ADAPT: un modèle de transcodage des nombres Une application des systèmes de production au développement
Référence Barrouillet, P., Camos, V., Perruchet, P., & Seron, X. (2004). A Developmental Asemantic Procedural Transcoding (ADAPT) model : From verbal to Arabic numerals. Psychological Review, 111 (2), 368-394.
Transcodage de la forme verbale à la forme digitale: la dictée de nombres Transcodage = passage d un code à un autre Les nb peuvent s exprimer sous plusieurs formes Toutes renvoient à une même signification / numérosité! Transcription orale / écrit particulièrement opaque - structure phonologique irrégulière (dix sept / soixante dix neuf) - l écriture en chiffres arabes est strictement logique (0 à 9) => nombre d unités d un système à l autre est très variable (deux cent quatre vingt treize : 5 mots= 293 : 3 chiffres)
Transcodage de la forme verbale à la forme digitale: la dictée de nombres Les asiatiques savent transcoder plus tôt et font moins d erreurs Langage occidental moins transparent, ex : 37 trois dix sept En Europe les enfants de 7 à 9 ans font 2 types d erreurs - Substitutions => ex: cent vingt quatre 134 - addition ou suppression de 0 => ex: cent vingt quatre 10024 ou mille six 106 Français plus d erreurs avec les décades / Belges à cause des formes irrégulières => ex : soixante dix huit 6018 Patients atteint de dyscalculie => ex : trois cent cinquante mille trois cent deux 350000302
2 types de modèles de transcodage - Modèles sémantiques Mc Closkey, Caramazza & Basili (1985) Power & Dal Martello (1990) - Modèles asémantiques Deloche & Seron (1982) Barrouillet, Camos, Perruchet & Seron (2004)
Modèles sémantiques (1) Mc Closkey, Caramazza & Basili (1985) Compréhension Verbal Arabe Représentations sémantiques abstraites Production Verbal Arabe Les mécanismes de compréhension sont responsables de convertir un nb donné, en analysant les relations syntaxiques entre les primitives lexicales, dans une représentation sémantique. Les mécanismes de production traduisent cette représentation interne abstraite dans une notation de sortie appropriée (verbal oral ou écrit, ou arabe).
Modèles sémantiques (1) Mc Closkey, Caramazza & Basili (1985) Compréhension Verbal Arabe Représentations sémantiques abstraites Production Verbal Arabe la représentation sémantique élaborée est codée sous un format interne abstrait et amodal indépendamment des codes de présentation
Modèles sémantiques (1) Mc Closkey, Caramazza & Basili (1985) Compréhension Verbal Arabe Représentations sémantiques abstraites Production Verbal Arabe associant une puissance de 10 à chaque quantité de base composant la forme numérique Exemple : 5432 et cinq mille quatre cent trente-deux {5}10exp3, {4}10exp2, {3}10exp1, {2}10exp0
Modèles sémantiques (2) Power & Dal Martello (1990) Application d un algorithme de transcodage qui opère sur la base de représentations (codes) verbales sémantiques Représentations sémantiques 300 = (C100 x C3) 1040 = (C1000 + [C10 x C4]) 42000 = (C1000 x [(C10 x C4) + C2]) => «C» : représentation sémantique de la quantité Application de règle de transformation - multiplication règle de concaténation, 3 & 00 pour 300 - addition règle de recouvrement, 1000 # 2 donne 1002 Combinaison de relations additives et multiplicatives
Modèles asémantiques (1) Deloche & Seron (1982) Pas de représentation sémantique de la quantité 2 Etapes / 4 processus Etape lexicale : - Parsing : découpage en primitives de gauche à droite (écrit) ou du début à la fin (dictée) - Catégorisation : recherche des primitives dans le lexique classement en unité, dizaine, teen, centaine, millier position de la primitive 1 er, 2 e, 3 e ex : 12 est la deuxième position dans la classe lexical des teen Atteinte à ce niveau => Erreur lexicales
Modèles asémantiques (1) Deloche & Seron (1982) Pas de représentation sémantique de la quantité 2 Etapes / 4 processus Etape de transcodage : - Transcodage : règles activées par les classes lexicales dont le but est de remplir les _ avec les informations issues de la catégorisation, les _ sont remplis en fonction des règles. - Production : écriture du résultat une atteinte à ce niveau => Erreurs syntaxiques
Modèles asémantiques (1) Deloche & Seron (1982) Preuves en faveurs des modèles asémantiques -Etude de Jarlegan, Fayol & Barrouillet (1996) => 200 enfants de CE1 => Transcodage : code verbal écrit (e.g., treize), code arabe (13) et code analogique (petits carrés 1x1 = unités, réglettes de 10x1 = dizaines, carrés de 10x10 = centaines )
Jarlegan, Fayol & Barrouillet (1996) Chez des enfants de CE1 Chiffres 84% 76% 82% 81% 65% Analogique Verbal 63% 3 Codes
Modèles asémantiques (1) Deloche & Seron (1982) Preuves en faveur des modèles asémantiques - Etude de Jarlegan, Fayol & Barrouillet (1996) - Patients souffrants d acalculie peuvent comprendre et produire des nombres mais pas transcoder Limitations du modèle de Deloche & Seron : _ utilisés même s il n y a que 1 chiffre à transcoder pas de possibilité d acquérir de nouvelles CD et donc d accroitre le lexique des primitives Barrouillet, Camos, Perruchet & Seron (2004)
Le modèle ADAPT A Developmental Asemantic Procedural Transcoding model Barrouillet, Camos, Perruchet & Seron (2004) Trois propriétés principales : Asémantique : transcodage d un nombre (présenté verbalement) ne nécessitent pas de représenter la quantité correspondante Développemental : ADAPT explique l acquisition et la formation de nouvelles règles de transcodage à partir des règles déjà apprises et le stockage de nouvelles CD à la suite de chaque transcodage
Le modèle ADAPT A Developmental Asemantic Procedural Transcoding model Barrouillet, Camos, Perruchet & Seron (2004) Système qui s auto-modifie dans son fonctionnement par un processus élémentaire d apprentissage associatif 3 versions selon l état de son développement : ADAPT BASIC : pour les premières étapes de l apprentissage et le transcodage des petits nombres (de «1» à «99») ADAPT ADV : état du système lorsque les formes les plus simples ont été mémorisées (à partir de 99) ADAPT LD : état intermédiaire (lorsque certaines formes simples comme les dizaines-unités «DU» ne sont pas encore stockées en mémoire).
Le modèle ADAPT A Developmental Asemantic Procedural Transcoding model Barrouillet, Camos, Perruchet & Seron (2004) Trois propriétés principales : Asémantique : transcodage d un nombre (présenté verbalement) ne nécessitent pas de représenter la quantité correspondante Développemental : ADAPT explique l acquisition et la formation de nouvelles règles de transcodage à partir des règles déjà apprises et le stockage de nouvelles CD à la suite de chaque transcodage Procédural : système de production au cœur de ce modèle => Transcodage (verbale arabe) en appliquant un ensemble de procédures (ou des règles). => Procédures gérées par une architecture standard de type ACT-R
Le modèle ADAPT A Developmental Asemantic Procedural Transcoding model Barrouillet, Camos, Perruchet & Seron (2004) MLT Apprentissage associatif MdT Production écrite Récupération dirige Produits Stockage Conditions Input auditif PARSER Système de Production
Fonctionnement d ADAPT: 1. PARSER MLT MdT dirige Stockage Input auditif Buffer phonologique PARSER Perruchet & Vinter (1998)
Le modèle ADAPT A Developmental Asemantic Procedural Transcoding model Barrouillet, Camos, Perruchet & Seron (2004) Fonctionnement d ADAPT: 1. PARSER Info d abord stockées sous forme phonologique puis découpées par le PARSER en fonction des connaissances en MLT puis chaque élément découpé est envoyé vers la MdT
Fonctionnement d ADAPT: 1. PARSER MLT MdT dirige Stockage Input auditif Buffer phonologique PARSER Perruchet & Vinter (1998)
Le modèle ADAPT A Developmental Asemantic Procedural Transcoding model Barrouillet, Camos, Perruchet & Seron (2004) Fonctionnement d ADAPT: 1. PARSER Les portions résultant du parsing correspondent nécessairement soit : - à des éléments dont la forme en chiffres est disponible en MLT et peut en être récupérée directement, - en séparateurs (cent et mille) qui déclenchent les règles de production
Fonctionnement d ADAPT: 1. PARSER MLT vingt dix huit trois cent MdT cent vingt trois «cent vingt trois» Buffer «cent vingt trois» PARSER cent vingt trois
Fonctionnement d ADAPT: 1. PARSER MLT dix vingt trois huit trois cent MdT cent vingt trois «cent vingt trois» Buffer «cent vingt trois» PARSER cent / vingt trois Rq : cent et mille servent de séparateurs
Fonctionnement d ADAPT: 2. Système de production MdT Production écrite Produits règles de production Conditions Système de Production Conditions Actions
Le modèle ADAPT A Developmental Asemantic Procedural Transcoding model Barrouillet, Camos, Perruchet & Seron (2004) Fonctionnement d ADAPT: 2. Système de production Procédures constituent le cœur du système de production (comme dans ACT-R), ont la forme «condition action» rôle : construire la chaîne numérique qui devra être produite en fin de traitement doivent lire le contenu de la MdT, y placer de nouvelles représentations (ou compléter celles existantes) Quand les conditions correspondent au contenu de la MdT, la règle est déclenchée
Le modèle ADAPT A Developmental Asemantic Procedural Transcoding model Barrouillet, Camos, Perruchet & Seron (2004) Fonctionnement d ADAPT: 2. Système de production La partie condition : vérifie l état de connaissances qui peuvent se trouver en MdT. 3 types: (1) la nature de l entrée qui peut être une unité représentationnelle, ou un séparateur, ou la fin de la chaîne verbale (2) la présence de connaissances récupérées en MLT et devant être placées dans la chaîne de chiffres en construction (WMS = yes ou WM S= no) (3) la présence de cases vides dans cette chaîne créées par l application des procédures précédentes (Frame = yes ou Frame = no)
Le modèle ADAPT A Developmental Asemantic Procedural Transcoding model Barrouillet, Camos, Perruchet & Seron (2004) Fonctionnement d ADAPT: 2. Système de production La partie action à deux rôles : 1/ Déclencher la récupération des formes arabes en MLT et de les placer dans la MdT (en attendant qu elles soient utilisées par d autres règles) 2/ la concaténation de ces formes dans une chaîne de chiffres en construction en gérant le placement de cases vides. => En fin de traitement, la chaîne en chiffres arabes construite par les procédures est stockée temporairement dans un buffer et sera transformée en production écrite
Fonctionnement d ADAPT: 2. Système de production MdT cent vingt trois 1 23 123 règles de production SI «cent» ALORS «1» SI «vingt trois» ALORS «23» Conditions Actions
Le modèle ADAPT A Developmental Asemantic Procedural Transcoding model Barrouillet, Camos, Perruchet & Seron (2004) Conception de la MdT dans ADAPT : En accord avec Anderson (1993) La MdT contient, au cours du traitement, des représentations déclaratives qui prennent la forme : - de représentations d'éléments de la situation externe - de connaissances récupérées en MLT - de représentations construites par le système de production par l'application de procédures Ex: Elles peuvent prendre la forme de suites de chiffres pouvant contenir des cases vides, ex: «25 _» ou «1_ 36»
ADAPT BASIC Transcoder jusqu à 99 Procedu res Condi tion s Actions Pa Inpu t = Unit Find PV in LTM Frame = no Set PV in Chain Stop Pa' Inpu t = Unit Find PV in LTM Frame = yes Set PV in empty slot of the fr am e Stop Pb Inpu t = Dec Find PV in LTM Frame = no Set PV in Chain 23 => 2 _ Set frame _ in Chain Read nex t Inpu t Pc Inpu t = "D ix" Add 1 to the number in Chain Frame = yes Read nex t Inpu t Pd Inpu t = Teen Find PV in LTM Frame = no Set 1 in Chain Set frame _ in Chain 13 => 1 _ + PV Step PV in empty slot Stop Pd' Inpu t = Teen Find PV in LTM Frame = yes Add 1 to the number in Chain 74 => 6 _ + 1 + PV Set PV in empty slot of the fr am e Stop Pe Inpu t = end Stop Frame = no Pe' Inpu t = end Fill empty slot with 0 Frame = yes Stop Input = entrée verbale Frame = «_» Unit = unité Dec = décimale Teen = ze PV = positionnal values Find PV in LTM = récupérer la position dans la classe, ex : 20 est le 2 ème de la classe des dizaines Set PV = placer le chiffre Set frame = placer un _ à droite Add 1 to the number in chain = ajouter 1 au chiffre déjà placé Set 1 = créer une séquence commençant par 1 Stop = fin de la construction, envoie pour transcription Fill empty slot with 0 = mettre 0 sur les _ restants
Fonctionnement d ADAPT: 3. Les chunks MLT Apprentissage associatif MdT Récupération «vingt-trois» 23 Chaque sous-but donne lieu à une association stockée en MLT
Procedu res Condi tion s Actions P1 Inpu t = Lexic Find Val in LT M Si Alors Set Val in WMS Read nex t Inpu t P2a Inpu t = "Cen t" Set 1 in Chain WMS = no Set frame in Chain Frame = no Read nex t Inpu t P2b Inpu t = "Cen t" Set WMS in Chain WMS = yes Clear WMS Frame = no Set frame in Chain Read nex t Inpu t P2c Inpu t = "Cen t" Set 1 lef t to f rame WMS = no Read nex t Inpu t Frame = yes P2d Inpu t = "Cen t" Set WMS left to fr am e WMS = yes Clear WMS Frame = yes Read nex t Inpu t P3a Inpu t = "Mille" Set 1 in Chain WMS = no Set frame in Chain Frame = no Read nex t Inpu t P3b Inpu t = "Mille" Set WMS in Chain WMS = yes Clear WMS Frame = no Set frame in Chain Read nex t Inpu t P3c Inpu t = "Mille" Fill empty slots with 0's WMS = no Set frame in Chain Frame = yes Read nex t Inpu t P3d Inpu t = "Mille" Set WMS right in frame WMS = yes Clear WMS Frame = yes Fill empty slots with 0's Set frame in Chain Read nex t Inpu t P4a Inpu t = end Set WMS in Chain WMS = yes Stop Frame = no P4b Inpu t = end Fill empty slots with 0's WMS = no Stop Frame = yes P4c Inpu t = end Set WMS right in frame WMS = yes Clear WMS Frame = yes Read nex t Inpu t ADAPT ADV Transcoder jusqu à 999999 Après apprentissage acquisition de nouvelle primitive lexicale WMS = information stockées en mémoire de travail «trois cent trente quatre» Entrée = unité => (P1) : récupérer «3» en MLT Entrée = cent => (P2b) : placer MdT en chaîne (3) cases vide = non => placer deux cases vides => 3 Lire l entrée suivante Entrée «trente-quatre» =>(P1) : récupérer «34» en MLT et le placer en MDT Entrée = fin, MdT = oui, cases vides = oui => (P4c) : placer MdT à droite dans les cases vides, vider MdT
Un exemple du fonctionnement Deux m ille huit cent trois (2803) Steps Enter Proc edur e Chain WMS Frame 1 deux P1 2 no 2 mille P3b 2 _ no yes 3 huit P1 2 _ 8 yes 4 cent P2d 2 8 no yes 5 tro is P1 2 8 3 yes 6 end P4c 2 8 _ 3 no yes 7 end P4b 2 8 0 3 no no stop fin Enter : unités isolées par le Parser Procedure : type de règles mise en œuvre par ADAPT ADV Chain : état de la chaine de chiffres en construction après mise en œuvre de la procédure WMS : contenu temporaire du WM Store Frame : présence ou non dans la chaine en construction de cases vides à remplir
Fonctionnement d ADAPT: 4. Le développement 4.1. Accroissement des connaissances en MLT La version ADAPT ADV suppose que toutes les formes dizaineunité (DU) ont déjà été stockées en MLT et sont donc transcrites par une récupération directe en mémoire Enseignement systématique du transcodage dès l école maternelle Le système évolue : ADAPT BASIC => ADAPT ADV Règles de transcodage de 1 à 99 abandonnées => récupération directe MAIS les D et DU complexes (de «soixante-dix» à «quatre-vingt dix-neuf») nécessitent toujours des règles additionnelles => ADAPT LD
Fonctionnement d ADAPT: 4. Le développement 4.1. Accroissement des connaissances en MLT 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 2 chiffres Jus 3 chiffres MI Dix 4 chiffres MI cemi 5 chiffres 6 chiffres million DU 0,2 0,1 0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 Evolution de la fréquence de transcodage algorithmique des nb en fonction de leur taille en chiffres par le modèle ADAPT (simulation informatique)
Probabilité de résolution algorithmique 4.1. Accroissement des connaissances en MLT 1 0,9 0,8 0,7 DU UC UM CU CP 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 Nombre de cycle
4.2. Création des règles de production Comme dans ACT-R: toute connaissance démarre sous forme déclarative Les règles de transcodage sont dérivées d une CD sur laquelle s applique un processus d analogie. En compilant ces processus d analogie, les règles (ou les procédures) émergent en créant des variables qui pourraient remplacer les valeurs spécifiques. Ex: «trois» => «3» et «vingt-trois» => «23» on peut découvrir que «vingt-cinq» => «25» en remplaçant le «3» de «23» par le «5»
4.2. Création des règles de production Par Analogie Pb Inpu t = Dec Find PV in LTM Frame = no Set PV in Chain Set frame _ in Chain Read nex t Inpu t Ex: 23 2 ème position " 2 _ " P2b Inpu t = "Cent" Set WMS in Chain WMS = yes Clear WMS Frame = no Set frame in Chain Read nex t Inpu t Ex: 230 " 2 "
P2a Inpu t = "Cent" Set 1 in Chain WMS = no Set frame in Chain Frame = no Read nex t Inpu t P2b Inpu t = "Cent" Set WMS in Chain WMS = yes Clear WMS Frame = no Set frame in Chain Read nex t Inpu t Centaines Ex : 231 Différence P3a Inpu t = "Mille" Set 1 in Chain WMS = no Set frame in Chain Frame = no Read nex t Inpu t P3b Inpu t = "Mille" Set WMS in Chain WMS = yes Clear WMS Frame = no Set frame in Chain Read nex t Inpu t Milliers Ex : 2310
Par fusion de règles P3b Inpu t = "Mille" Set WMS in Chain WMS = yes Clear WMS Frame = no Set frame in Chain Read nex t Inpu t P3c Inpu t = "Mille" Fill empty slots with 0's WMS = no Set frame in Chain Frame = yes Read nex t Inpu t Fusion P3d Inpu t = "Mille" Set WMS right in frame WMS = yes Clear WMS Frame = yes Fill empty slots with 0's Set frame in Chain Read nex t Inpu t
Le modèle ADAPT A Developmental Asemantic Procedural Transcoding model En résumé : - Si la chaîne verbale correspond à une unité représentationnelle stockée en MLT => transcodage = récupération directe en MLT de sa forme en chiffres. - Si non => transcodage algorithmique (en utilisant des procédures) Récupération : processus probabiliste qui dépend de la force de la représentation en MLT (Anderson, 1993). peut échouer si la forme en chiffres n'est pas stockée en MLT, ou si l'association entre la forme verbale et celle en chiffres n'est pas suffisamment forte.
Le modèle ADAPT A Developmental Asemantic Procedural Transcoding model Barrouillet, Camos, Perruchet & Seron (2004) MLT Apprentissage associatif MdT Production écrite Récupération dirige Produits Stockage Conditions Input auditif PARSER Système de Production
Le modèle ADAPT A Developmental Asemantic Procedural Transcoding model En résumé : Relativement indépendant des spécificités linguistiques Modèle évolutif => Développement Modèle asémantique Modèle procédurale type ACT-R
Le modèle ADAPT A Developmental Asemantic Procedural Transcoding model Conclusion : ADAPT permet de faire le lien entre le Focus attentionnel, la MdT, les CD et les CP correspond à chacun de nos actes! pourrait s adapter à d autres situations seules les règles de productions changent