Dynamique de l’Apprentissage: Comportement et Expérience Vécue. Quelle place pour les stratégies d’exploration ?

Les études sur l’apprentissage d’habiletés motrices sont nombreuses ; néanmoins elles ont principalement abordé la question de l’apprentissage en comparant le comportement avant et après apprentissage [1]. Ces comparaisons ne permettent pas réellement de comprendre les processus mis en jeu tout au long de l’apprentissage, ce qui représente un enjeu scientifique majeur en SHS [2]. Par exemple, des études récentes ont montré que l’apprentissage pouvait se faire par un régime intermittent, c’est à dire par un phénomène d’alternance entre un nouveau comportement et des retours temporaires au comportement initial [3,4]. Le comportement initial est alors utilisé comme « tête de pont » à l’exploration de nouveaux comportements. Selon la manière dont par exemple les enseignants, les ergonomes et les architectes aménagent l’environnement de pratique sportive, professionnelle et de vie, ils créent des « espaces d’actions encouragées » [5]. Ces espaces favorisent certaines actions en invitant le pratiquant à explorer l’environnement dans une certaine direction, sans pour autant leur indiquer explicitement ce qu’il y a à faire, ni comment le faire (par exemple une échelle invite à monter, cependant un grimpeur peut grimper en saisissant les barreaux ou les montants de l’échelle). Ce type d’intervention postule que les individus apprennent à s’adapter continuellement à l’environnement grâce à une exploration de plus en plus efficace des opportunités d’actions offertes par l’environnement. Bien que les études s’intéressant aux stratégies d’exploration durant l’apprentissage aient déjà été formulées depuis de nombreuses années [6–8], elles n’ont jamais été testées expérimentalement en manipulant l’aménagement de l’environnement de pratique. Trois thèses récentes ont investigué l’intérêt de l’exploration dans l’apprentissage d’habiletés motrices : elles ont montré que le degré de complexité et de contrainte qui délimite les espaces d’actions encouragées influence la durée du régime intermittent [9-11]. Cependant ces thèses n’ont pas ciblé les stratégies d’exploration visuelle, qu’elles soient liées à la prévisualisation de l’espace dans lequel l’individu va se déplacer, ou tout simplement à ce que l’individu explore en cours de déplacement. Si la littérature scientifique relative aux stratégies visuelles est abondante pour les tâches d’interception (e.g., en tennis ou en football), elle demeure rare 1) en ce qui concerne le rôle de la vision pour guider des locomotions multi-articulaires complexes (e.g., escalade [12–14]), et 2) lorsque cette locomotion est analysée en situation écologique de pratique. Ce double objectif représente la première originalité de ce projet au niveau SHS : Modéliser la dynamique de l’apprentissage à travers l’analyse des stratégies d’exploration visuo-motrices dans une tâche d’escalade selon le degré de nouveauté des situations rencontrées. Nous chercherons ainsi à tester l’hypothèse selon laquelle la durée du régime intermittent est indexée à la capacité de percevoir des opportunités d’actions disponibles dans l’environnement [15]. Réaliser ce projet en situation écologique de pratique soulève un premier verrou scientifique pour les STIC qui dépasse la tâche d’escalade en posant le problème de distinguer le mouvement de la tête du mouvement des yeux pour situer les fixations visuelles dans la scène globale (et non pas dans la scène locale vue à un moment donné par l’individu). La première originalité de ce projet pour les STIC en termes de traitement du signal et d’image sera d’identifier les fixations visuelles dans la scène globale.

Par ailleurs, les études sur l’apprentissage rendent compte uniquement des transformations comportementales, sans investiguer la dynamique de l’expérience vécue liée aux transformations motrices [16,17]. L’expérience est ici entendue comme un processus de construction de significations de l’acteur autour de son activité (« faire l’expérience de »). En faisant l’hypothèse que la manière dont chaque acteur fait l’expérience de sa motricité délimite une fraction de la perception de ses capacités et possibilités d’action subséquentes (concept de couplage action/perception [15]), la seconde originalité de ce projet au niveau SHS est de modéliser la dimension phénoménologique (l’expérience vécue) de la dynamique de l’apprentissage selon que le renouvellement des situations rencontrées est imposé ou choisi par l’individu. Au niveau STIC, l’enjeu scientifique est de parvenir à une approche intégrative des données de comportements (vision et motricité) et des données phénoménologiques pour déterminer pour chaque individu l’étendue du répertoire initial, ce qui est exploré en cours d’apprentissage (en évaluant la durée du régime intermittent), puis stabilisé à la fin l’apprentissage. La seconde originalité de ce projet au niveau STIC est de recourir aux analyses de classification (en référence aux techniques d’apprentissage statistique non-supervisée), qui visent à regrouper des individus en se basant sur leur degré de similarité, sans avoir posé d’a priori sur le nombre de groupes et les caractéristiques de ces groupes. Dans notre cas, l’enjeu scientifique est de prendre en compte la dimension temporelle de l’apprentissage, les caractéristiques comportementales et phénoménologiques, et la particularité de chaque individu. 

Un protocole d’apprentissage dans une tâche d’escalade, découpé en 5 WorkPackages (WP), est proposé à des grimpeurs. Le choix de cette population est doublement justifiée : elle est confrontée à des situations à la fois singulières (car l’escalade au JO de Tokyo en 2020 mêlera bloc, difficulté et vitesse) et familières (le fait de se déplacer avec 4 appuis sur un plan plus ou moins vertical) ; l’entrainement et l’apprentissages des stratégies visuo-motrices chez les grimpeurs dépasse la pratique compétitive dans la mesure où au delà de la pratique compétitive sur SAE, l’escalade se pratique en falaise et en montagne sur terrain inconnu demandant de l’adaptation et de l’exploration. WP1: Protocole et Collecte de données: Il s’agit d’articuler la collecte de données phénoménologiques, visuelles et motrices. 3 groupes: Groupe contrôle qui répète la même voie; groupe où les individus choisiront la fréquence de renouvellement des voies ; groupe où la nouveauté est prescrite. Pour chaque grimpeur, 10 séances de 1h pendant 5 semaines, suivi d’un test de transfert et de rétention 1 mois après l’arrêt de l’apprentissage. Protocole réalisé au Centre Sportif de Mt St Aignan car nous y avons un accès privilégié. WP2: Analyse de l’exploration visuo-motrice: Des mires corporelles filmées par un système multi-caméras permettront de collecter en continu la position des grimpeurs sur la voie et de distinguer les actions exploratoires (i.e. mouvements des membres n’amenant pas de mouvement du bassin) par rapport aux actions exécutoires (i.e. mouvement des membres amenant un mouvement du bassin). Cette méthodologie à déjà été éprouvée dans la thèse de D. Orth [10], ce qui offre une garantie quant à sa faisabilité et à l’utilisation du matériel. Les données visuelles seront collectées avec un masque optique. Afin de dépasser les analyses qualitatives traditionnelles qui sont manuelles, l’enjeu sera d’identifier automatiquement des fixations visuelles dans la scène globale à partir de deux méthodes : 1) Localiser la position et l’orientation de la tête à partir de mires sur la tête afin de situer la scène locale (et les fixations visuelles dans cette scène) par rapport à la scène globale. Cela fait appel à des techniques de « tracking » ; 2) Reconstruire la scène globale à partir de l’agglomération de scènes locales. Cela fait appel à des techniques de « mapping » (SLAM : Simultaneous Localization And Mapping). Puis, en mettant en relation des données du bassin et visuelles, nous pourrons distinguer les fixations visuelles exploratoires par rapport aux fixations visuelles exécutoires. WP3: Analyse de l’expérience vécue : des enregistrements des traces d’activité (enregistrements audio, vidéo et/ou photographiques) dans chaque séance seront présentés aux acteurs immédiatement après la séance pour procéder à des entretiens d’auto-confrontation selon la méthodologie du cours d’action [16,17], afin d’identifier des modes d’activité typique au cours de l’apprentissage. WP4: Analyse de la dynamique de l’apprentissage: L’apprentissage peut se décomposer en trois phases: 1) comportement stable initial, 2) régime intermittent composé de comportements transitoires, 3) comportement stable final. Il s'agit de segmenter et de qualifier par des profils chacune de ces trois phases. Le défi porté par cette analyse se trouve dans 1) la concomitance de la segmentation et  du clustering, 2) la modélisation de la dynamique qui devra intégrer les données visuelles, motrices et phénoménologiques (comme réalisé par Seifert [17] et Bourbousson [16]), 3) les dimensions spatiale (chemin du bassin, des membres et des fixations visuelles par des techniques de Weighted Current [18]) et temporelle (séquençage des actions, des fixations visuelles et des modes d’activité par des analyses de Markov et de clustering).

Le projet s’inscrit dans l’axe La Révolution numérique, conjoint aux Défis 7 et 8 du Plan d’Action 2017 de l’ANR, et pose des questions de recherche qui peuvent bénéficier de l’apport conjoint des SHS et STIC pour contribuer à la thématique Éducation et formation en s’intéressant à la modélisation des apprentissages.  L’impact scientifique est à 3 niveaux: 1) Mieux comprendre la phase de « régime intermittent » dans l’apprentissage selon le degré de nouveauté des situations vécues (grâce aux techniques de segmentation-classification permettant la modélisation des apprentissages). 2) Mieux comprendre le rôle des informations visuelles en relation avec les actions locomotrices (grâce aux techniques de SLAM) dans les stratégies d’exploration. 3) Mieux comprendre l’articulation entre l’engagement des personnes et leur comportement visuo-moteur quand il s’agit d’explorer des situations nouvelles, car nous faisons l’hypothèse que ces paramètres agissent sur la durée du régime intermittent.

Valorisation (restitution, médias…):

1) sur le site de l’e-lab (laboratoire dématérialisé) Ecological Dynamics & Sport Performance (http://eecod2014.wix.com/e-ecod) 

2) Organisation d’un Congrès International :  Legreneur P., Seifert L., Broussouloux O. (2018). 4th International rock climbing congress (IRCRA). 12-15th July, Chamonix, France (https://ircra2018.sciencesconf.org)

3) Organisation de 2 symposiums à the European Workshop of Ecological Psychology:

Seifert L. (2018). The functional role of movement coordination variability. 15th European Workshop of Ecological Psychology (EWEP), 12-15th June, Toulouse, France

Seifert L. (2018). Exploration, affordances and creativity. 15th European Workshop of Ecological Psychology (EWEP), 12-15th June, Toulouse, France

Bibliographie : 1. Schmidt RA, Lee TD. Motor Control and Learning: A Behavioral Emphasis. 5th Editio. New York, New York, USA: Human Kinetics Publisher; 2011. 2. Newell KM, Liu YT, Mayer-Kress G. Time scales in motor learning and development. Psychol. Rev. [Internet]. 2001;108:57–82. 3. Teulier C, Delignières D. The nature of the transition between novice and skilled coordination during learning to swing. Hum. Mov. Sci. 2007;26:376–92. 4. Nourrit D, Delignières D, Caillou N, Deschamps T, Lauriot B. On discontinuities in motor learning: a longitudinal study of complex skill acquisition on a ski-simulator. J. Mot. Behav. 2003;35:151–70. 5. Reed E, Bril B. The primacy of action in development. A commentary of N. Bernstein. In: Latash ML, editor. Dexterity its Dev. Hillsdale, NJ: Erlbaum; 1996. p. 431–51. 6. Gel’fand IM, Tsetlin ML. Some methods of control for complex systems. Russ. Math. Surv. Champaign, IL: Human Kinetics; 1962;17:95–116. 7. Newell KM, McDonald P V. Searching for solutions to the coordination function : learning as exploratory behavior. Adv. Psychol. 1992;87:517–32. 8. McDonald P V, Oliver SK, Newell KM. Perceptual-motor exploration as a function of biomechanical and task constraints. Acta Psychol. 1995;88:127–65. 9. Komar J. Dynamique de l’apprentissage moteur: apprendre loin de l’équilibre [Dynamic of motor learning: Learning far from equilibrium]. Saarbrücken, Germany: Presse Académique Francophone; 2013. 10. Orth D. Dynamics of acquiring adaptive skills in complex multi-articular task: Constraints on meta-stable actions. PhD Thesis, University of Rouen, Rouen, France; 2015. 11. Chow, J. Y., Davids, K., Button, C., Rein, R. Dynamics of movement patterning in learning a discrete multiarticular action. Motor Control. 2008;12,3: 219–40. 12. Dupuy C, Ripoll H. Analyse des stratégies visuo-motrices en escalade. Sci. Mot. 1989;7:18–24. 13. Grushko A, Leonov S. The usage of eye-tracking technologies in rock-climbing. Procedia-Social Behav. Sci. 2014;146:169–74. 14. Nieuwenhuys A, Pijpers J, Oudejans R, Bakker F. The influence of anxiety on visual attention in climbing. J. Sport Exerc. Psychol. 2008;30:171–85. 15. Gibson J. The ecological approach to visual perception. Boston: Houghton Mifflin; 1979. 16. R’Kiouak M, Saury J, Durand M, Bourbousson J. oint Action of a Pair of Rowers in a Race: Shared Experiences of Effectiveness Are Shaped by Interpersonal Mechanical States. Front. Psychol. 2016;7. 17. Seifert L, Wattebled L, Herault R, Poizat G, Adé D, Gal-Petitfaux N, et al. Neurobiological Degeneracy and Affordance Perception Support Functional Intra-Individual Variability of Inter-Limb Coordination during Ice Climbing. PLoS One. 2014;9:e89865. 18. Durrleman S. Statistical models of currents for measuring the variability of anatomical curves, surfaces and their evolution. PhD Thesis, University of Nice; 2010.