnote>
consistant à établir des associations d'idées, d'images, entre diverses informations qui permettront, à l'aide de ces liens mentaux, de retrouver une information"<fnref n="25" />.

2. **Le stockage de l'information** se fait dans différentes zones du cerveau impliquées dans le processus de mémorisation en fonction du type de l'information. Ces zones sont toutes reliées à et par l'hippocampe. Un souvenir est donc composé de plusieurs éléments reliés entre eux par les traces mnésiques crées lors de l'encodage. L'auteur précise qu'en multipliant les types d'informations stockées (plusieurs modalités sensorielles à la fois qui sont chacune mémorisée dans les zones sensorielles correspondantes), les liens sont multipliés également ce qui rend plus facile la reconstitution du souvenir, non sans poser le problème du *binding*<fnref n="26" />, c'est-à-dire de la mise en correspondance de plusieurs informations lors de la reconstitution de cette représentation distribuée.

3. **Le rappel ou restitution** est un processus qui peut être volontaire ou involontaire se produisant lors de la perception d'un indice impliqué dans l'encodage de l'information stockée. "Plus un souvenir sera codé, élaboré, organisé, structuré, plus il sera facile à retrouver"<fnref n="27" />.

4. **L'oubli** est cité par l'auteur non pas comme une étape de mémorisation mais pour aider à la compréhension de l'étape du rappel. Il cite quatre théories concernant l'oubli : la théorie du déclin, de l'oubli motivé, de l'entrave et celle de l'interférence. La première concerne la dégradation de la mémoire au cours du temps par les processus biologiques, par l'absence de rappel, de réactivation des souvenirs provoquant ainsi la détérioration

<footnote n="25">25. https://gerflint.fr/Base/Pologne1/types.pdf</footnote>

<footnote n="26">26. Le *binding* est une notion qui n'a pas de terme français équivalent mais qu'il est possible de définir. Selon Violette HOAREAU, "*le binding est un terme utilisé pour décrire le fait de relier différentes caractéristiques ou éléments en un même objet. Par exemple, si l'on présente une couleur rouge et une forme carrée sur un écran, ces deux éléments peuvent se regrouper simplement en un seul élément : un carré rouge. Ce terme peut également définir le fait de relier différents événements en un même épisode cohérent*" [Hoareau, 2018].</footnote>

<footnote>Par ailleurs, Franck BURGLEN différencie le *binding* perceptif du *binding* mnésique. La définition précédente fait référence au premier et est automatique alors que le deuxième n'est pas automatique et a "*un coût cognitif*" [Burglen, 2005] plus ou moins supporté selon les caractéristiques de l'individu (âge ou pathologie par exemples). Il consiste en l'intention de mémoriser l'association de différentes informations. L'auteur cite une expérience ayant consisté à faire mémoriser à différents individus une image regroupant 3 images.</footnote>

<footnote n="27">27. https://lecerveau.mcgill.ca/flash/a/a_07/a_07_p/a_07_p_tra/a_07_p_tra.html</footnote>
des traces mnésiques. La seconde concerne des mécanismes non intentionnels visant à oublier des souvenirs déplaisants. Ce mécanisme est très lié aux émotions. La troisième théorie concerne les informations qui n'ont pas suffisamment été encodées (insuffisance ou incorrection des indices) ou répétées. La dernière théorie fait référence aux souvenirs qui ne peuvent être récupérés car d'autres empêchent ce processus de récupération. C'est le cas lorsqu'un nouveau souvenir ne permet pas la mise à jour d'un souvenir plus ancien. Il va de soi que dans la réalité tous ces mécanismes sont susceptibles d'intervenir.

La figure 7 synthétise ce processus mémorisation et reprend ces étapes.

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>FIGURE 7 – Processus de mémorisation.</figcaption></figure>

Cette figure est issue de l'ouvrage écrit par S. Marc BREEDLOVE [Breedlove et al., 2012]. Elle présente les mécanismes de la mémorisation.

Compte-tenu de tous ces éléments concernant les mémoires, il est possible de dire qu'elles sont au centre des fonctions cognitives et par conséquent de l'apprentissage. Les différents types de mémoires sont mobilisés lors de l'apprentissage, à différents degrés. Cela permet de comprendre ce qui se joue dans une tâche de résolution de problème comme ici, CreaCube.
La mémoire de travail sera sollicitée tout au long de la tâche alors que les mémoires épisodique, procédurale et sémantique seront mobilisées à certains moments. Dans ce contexte, l'apprenant mobilisera sa mémoire sémantique pour comprendre et intégrer la consigne. Cette mémoire pourra être associée à la mémoire épisodique pour obtenir une représentation mentale de ce qu'est un véhicule et quelles en sont les composantes. La mémoire procédurale sera elle aussi sollicitée lors de la manipulation des cubes et des essais/erreurs.

Par ailleurs, dans cette partie, il va être question du langage, des fonctions motrices, du raisonnement et des émotions. Ces fonctions cognitives sont évidemment liées aux mémoires et impliquées dans le processus de mémorisation. Elles vont donc être abordées ensuite.

### 1.3.4 Le raisonnement

Selon Marianne HABIB, "raisonner nous aide à comprendre et interpréter notre environnement, à faire des prédictions sur les évènements et sur les comportements à venir et, in fine, à prendre des décisions" [Habib et al., 2018]. Le raisonnement permet la compréhension et le contrôle de l'environnement. L'autrice cite trois types de raisonnement : abductif, inductif et déductif. Elle évoque également le raisonnement créatif.

#### Le raisonnement abductif

Selon Marcel KADOSCH l'analogie serait à l'origine de l'abduction, terme utilisé pour la première fois par PEIRCE. Il définit l'analogie comme "le fondement de la possibilité de passage d'un terme à un autre sans négation d'un terme par le suivant. Elle a été définie comme une identité de rapports, pour la distinguer de la ressemblance qui serait seulement un rapport d'identité" [Kadosch, 2019]. Il explique également que BATESON appelait (à tort) ce type de raisonnement "syllogisme<sup>28</sup> de la métaphore" [Kadosch, 2019]. Le "syllogisme de la métaphore serait une "opération qui choisit dans des champs différents les traits qu'ils ont en commun" [Kadosch, 2019].

Quant à Ji HAN, il définit l'analogie comme un processus cognitif utilisé pour produire des inférences ainsi que de nouvelles idées en utilisant les connaissances

<footnote n="28"><sup>28</sup> Un syllogisme est un raisonnement mettant en jeu des prémisses (au moins deux) et une conclusion. Une proposition (prémisse) met en relation un sujet et un prédicat. Cependant, le terme syllogisme désigne plutôt un raisonnement déductif car il fait appel à la logique.</footnote>
et l'expérience antérieures<fnref n="29" />. Selon lui, la capacité de percevoir et d'utiliser la similitude relationnelle dans différents contextes sont les constituants de l'analogie. Il précise que ces constituants sont aussi fondamentaux dans la créativité en science et en art <fnref n="30" />.

Dans son travail, l'auteur lie l'utilisation du raisonnement par analogie et l'utilisation d'ontologies pour étudier la créativité. Cet aspect pourra permettre l'approfondissement (plus loin dans ce document) de la notion d'ontologie qui est au coeur des travaux de l'action exploratoire AIDE.

Le travail de Ji HAN [Han et al., 2018] fait apparaître la notion de "proximité" entre deux notions "analogues", essentielle à approfondir pour comprendre ce mécanisme d'analogie. Il semble qu'il faille tout d'abord distinguer <fnref n="31" /> la notion :

- de **similarité** sémantique (le cerveau regroupe les éléments qui paraissent semblables, c'est-à-dire partageant un certain nombre de propriétés tant descriptives que fonctionnelles) qui quantifie donc uniquement la différence entre les deux,

- de celle de **proximité** sémantique (le cerveau regroupe les éléments qui apparaissent souvent ensemble, qui sont proches dans une même zone perceptive), entre deux constituants.

Dans ce deuxième cas, il y a un ingrédient de plus, les constituants sont implicitement vus comme situés dans un espace abstrait : la distance entre ces deux constituants est associée à un plus court chemin qui permet de relier l'un à l'autre, quantifiant la proximité [Mercier et al., 2021a].

Formellement ces deux notions sont liées <fnref n="32" />, en particulier, avec la notion de distance d'édition, qui se définit comme le nombre minimal d'opérations de transformation élémentaire pour passer d'un élément à un autre (par exemple, en changeant une valeur ou en ajoutant ou retirant un composant) [Mercier et al., 2021a]. Le "coût" est donc défini en nombre d'opérations qui quantifie la proximité et un chemin minimal de transformation entre les deux constituants qui

<footnote n="29">29. "Analogy is a core cognition process used to produce inferences as well as new ideas using previous knowledge and experience" [Han et al., 2018].</footnote>

<footnote n="30">30. "Analogy is described as the ability to perceive and use relational similarity across different contexts, which is widely regarded as a fundamental component of creativity in science and art" [Han et al., 2018].</footnote>

<footnote n="31">31. Voir https://fr.wikipedia.org/wiki/Similarité_sémantique#Similarité_sémantique vs. proximité_sémantique.</footnote>

<footnote n="32">32. Au sens anglo-saxon la similarité (au delà de la similarité sémantique) est quantifiée comme quelque chose dont la valeur augmente lorsque la distance entre les deux éléments diminue : voir https://en.wikipedia.org/wiki/Similarity.</footnote>
définit la proximité.

Avec cette notion spatialisée il est alors possible de parler d'analogie : deux concepts, éloignés dans l'absolu, peuvent être considérés comme analogues, dans deux contextes différents, si leur proximité *relative* à un constituant de référence de chaque contexte est forte.

Christian GEORGE cite PEIRCE comme l'auteur ayant analysé l'abduction :
> "l'abduction est le processus de formation d'une hypothèse explicative[. Elle] in-
fère à partir des faits d'une sorte des faits d'une autre sorte"
[George, 1997]. Ce
type de raisonnement fait appel à l'activation de connaissances présentes en mé-
moire. Ces dernières doivent être exprimées sous la forme "Si A alors B" où A est
un facteur absent des prémisses et B est le fait cible. Sans connaissance exprimée
de cette manière, les hypothèses seront élaborées à partir d'autres connaissances
"ce qui peut entraîner le recours à divers subprocessus de raisonnement, notam-
ment par spécification ou analogie"
[George, 1997]. Après le processus d'activa-
tion, c'est celui de l'évaluation de la plausibilité des hypothèses qui intervient
afin d'identifier celle qui est la plus probable compte tenu des connaissances mo-
bilisées. Si ces dernières ne permettent pas cette identification, alors "c'est la
cohérence interne de l'histoire, sa capacité à intégrer toutes les informations en
une séquence crédible, qui devient l'indicateur de la plausibilité de la cause invo-
quée en conclusion"
[George, 1997].

Le raisonnement abductif est aussi appelé raisonnement hypothétique car le
produit de ce raisonnement est une hypothèse. En effet, un individu face à un
événement pour lequel il connaît l'une des causes possibles et pour lequel il pri-
vilégie une cause plutôt qu'une autre relève du raisonnement abductif. Marianne
HABIB donne l'exemple suivant :
> "par exemple, un médecin observe qu'un patient
tousse (= évènement observé). Il sait que le rhume (= cause possible) provoque
la toux. Il conclut que le patient a un rhume (= rhume cause toux)"
[Habib et al.,
2018]. Or, ceci n'est qu'une hypothèse (hypothèse de cause à effet), une cause
possible parmi d'autres qui a été privilégiée car il est plus probable d'être atteint
d'un rhume que d'être atteint d'un cancer du poumon lorsque le symptôme est
une toux<fnref n="33" />. Ce raisonnement implique le principe de parcimonie :
> "l'hypothèse

<footnote n="33">33. C'est ce qui est formalisé dans le théorème de Bayes utilisé dans la théorie de la décision : "Le théorème de Bayes vise à calculer les probabilités a posteriori d'un événement en fonction des probabilités a priori de cet événement. A priori et a posteriori s'entendent par rapport à la connaissance d'une information" http://tecfaetu.unige.ch/staf/staf-h/voisard/staf17/projet/cours/cours_4.pdf. Ici on se sert de nos connaissances a priori sur la fréquence des rhumes et des cancers du poumon.</footnote>
la plus simple est la plus probable" [Habib et al., 2018]. Ce type de raisonnement est utilisé de manière quotidienne par un individu et implique une recherche en mémoire soit épisodique en essayant de rapprocher l'épisode actuel à un épisode déjà vécu, soit sémantique en essayant d'appliquer de manière inductive, comme discuté plus loin.

Par ailleurs, Simone MORGAGNI précise que "les affordances émergent lors d'un processus global d'abduction" [Morgagni, 2011]. Elle cite la définition de GIBSON selon laquelle une affordance désignerait "toute possibilité d'interaction offerte aux sujets par leur environnement" [Morgagni, 2011]. Lisa ROUX rejoint cette définition qu'elle complète (en référence à la définition de Donald NORMAN<sup>34</sup>). Selon elle, l'apprenant découvre des potentialités dans son environnement matériel "en lien avec les connaissances générales préalables dont il disPOSE" [Roux et al., 2020]. La notion de connaissance préalable est fondamentale pour le concept d'affordance car c'est ce qui permet de les détecter. En effet, sans ces connaissances l'apprenant ne peut pas détecter d'affordances. De plus, l'évolution de ces connaissances peut également permettre la détection de nouvelles affordances. De plus, l'autrice précise que les affordances "participent à construire des traces mémorielles, puisque ce sont elles qui lui [l'apprenant] permettent de découvrir, peu à peu, son environnement matériel et sa logique, afin de savoir comment l'employer pour résoudre le problème auquel il est confronté" [Roux et al., 2020]. Simone MORGAGNI ajoute que "nos manipulations et nos actions peuvent produire de nouvelles affordances qui n'étaient pas jusque là disponibles et qui nous montrent à quel point créer une certaine affordance consiste en une activité d'en imaginer la faisabilité" [Morgagni, 2011]. En ce sens, les affordances sont subjectives puisqu'elles dépendant à la fois des connaissances préalables, des processus cognitifs engagés lors de leur traitement mais surtout de la perception que l'apprenant a de son environnement.

L'autrice explique le point de vue de NORMAN selon lequel "le pouvoir des affordances est de montrer implicitement où aller et comment faire. Elles ne font que construire une voie privilégiée pour optimiser le comportement, sans même que le sujet ait besoin de s'en apercevoir" [Morgagni, 2011].

Lisa ROUX distingue deux types d'affordance : des **affordances perceptibles** et des **affordances fonctionnelles**. Les premières sont "directement suggérées par des informations sensibles obtenues à travers la découverte des objets"

<footnote n="34">34. Les potentialités suggérées à l'apprenant (affordances) sont dépendantes de ses buts, de ses croyances, de ses connaissances acquises et de ses expériences passées [Norman, 1988].</footnote>
[Roux et al., 2020]. Les secondes sont "découvertes lors de l'interaction d'un objet avec d'autres" [Roux et al., 2020].

Simone MORGAGNI fait référence à ZHANG et PATEL à l'origine de la théorie de la cognition distribuée. Selon cette théorie, les affordances pourraient se distinguer en cinq types : **biologiques** ("construites sur des processus biologiques"), **physiques** ("construites sur la structure physique"), **perceptives** ("construites par les trajets spatiaux"), **cognitives** ("construites par des conventions culturelles") et **mixtes** ("constituées par une combinaison de plusieurs catégories parmi celles qu'on vient d'énumérer") [Morgagni, 2011].

Finalement, selon Simone MORGAGNI, "les affordances ne seraient [...] rien d'autre que les actions rendues possibles et saillantes par l'activité cognitive elle-même et pourraient être conçues comme des réponses concevable à une action pratique" [Morgagni, 2011].

Lors de la tâche CreaCube, l'apprenant peut trouver, par exemple, l'affordance suggérée par la "roue" sur l'un des cubes en lien avec le concept "véhicule" stocké en mémoire. Cela le conduit, par le raisonnement, à poser le cube muni de roues au contact du plan horizontal sur lequel le véhicule doit avancer.

**Le raisonnement créatif** est une forme de raisonnement abductif. Marianne HABIB l'aborde comme la capacité à "trouver des solutions créatives à des problèmes auxquels [l'être humain] faisait face dans son environnement" [Habib et al., 2018]. Elle entend par solution créative, une solution inédite permettant la résolution d'un problème ou une solution venant en remplacer une autre moins adaptée.

Selon le point de vue de Joy Paul GUILFORD, la créativité serait la capacité d'un individu à imaginer ou construire et mettre en oeuvre un concept neuf, un objet nouveau ou à découvrir une solution originale à un problème. Cette originalité se définit dans un contexte donné. L'auteur explique que la démarche créative [Guilford, 1956] commence par la reconnaissance d'un problème. C'est à partir de là qu'un processus de divergence s'engage. Ce dernier correspond à une exploration (à partir d'éléments connus<fnref n="35" />) de combinaisons ou de déformations inédites. Elle se termine, par convergence, dans une nouvelle solution du problème, par un mécanisme de vérification et d'évaluation de la nouvelle proposition.

<footnote n="35">35. Selon Arne DIETRICH, la créativité ex-nihilo n'a jamais été observée. Quatre types de créativité sont distinguées, toutes basées sur des mécanismes (émotionnels ou cognitifs et délibérés ou spontanés) de nouvelles combinaisons et sélections d'éléments existants [Dietrich, 2004].</footnote>
sition.

La cognition créative englobe les processus cognitifs qui contribuent "à la production d'idées créatives et au raisonnement créatif" [Habib et al., 2018]. Elle correspond à un ensemble de compétences, opérations et méthodes permettent d'aboutir à des idées nouvelles, originales et contextualisées. Elle demande l'accession aux concepts stockés en mémoires de manière flexible afin de créer de nouvelles associations. Ces processus d'associations sont automatiques et permettent de réorganiser les connaissances préalables d'une manière nouvelle et utile. "Plus ces associations sont lointaines, et plus les idées générées sont créatives" [Habib et al., 2018]. L'expertise facilite donc ce processus car la quantité de données accumulées dans un domaine permet de combiner plus facilement les connaissances et ainsi aboutir à une solution nouvelle. Compte tenu de ces éléments donne la définition suivant de la créativité : la créativité consiste, notamment, à faire appel et à rassembler de façon nouvelle des connaissances anciennes, afin de générer de nouvelles propriétés à partir des anciennes" [Habib et al., 2018].

La mémoire apparaît donc comme essentielle à la créativité mais peut paradoxalement devenir un biais à cette pensée créative. Il s'agit d'un effet de fixation intervenant dans le raisonnement créatif. Cet effet est provoqué, par exemple, par des réactions spontanées face à des objets du quotidien pour lesquels il faudrait "détourner" l'utilisation. "Il se réfère à un blocage ou une entrave dans l'accès à une activité mentale, un élément qui bloque l'accomplissement de la pensée créative" [Habib et al., 2018]. Les représentations habituelles et facilement accessibles en mémoires en sont à l'origine. Cela correspond la rigidité fonctionnelle <fnref n="36" />. Cependant, il est possible de contourner cette rigidité, cet effet de fixation.

Certaines fonctions exécutives <fnref n="37" /> permettent en effet de contourner ce problème de fixation. Le contrôle cognitif et la flexibilité mentale permettraient de résister aux comportements habituels intervenant spontanément en évitant ainsi la production de réponses peu originales, ce qui favoriserait la proposition de solutions alternatives plus créatives.

Par ailleurs, Marianne HABIB précise que "le raisonnement par analogie pourrait contribuer à la production d'idées créatives" [Habib et al., 2018]. C'est parce qu'il s'appuie sur des connaissances ou expériences antérieures pour les transférer

<footnote n="36">36. La rigidité fonctionnelle se produit lorsque l'apprenant est incapable de modifier le mode d'utilisation d'un objet habituel, c'est-à-dire de contourner les automatismes d'utilisation de cet objet.</footnote>

<footnote n="37">37. Les fonctions exécutives seront présentées dans la section 1.3.5.</footnote>
à une nouvelle situation <fnref n="38" />. L'autrice cite trois étapes indispensable pour contourner l'effet de fixation lors d'une tâche de résolution de problème. "Il s'agirait dans un premier temps de résister à la fixation, de redéfinir ensuite le problème et enfin d'utiliser des indices ou des pistes pour provoquer des idées nouvelles" [Habib et al., 2018]. Le raisonnement par analogie (ou abductif) permettrait la restruc-turation de la pensée "en reliant la structure et les attributs d'un objet ou d'une situation (la source) à un autre objet ou une autre situation (la cible)" [Habib et al., 2018].

Dans le contexte de la tâche CreaCube, la créativité fait partie des critères observés lors de la résolution de problème. En effet, il est constaté que certaines réponses automatiques peuvent survenir concernant la manipulation des cubes. Par exemple, une des réponses automatiques serait de les empiler. Or, la créa-tion d'un véhicule sous forme de tour provoque inévitablement des problèmes d'équilibre au moment du déplacement, conduisant à un essai échoué. Cela s'ex-plique par la sollicitation de la mémoire pour accéder aux connaissances préa-lables concernant le concept "cube".

Il est tout à fait possible que l'étude des fonctions exécutives, dans la section 1.3.5, puisse permettre de comprendre plus précisément comment l'apprenant contourne l'effet de fixation afin de résoudre la tâche et dans quelle mesure ces fonctions impactent la créativité.

## Le raisonnement inductif

Au même titre que le raisonnement abductif, l'inductif est hypothétique car il ne permet pas d'aboutir à une conclusion certaine. En revanche, il n'est pas basé sur le même principe. En effet, "le raisonnement inductif implique une généra-lisation à partir d'observations ou de connaissances (lorsqu'un verre tombe sur une surface dure, il se brise; lorsqu'une assiette tombe sur une même surface, elle se brise; alors si un un vase tombe sur une surface dure, il se brisera)" [Habib et al., 2018]. Comprendre et maîtriser les probabilités est nécessaire dans ce type de raisonnement : il est très probable que le vase se brisera mais ce n'est pas sûr. Le raisonnement inductif est un raisonnement probabiliste.

Patrick LEMAIRE précise que le raisonnement inductif débouche toujours sur une information nouvelle contrairement au raisonnement déductif. Par ailleurs, l'auteur explique la conception fonctionnaliste du raisonnement : "faire du raisonnement inductif, c'est trouver des régularités entre des évènements [qui] per-

<footnote n="38">38. Voir le paragraphe précédent au sujet du raisonnement abductif.</footnote>
mettent de formuler des prédictions sur l'occurrence des évènements à venir et de réduire notre incertitude face à notre environnement et à ce qui s'y passe" [Lemaire et Didierjean, 2018]. Cela permet l'adaptation à l'environnement. Les régularités peuvent prendre différentes formes : "une règle, une loi, une hypothèse, une équation, un concept ou une catégorie" [Lemaire et Didierjean, 2018].

## Le raisonnement déductif

Le raisonnement déductif est un raisonnement logique. Les conclusions tirées de ce type de raisonnement "sont nécessairement correctes si les énoncés sont vrais et que les inférences<fnref n="39" /> sont tirées de façon rigoureuse" [Habib et al., 2018]. Contrairement aux précédents types de raisonnement, celui-ci ne nécessite pas la création de nouvelles informations mais une réorganisation de celles déjà présentes. *En somme, les déductions sont une façon de reformuler une information qui était déjà présente de manière implicite*" [Habib et al., 2018].

Par ailleurs, Patrick LEMAIRE différencie deux théories concernant le raisonnement déductif : la théorie des modèles mentaux et celle de la logique mentale. Il précise que ces deux théories diffèrent complètement même si "elles partagent le postulat commun selon lequel les performances des sujets aux différentes tâches de raisonnement déductif peuvent s'expliquer par la mise en oeuvre de processus communs et généraux" [Lemaire et Didierjean, 2018].

Trois étapes de traitement seraient mises en oeuvre dans le raisonnement selon la **théorie des modèles mentaux** :

1. **Compréhension** : les connaissances du langage et de l'environnement sont mobilisées pour comprendre les prémisses <fnref n="40" /> ce qui permet de "de construire [...] des modèles mentaux. Ces modèles mentaux sont des éléments ou des individus particuliers aux groupes décrits dans les prémisses et des relations entre ces éléments" [Lemaire et Didierjean, 2018].

2. **Inférence** : l'individu décrit sommairement les éléments de la situation (pouvant comprendre une étape de reformulation de l'énoncé). Cette description conduit à établir une première conclusion concernant des termes non reliés dans les prémisses.

<footnote n="39">39. "Opération qui consiste à admettre une proposition en raison de son lien avec une proposition préalable tenue pour vraie" https://www.cnrl.fr/definition/inference</footnote>

<footnote n="40">40. Les prémisses correspondent aux affirmations qui permettent, par le raisonnement, d'aboutir à une conclusion.</footnote>
3. **Réfutation (ou falsification)** : cette étape permet la recherche de modèles alternatifs qui valident ou invalident la conclusion établie à l'étape précédente. Si aucun modèle alternatif n'est trouvé alors la conclusion est jugée valide. Dans le cas inverse, le modèle alternatif est étudié lors d'une nouvelle étape d'inférence afin d'aboutir à une nouvelle conclusion qui passera elle aussi par l'étape de réfutation jusqu'à ce que l'individu ne trouve plus de modèle alternatif.

Cette théorie peut aboutir à deux types d'erreur : d'encodage ou d'inférence. Une erreur d'encodage surviendrait lors de l'étape de compréhension ("certains A sont B" au lieu de "tous les A sont B", par exemple). L'erreur d'inférence est provoquée par la difficulté de l'individu à chercher des modèles alternatifs (contre-exemples) face à la première conclusion établie. Cette difficulté serait en lien avec la limite de la mémoire de travail car certains types de raisonnements consomment plus de ressources que d'autres. Ce serait lors de ces raisonnements plus coûteux en ressources que la recherche de modèles alternatifs deviendrait plus difficile. De plus, les capacités cognitives de l'individu interviennent aussi dans la difficulté à établir des modèles alternatifs.

La théorie de la logique mentale rejoint le point de vue cité par Marianne HABIB. Elle est basée sur trois postulats :

1. Le système cognitif posséderait les règles fondamentales de la logique.

2. Le déclenchement et l'application de ces règles constituent le mécanisme du raisonnement.

3. Des règles logiques non disponibles dans le système cognitif peuvent découler de la recombinaison d'autres règles, elles-mêmes disponibles. Le raisonnement se ferait alors séquentiellement par activation des règles à appliquer.

Dans cette théorie, l'information serait d'abord stockée en mémoire de travail sous forme de propositions encodées par un mécanisme de compréhension. Les prémisses sont alors représentées sous une forme abstraite similaire à une règle logique (si A, alors B). Les règles logiques seraient ensuite appliquées à ces propositions stockées. Toutefois, si le raisonnement ne permet pas d'aboutir à une conclusion directe basée sur les règles logiques alors les réponses fournies seront biaisées ou erronées et approximatives.
Cette théorie implique aussi la possibilité de commettre des erreurs. Elles peuvent intervenir lors de l'étape de compréhension en lien avec une mauvaise représentations des prémisses mais aussi lors de l'inférence en lien avec un mésusage d'une règle, soit erronée (par exemple que A est forcément vrai du fait que A ou B soit vrai), soit qui ne s'applique pas (erreur dans les prémisses). Par ailleurs, les erreurs peuvent également être d'origine cognitive (erreurs d'inattention ou de maintien de l'information en mémoire de travail, par exemple).

Ces deux théories divergent car l'une est "est fondée sur les principes de la logique (logique mentale), l'autre sur des principes sémantiques (modèles mentaux)" [Lemaire et Didierjean, 2018]. Les règles logiques utilisées pour le raisonnement dans le cadre de la théorie de la logique mentale sont indépendantes du contenu. À l'inverse, la théorie des modèles mentaux postule que "le raisonnement humain a lieu en se représentant mentalement la situation décrite dans un problème de raisonnement et en essayant d'envisager des modèles alternatifs" [Lemaire et Didierjean, 2018].

Ces notions de "logique" et de "modèle" se retrouvent en logique mathématiques. Dans ce contexte, un ensemble de propositions logiques peut être vrai, faux ou indécidable, à un certain niveau. Il peut également avoir des modèles<sup>41</sup> ou non. L'objectif de vérifier cet ensemble de propositions par un modèle, ou des modèles, est l'interprétation des structures syntaxiques<sup>42</sup> dans les structures mathématiques<sup>43</sup> de façon à leur associer des concepts sémantiques<sup>44 45</sup>.

## Logique, rationalité et intuition

Marianne HABIB fait une mise en garde sur le sens du mot "logique". Elle explique que ce terme est utilisé de manière abusive dans le langage courant au détriment de l'intuition. Elle précise que "la logique permet de vérifier la validité d'un argument, en testant sa cohérence" [Habib et al., 2018]. Elle est basée sur des règles formelles, elles-même "à la base de toute rationalité" [Habib et al., 2018].

Le raisonnement humain a pour cadre de référence des règles logiques et probabilistes. Il est considéré que plus l'individu se conforme à ce cadre plus il fait

<footnote n="41">41. Les modèles sont des objets qui vérifient ces propositions logiques</footnote>

<footnote n="42">42. Par exemples : termes logiques, formules, démonstrations, etc.</footnote>

<footnote n="43">43. Par exemple : ensemble des entiers naturels, groupes, univers, etc.</footnote>

<footnote n="44">44. Par exemple : le sens ou la vérité.</footnote>

<footnote n="45">45. Plus précisément, pour les prédicats mathématiques dits du 1er ordre (le formalisme le plus utilisé) il y a complétude, c'est à dire équivalence entre une formule vérifiée dans tous les modèles et une formule démontrée syntaxiquement.</footnote>
preuve de rationalité. Michel MÉTAYER définit la rationalité comme "la caractéristique d'une pensée qui enchaîne ses idées d'une manière consciente, ordonnée et contrôlée pour atteindre un but déterminé, en s'appuyant sur de bonnes raisons" [Métayer, 2012]. Les termes de cette définition sont précisés par Mathieu GAUVIN dans une capsule viédo<fnref n="46" />. Pour cela, il différencie trois types de pensées : **la pensée intuitive**, **la pensée rationnelle** et **la pensée irrationnelle**.

La pensée rationnelle implique la mise en place de moyens, que l'individu est capable de justifier, pour atteindre un but. Elle est contrôlée et nécessite des efforts cognitifs. A l'inverse, la pensée intuitive n'a pas de but ni de contrainte mais est plutôt dictée par l'imagination, la créativité, les émotions et la spontanéité. L'intuition ne fait pas appel au raisonnement mais est très liée à la perception. Quant à la pensée irrationnelle, elle est observée lorsqu'un individu a un but à atteindre mais qu'il ne se donne pas les moyens de l'atteindre. Il multiplie alors des décisions qui l'éloigne de son but ou s'appuie sur des justifications infondées.

En ce sens, il est possible de dire que le raisonnement est motivé par l'atteinte d'un but. Lors d'une tâche de résolution de problème comme CreaCube, l'apprenant met en place un certain nombre de moyens qu'il est en mesure de justifier afin d'atteindre son but : assembler les cubes de sorte qu'il forme un véhicule. Cet aspect fait donc référence au raisonnement, à la logique et à la pensée rationnelle. Cependant, il est aussi possible que les deux autres types de pensées interviennent. Lorsque l'apprenant est dans un contexte de pensée intuitive, il effectue des actions qui ne sont pas motivées par un but mais qui pourraient potentiellement le conduire à l'atteindre. Par exemple, il pourrait manipuler les cubes et les assembler au gré de ses envies parce qu'il ressent du plaisir à le faire sans même avoir le but de ressentir cette émotion. Dans le cadre de la pensée irrationnelle, l'apprenant connaît le but à atteindre pour résoudre la tâche mais "sabote" les moyens mis en oeuvre pour y arriver et se met en échec.

## Heuristiques et biais de raisonnement

Paradoxalement, "le raisonnement déductif humain ne se conforme souvent pas aux règles de la logique" [Habib et al., 2018]. L'autrice précise que les individus ont plutôt tendance à faire appel aux heuristiques <fnref n="47" /> (simplifications) qui amplifieraient l'influence des croyances ou des aspects superficiels du problème,

<footnote n="46">46. https://www.youtube.com/watch?v=vSjCI5AOon0</footnote>

<footnote n="47">47. Selon Olivier HOUDÉ, l'heuristique est une "réponse rapide, automatisée, imposant un faible coût cognitif et une faible charge en mémoire de travail" [Houdé, 2018a]</footnote>
au détriment "des algorithmes"^48 correspondant à la logique ou aux règles mathématiques et probabilistes, pour résoudre les problèmes de raisonnement" [Habib et al., 2018]. Par conséquent, les heuristiques peuvent être considérés comme des biais de raisonnement. Jonathan EVANS explique qu'un biais de raisonnement "se produit lorsque la majorité des personnes (plus de 50%) échoue à donner la réponse correcte à un problème de logique et fournit la même réponse erronée. Ces biais consistent donc en conduites massivement irrationnelles chez l'adule dans le domaine du raisonnement" [Evans, 2011].

Il existerait deux types de traitement pouvant expliquer la survenue des biais cognitifs. Le premier rappelle la pensée intuitive présentée précédemment. Il permet de traiter "une quantité importante d'informations indépendamment de la charge en mémoire de travail et des capacités cognitives" [Habib et al., 2018]. La réponse issue de ce traitement peut paraître correcte sans pour autant avoir une explication. L'individu est alors dans l'incapacité d'expliquer le processus l'ayant conduit à donner cette réponse. À l'inverse, le deuxième type de traitement fait appel aux algorithmes, des processus plus lents nécessitant des efforts faisant appel à la pensée rationnelle. Ce deuxième type de traitement peut aussi être mobilisé en relais du premier type. Par ailleurs, ces deux types de traitement peuvent aussi entrer en conflit conduisant ainsi l'apprenant à fournir une réponse erronée au problème posé. Ce conflit se produit lorsqu'une réponse intuitive erronée s'oppose à une réponse logique analytique. Cependant, il est possible de détecter ce conflit même si la stratégie heuristique est plus facilement privilégiée lors des conflits de traitement (l'apprenant sait que l'issue de son intuition s'oppose au résultat de la stratégie analytique mais choisit malgré tout la réponse la plus rapide même si elle est erronée). En revanche, il est possible de faire appel à un processus d'inhibition chargé d'écarter la réponse intuitive au profit de la réponse logique analytique.

## Raisonnement et émotions

Il a été évoqué précédemment que les émotions pouvaient jouer une rôle dans le raisonnement. Marianne HABIB explique qu'en effet les émotions peuvent influencer négativement le raisonnement en agissant sur la performance cognitive. Elle explique cependant qu'il est possible de contrôler cela mais aussi qu'il peut exister un effet bénéfique des émotions sur le raisonnement.

<footnote n="48">48. Les algorithmes sont des "stratégies plus lentes, plus coûteuses sur le plan de la charge cognitive que les heuristiques, mais qui conduisent toujours à un bon résultat car elles s'appuient sur les règles de la logique déductive" [Houdé, 2018a]</footnote>
L'autrice évoque une étude qui a démontré que la performance logique était impactée par une condition émotionnellement négative soit par l'usage de mots "sémantiquement émotionnels (par exemple : mort, souffrance ou maladie)" [Habib et al., 2018], soit par l'humeur induite (positive ou négative). "Ceci suggère qu'au delà de leur valeur référentielle (i.e, le mot table réfère à un meuble qui a quatre pieds et sert pour poser des objets), la valeur affective des contenus à propos desquels les participants raisonnent influence le raisonnement" [Habib et al., 2018]. Elle explique que les émotions et le stress ont généralement un effet négatif sur la performance cognitive et notamment sur "la vigilance, l'attention sélective ou la mémoire" [Habib et al., 2018]. Cela s'explique par la consommation d'une grande quantité de ressources cognitives nécessaire au traitement des contenus émotionnels. Ces ressources ne peuvent donc pas être dédiée au raisonnement de type 2 (faisant appel aux algorithmes) et cela affecterait la rationnalité du raisonnement. Ainsi, l'apprenant favoriserait l'utilisation des heuristiques "aux dépens des réponses fondées sur la logique ou sur la probabilité" [Habib et al., 2018].

Dans un second temps, Marianne HABIB explique que "l'effet négatif des émotions sur le raisonnement peut diminuer, voire s'inverser et devenir positif, dans certaines situations" [Habib et al., 2018]. Une étude a montré que des émotions pertinentes avec le contenu émotionnel traité, favorisait le raisonnement logique. Dans cette situation les individus présentaient des états émotionnels intenses en lien avec le sujet traité, ce sujet faisant appel à des évènements marquant pour ces personnes. Ces dernières raisonnaient de manière plus efficace, étaient moins affectés par leurs croyances car ils étaient concernés émotionnellement par le sujet à traiter. Des individus non concernés montraient des émotions beaucoup moins intenses mais étaient paradoxalement moins performants que les individus précédemment cités. Les états émotionnels jugés pertinents correspondent au vécu de la personne. Ainsi, une personne ayant participé à une guerre (par exemple) sera plus performant cognitivement sur des sujets y faisant référence que des personnes non concernées par ce type de sujet. "Nous entendons par là que les réactions affectives évoquées par les contenus sémantiques du problème de raisonnement concordaient avec des émotions vécues dans le passé suite à des évènements personnellement significatifs" [Habib et al., 2018].

Le contenu sémantique, le ressenti affectif et l'historique affectif associés ont donc un impact fort sur la performance de raisonnement. En revanche, la concordance entre ces éléments est moins vraie lorsque les contenus objets du raisonnement sont neutres ou que les "contenus émotifs ne sont pas liés à une expérience
passée" [Habib et al., 2018]. Dans ce cas, les émotions ont un effet délétère sur le raisonnement. C'est la pertinence des réactions affectives relativement à la sé-mantique des contenus dans le contexte de la tâche et de l'historique affectif" [Habib et al., 2018] qui module de façon importante l'impact des émotions sur la motivation intrinsèque de l'individu et sur sa capacité à raisonner efficacement.

Du raisonnement humain à sa modélisation

Dans le but de modéliser l'apprenant et compte tenu de ce qui a été abordé précédemment, il est essentiel de pouvoir modéliser le raisonnement. Cela peut être rendu possible par l'utilisation de systèmes d'intelligence artificielle qui per-mettraient l'automatisation du raisonnement.

Imène KHANFIR KALLEL a consacré sa thèse à ce sujet et a exploré les diffé-rentes théories qui permettraient d'aboutir à cette modélisation tout en prenant en compte l'incertitude des informations interagissant avec le modèle. "C'est pourquoi, l'intelligence artificielle, de par ses préoccupations de représentations fidèles et adéquates du monde réel, a été amenée à s'intéresser à différents cadres de traitement de l'incertitude dans l'information, allant de la théorie des proba-bilités, aux théories encore plus récentes d'intérêt telles que celles des possibilités, des fonctions de croyance, et des probabilités imprécises" [Khanfir Kallel, 2019].

Ces théories ne seront pas détaillées ici mais permettent de mettre en avant des éléments pointés par l'autrice comme les notions de possibilité et de nécessité présentes dans les "théories de l'incertain" et qui permettraient de gérer les in-certitudes, imprécisions, incomplétudes, conflits et ambiguïtés des informations traitées lors du raisonnement. En ce sens, l'autrice a réalisé un tableau d'aide au choix de la théorie la plus adaptée au traitement des imperfections précédem-ment citées. Il est présenté dans la figure 8.

Les différentes formes de traitement de l'incertitude ont un enjeu important pour la représentation des connaissances et la formalisation des raisonnements par les méthodes d'intelligence artificielle. Afin de comprendre ces théories, il est nécessaire de procéder à un éclairage théorique et conceptuel, notamment concernant les différences entre imprécision, incertitude, gradualité et granula-rité. Ces éléments sont cités à titre informatif et ont été abordé plus précisément par Salem BENFERHAT, Thierry DENOEUX, Didier DUBOIS et Henri PRADE <fnref n="49" />.

Il y est distingué, notamment, les notions d'*imprécisions* (par exemple, une

<footnote n="49">49. Pour en savoir plus : https://www.hds.utc.fr/~tdenoeux/dokuwiki/_media/en/publi/book-cepuades-test.pdf</footnote>
<table><caption>FIGURE 8 – Guide du choix de la théorie de l'incertain.</caption><thead><tr><th>Théories de l'incertain</th><th>Connaissances</th><th>Imperfections traitées</th></tr></thead><tbody><tr><td>Probabilités</td><td> Taille importante de l'échantillon est requise<br> Connaissance théorique (relative à la loi de distribution de données)</td><td> Incertitude aléatoire<br> Imprécision (de façon implicite)</td></tr><tr><td>P-boxes</td><td> Taille de l'échantillon non contraignante<br> Modèle paramétrique imprécis en connaissant la loi de distribution des données</td><td> Incertitude,<br> Imprécision,<br> Incomplétude</td></tr><tr><td>Evidence</td><td> Informations de type quantiles (écart type, médiane, etc)</td><td> Incertitude<br> Imprécision<br> Incomplétude<br> Conflit<br> Ambiguïté (ignorance totale)</td></tr><tr><td>Possibilités</td><td> Grande tolérance sur une taille réduite de l'échantillon<br> Grandeur fixe mais imprécise à base d'avis d'expert (intervalles de confiance)</td><td> Incertitude<br> Imprécision<br> Ambiguïté</td></tr></tbody></table>

Ce tableau est extrait du travail de Imène KHANFIR KALLEL [Khanfir Kallel, 2019]. L'autrice y présente de façon synthétique les raisons motivant le choix d'une théorie de l'incertain parmi les autres.

mesure effectuée à un millimètre près liée à la précision de l'outil) qui est une notion relative à l'échelle de mesure et à l'usage fait de la valeur, d'*incertitude* qui correspond plus à des évènements imprédictibles par rapport à un modèle (évènement surprenant). La notion d'*évènement aléatoire* (dont le fonctionnement peut être connu, comme un tirage de dé) est distinguée de celle d'*évènement partiellement connu* (qui peut ne pas être aléatoire). Distinguer ces notions au niveau théorique est important quand il est nécessaire de comprendre les processus cognitifs qui en dépendent, tandis que des formalismes différents permettent de les formaliser.

Les théories citées s'intègrent dans le principe de la logique modale que Nicolas SZCZEPANSKI définit comme "une logique à laquelle on a ajouté des modificateurs, qu'on pourrait comprendre en langage naturel comme des adverbes" [Szczepanski, 2012]. Ces derniers sont des modalités utilisées pour modifier une
proposition en présentant le fait énoncé comme *"nécessaire, possible ou vrai"*
[Szczepanski, 2012]. Possibilité et nécessité sont des opérateurs modaux pouvant
être utilisés pour la modélisation du raisonnement humain à l'aide de systèmes
d'intelligence artificielle.

1.3.5 Les fonctions exécutives

Jean-Philippe LACHAUX définit les fonctions exécutives comme "un ensemble
de processus permettant d'éviter que notre comportement ne soit une simple suc-
cession de réactions réflexes à notre environnement" [Lachaux, 2018]. Il précise
que c'est grâce à elles que l'être humain est capable d'envisager les étapes pour
atteindre un but qu'il s'est lui-même fixé. Elles permettent de se contrôler soi-
même (gestes, émotions...), de contrôler "sa propre vie mentale" [Lachaux, 2018],
principalement grâce au cortex préfrontal. Ève LELEU-GALLAND explique que
ces processus cognitifs permettent "de réguler intentionnellement la pensée et
les actions dans l'atteinte d'un but précis" [Leleu-Galland et al., 2021] et qu'ils
jouent un rôle-clef dans les apprentissages fondamentaux, lire, écrire, compter,
raisonner et pour les aptitudes socio-émotionnelles" [Leleu-Galland et al., 2021].

Marianne HABIB [Habib et al., 2018] s'accorde avec Ève LELEU-GALLAND
[Leleu-Galland et al., 2021] et Olivier HOUDÉ [Houdé et al., 2018] pour citer trois
fonctions constituant les fonctions exécutives : **l'inhibition motrice et cogni-**
**tive, la flexibilité mentale (shifting) et la mise à jour en mémoire de tra-**
**vail (updating).** Ève LELEU-GALLAND et Olivier HOUDÉ précisent que des fonc-
tions exécutives de plus haut niveau se construisent sur la base de ces dernières :
"la planification, la résolution de problème et le raisonnement" [Leleu-Galland
et al., 2021] [Houdé et al., 2018]. Selon l'autrice, les fonctions exécutives sont les
capacités du cortex préfrontal, plus exactement d'un circuit pariéto-frontal, qui
contrôlent l'exécution des conduites, le choix des stratégies et la prise de décision"
[Leleu-Galland et al., 2021].

Sandrine CENSABELLA rejoint elle aussi ces points de vue et cite d'autres auteurs ayant mentionné d'autres fonctions exécutives. Elle conclut sur cette variété en considérant que les fonctions exécutives recouvrent "tout un ensemble de processus dont la fonction principale est de faciliter l'adaptation de la personne aux exigences et fluctuations soudaines de l'environnement et, en particulier, aux situations nouvelles" [Censabella, 2007].
L'inhibition motrice et cognitive

Selon Olivier HOUDÉ, il existe trois modes de pensée dans le cerveau : "*le système heuristique, correspondant aux pensées automatiques, le système algorithmique, celui de la pensée logico-mathématique et le système de l'inhibition qui intervient lorsqu'il existe un conflit entre les deux premiers systèmes*" [Houdé, 2018b]. Dans le cas d'un conflit, le système heuristique est interrompu par le processus d'inhibition afin de privilégier le système des algorithmes. En ce sens, Ève LELEU-GALLAND définit l'inhibition cognitive comme "*le processus ducer-veau qui permet de résister aux heuristiques perceptives et cognitives qui court-circuitent le raisonnement efficace*" [Leleu-Galland et al., 2021]. Cette fonction de contrôle est intentionnelle et concerne les pensées, le comportement et les impulsions. Marianne HABIB rejoint cela en écrivant que l'inhibition "*permet de supprimer temporairement une réponse habituelle, dominante, sur-apprise ou automatisée*" [Habib et al., 2018].

Selon Sandrine CENSABELLA, il y a deux types d'inhibition : motrice et cognitive. Elles concernent respectivement les processus moteurs et cognitifs. Le premier type d'inhibition fait référence au contrôle des comportements moteurs automatiques ou prédominants. Quant à elle, l'inhibition cognitive renvoie au contrôle de l'information traitée (automatique, non pertinente ou conflit d'information). Olivier HOUDÉ explique que le contrôle inhibiteur intervient à différents moments du traitement de l'information que ce soit lors de sa sélection ou encore de la sélection et de l'exécution de la réponse. Il agit également sur "*différents types d'informations (perceptives, motrices, cognitives, émotionnelles)*" [Houdé et al., 2018] et permet de focaliser l'attention de façon volontaire et guidée par le but à atteindre.

Un répertoire d'actions prêtes à être exécutées se retrouve au sein des boucles cortico-thalamiques impliquant les ganglions de la base, et la sélection d'une de ces actions se fait justement par la levée d'une des inhibitions, ici motrices [Alexandre, 2021]. C'est aussi le cas pour les traitements cognitifs.

Sandrine CENSABELLA précise qu'en "*réalité, les deux versants de l'inhibition [cités précédemment] sont fortement liés et ne sont pas toujours faciles à distinguer, du moins sur le plan théorique (par exemple, est-ce le comportement en soi, l'acte moteur, ou plutôt la planification et l'exécution de celui-ci sur le plan cognitif qui est inhibé?)*" [Censabella, 2007]. C'est pour cette raison que, dans son écrit, elle préfère considérer "*non pas le type de processus mais plutôt le type de réponse qui est inhibée*" [Censabella, 2007]. En ce sens, Olivier HOUDÉ ajoute que le contrôle inhibiteur agit "*sur toutes nos réponses comportementales comme*
un signal 'stop' qui permet à notre organisme d'attendre avant d'agir, de prendre
une décision ou de donner une réponse" [Houdé et al., 2018]. Ce sont l'impulsi-
vité, les comportements, les émotions et les actions qui sont ainsi contrôlés par
l'inhibition.

La mise à jour en mémoire de travail

Selon Marianne HABIB, la mise à jour en mémoire de travail "permet d'actua-
liser l'information maintenue en assurant le suivi des informations successives,
le filtrage de certaines d'entre elles, la substitution de l'information devenue in-
appropriée par une nouvelle" [Habib et al., 2018]. Olivier HOUDÉ et Ève LELEU-
GALLAND [Leleu-Galland et al., 2021] s'accordent pour expliquer que la mémoire
de travail "permet de maintenir activement des informations et de les manipu-
ler pendant quelques dizaines de secondes pour atteindre un but défini a priori"
[Houdé et al., 2018].

Elle est utilisée lors de la résolution de problèmes afin d'organiser des infor-
mations. Elle se distingue en deux types : la mémoire de travail verbale et la
mémoire de travail visuo-spatiale. L'une ou l'autre (ou même les deux) est mobi-
lisée selon le type d'information à traiter. C'est principalement le cortex préfron-
tal qui est engagé dans ce processus afin "d'allouer des ressources attentionnelles
aux informations à maintenir et de gérer les interférences potentielles d'informa-
tions présentes dans l'environnement" [Houdé et al., 2018]. Ce processus repose
également "sur les aires cérébrales impliquées dans le traitement perceptif des
informations maintenues en mémoire de travail" [Houdé et al., 2018].

La flexibilité mentale

Sandrine CENSABELLA définit la flexibilité mentale (ou flexibilité cognitive) comme "la capacité à passer d'un type de traitement de l'information à un autre de manière fluide et rapide" [Censabella, 2007]. Marianne HABIB rejoint ce point de vue en écrivant que la flexibilité mentale "permet le désengagement d'un ensemble de réponses ou d'un type de représentations pertinentes à une tâche donnée afin de s'engager dans une nouvelle catégorie de réponse ou de représentations pertinentes pour une autre tâche" [Habib et al., 2018]. Olivier HOUDÉ et Ève LELEU-GALLAND [Leleu-Galland et al., 2021] précisent encore davantage cela en définissant la flexibilité cognitive comme "la capacité à s'adapter aux changements dans notre environnement, qu'il s'agisse de changer de stratégie, d'adopter une perspective différente sur un problème ou plus généralement de chercher d'autres manières de raisonner et de penser" [Houdé et al., 2018].
Cette flexibilité permet l'adaptation à toute situation impliquée dans un "changement de règles, de stratégies de de résolution de problème, ou d'activités" [Houdé et al., 2018]. Elle fait appel aux fonctions exécutives de l'inhibition et de la mémoire de travail car les stratégies impliquées nécessite le stockage en mémoire de travail afin d'être analysées. C'est à ce moment là que l'inhibition intervient afin de choisir la réponse la plus adaptée ou plutôt d'écarter celle qui l'est le moins selon la situation.

Le recours à la métacognition (abordée dans la section 1.4) peut permettre à l'apprenant d'améliorer l'efficacité de ses fonctions exécutives par le contrôle et l'évaluation de ses propres fonctions cognitives.

### 1.3.6 Le langage et la motricité

#### Le langage

Il a été abordé précédemment que le langage était impliqué dans les interactions entre les différentes mémoires et participe à la mémorisation comme présenté dans la figure 5 détaillée dans la section 1.3.3.50 dans laquelle il est question de la boucle phonologique. Cela est en lien avec "les mécanismes de représentation mentale" [Lieury, 2017] existant chez l'être humain. Alain LIEURY explique que ces mécanismes ne servent pas seulement à la mémoire mais aussi à la communication. En ce sens, il cite différents moyens de représentation même si le principal est le langage phonétique. Marie-Pascale NOËL précise que "le langage a une double fonction : il permet la communication interindividuelle et fait partie des outils cognitifs permettant des raisonnements complexes et évolués" [Noël, 2007]. Marianne HABIB cite une définition où le langage est définit comme "la capacité, dont est doté tout être humain normalement constitué, d'apprendre et d'utiliser un ou plusieurs systèmes de signes verbaux pour communiquer avec ses semblables" [Habib et al., 2018]. Jean PIAGET évoque que le langage égo-centrique51 comme permettant "la structuration de la pensée et régulation de l'activité psychique" [Habib et al., 2018]. Dale PURVES ajoute que le langage est "la faculté d'associer des symboles arbitraires avec des significations particulières pour exprimer, à nous-même ou aux autres, des pensées ou des émotions, que ce soit lorsque nous réfléchissons, lorsque nous parlons ou lorsque nous écrivons" [Purves et al., 2015]. Il est donc à la fois symbolique, sémantique et arbitraire.

<footnote n="50">50. Dans la section 1.3.3, paragraphe "Les mémoires à long terme", sous-paragraphe "Interactions entre mémoire épisodique et sémantique".</footnote>

<footnote n="51">51. Le langage égocentrique est aussi appelé langage intérieur ou subvocalisation.</footnote>
Il est également structuré car il est régit par des règles (grammaticales, syntaxiques...), évolutif puisque ces règles évoluent au cours du temps, générateur car "un ensemble fini de symboles est utilisé pour créer un nombre infini de combinaisons ayant une signification" [Habib et al., 2018] et "composé d'unités sonores" [Habib et al., 2018] (prononciation).

Le langage sollicite d'autres fonctions cognitives comme la perception, l'attention, la mémoire ou encore les émotions. En effet, la mémoire contient un lexique mental qui "correspond à l'ensemble des connaissances dont un locuteur dispose sur les mots de sa langues et qui permet d'en comprendre le sens" [Habib et al., 2018]. Ce lexique mental est sollicité lors de la perception de stimuli afin de reconnaître et de comprendre la signification de la symbolique utilisée en sollicitant les connaissances stockées en mémoire et ainsi aboutir à une représentation mentale. Ce processus est peu coûteux en ressources attentionnelles et peut être automatisé de manière plus ou moins efficace. Quant aux émotions, il a été abordé précédemment qu'elles avaient un impact sur les fonctions cognitives et le langage ne fait pas exception. Celles-ci interviendraient lors de l'apprentissage de nouveaux mots c'est-à-dire au cours de la formation et de la mise à jour du lexique mental. Cependant, très peu d'études ont été réalisées sur ce sujet pour en évaluer les effets réels. Par ailleurs la production du langage fait également appel aux fonctions motrices.

Il existe différents modèles pouvant représenter le traitement du langage. Chacun d'entre eux possède des avantages et des inconvénients mais les "conceptions interactives fournissent une description plus proche de la façon dont les systèmes cognitifs interagissent en réalité" [Habib et al., 2018]. Cette approche tient compte de la sollicitation des connaissances de l'apprenant qu'elles soient conceptuelles ou qu'elles fassent référence aux règles d'inférences.

## La motricité

La motricité peut être étudiée selon trois modèles distincts : cognitif, écologique et dynamique.

Marie-Pascale NOËL commence par présenter l'**approche cognitive** basée sur le traitement de l'information. Le système nerveux central contrôlerait la motricité permettant la sélection d'une réponse et l'élaboration d'une suite de commandes à exécuter afin de permettre le déplacement de segments corporels. La sélection de la réponse dépend de différents facteurs : le but à atteindre, les informations perçues dans l'environnement et celles relatives à la position de
l'apprenant dans cet environnement et aussi les informations mémorisées. Ces informations ainsi prises en compte, le déplacement engendré par la réponse sélectionnée provoque la perception d'informations proprioceptives. Les informations perçues en retour (rétroactions sensorielles) de la réponse "permettent au système nerveux central de détecter d'éventuelles erreurs de trajectoire et de les corriger en modifiant les commandes motrices" [Noël, 2007]. Il est donc possible de noter trois étapes, prises en charge par des structures du système nerveux central, dans ce processus : "la sélection, la programmation et l'exécution contrôlée de la réponse motrice" [Noël, 2007].

L'auteur poursuit en abordant l'**approche écologique** : "l'approche écologique s'appuie sur les liens, ou le couplage, entre perception et action et sur la notion d'affordance" [Noël, 2007], c'est-à-dire le relation entre les propriétés l'environnement et celles de l'apprenant qui s'y trouve. Dans ce cas, l'affordance est à l'origine de l'action engagée par l'apprenant. Les propriétés perçues dans l'environnement sont ainsi utilisées par l'apprenant. Cette utilisation est dépendante des "capacités perceptives et motrices" [Noël, 2007] de l'apprenant. Par conséquent, pour l'action en réponses aux affordances présentes dans l'environnement dépendra de l'apprenant et de ses capacités. Il est alors possible d'obtenir des réponses différentes d'un apprenant à l'autre.

Enfin, elle traite l'**approche dynamique** (ou auto-organisation) qui considère que l'action motrice ne dépend pas uniquement du système nerveux central mais qu'elle résulterait "d'une interaction entre un organisme, complexe par définition et de ce fait instable, et l'environnement" [Noël, 2007]. Elise FAUGLOIRE précise à quel niveau l'organisme est perçu comme un système complexe. Cette complexité se situe en fait au niveau biologique qui prend en compte tous les constituants du corps engagés dans la motricité : articulations, muscles, cellules... L'auto-organisation ou coordination<fnref n="52" /> serait alors "la maîtrise des degrés de liberté redondants de l'organisme pour en faire un système contrôlable" [Faugloire, 2007]. Selon l'autrice, c'est par l'apprentissage que cette maîtrise s'acquiert.

"Selon l'approche dynamique, la coordination est considérée comme un problème d'auto-organisation, où le mouvement produit n'est pas la conséquence directe d'une instruction externe" [Faugloire, 2007] à l'inverse de l'approche cognitive selon laquelle le contrôle des mouvements se fait de manière prescriptive

<footnote n="52">52. "La coordination peut être définie comme étant l'agencement des parties d'un tout pour une fin déterminée, dans une mise en ordre mutuelle" [Faugloire, 2007]</footnote>