L'avènement de la complexité dans la construction des apprentissages : application à la pédagogie des recherches menées en informatique sur le chaos déterministe et les réseaux de neurones artificiels
Institution:
Paris 10Disciplines:
Directors:
Abstract EN:
The aim of this thesis is to explore the following areas: - to set out the many new concepts linked to complexity theory, using recent developments in determinist chaos theory. - To evolve means of applying them to theories of human learning and to begin exploring the relevance of these principles and models in the educational field. - The use of connectionist models of artificial neural networks, especially the most dynamic of them, to understand the processes of human cognition. Learning can be seen as a trajectory in the phase’s space of cognitive system of the individual. Into this phase’s space: (a) concepts emerge from the convergence created by existing basins of attraction while the student tries to apply the real to the schemata he has already constructed for himself. (b) At the same time new attractors are formed in the chaotic disorder by adapting to the unpredictable variations of the environment and constantly reshape this landscape. During the learning period the emergence of a new concept appears as a transition of phase from the earlier state of knowledge to the new state. The student has to continuously confront the duality of stability-plasticity which contains as many potential frustrations as successful solutions. This duality cannot be temporarily resolved without taking action, and so we can say with von foerster "if you want knowledge learn to act".
Abstract FR:
Les objectifs poursuivis dans cette thèse sont les suivants : - élucider les concepts nouveaux lies aux théories de la complexité en s'aidant des développements récents de la théorie du chaos déterministe. - ébaucher une interprétation visant à leur application aux théories de l'apprentissage humain et commencer à explorer sur le terrain pédagogique la pertinence de l'application de ces principes et de ces modèles. - utiliser les modèles connexionnistes de réseaux de neurones artificiels et particulièrement les plus dynamiques d'entre eux pour comprendre les mécanismes de la cognition naturelle. L'apprentissage sera envisagé comme une trajectoire dans l'espace des phases du système cognitif de l'individu. Dans cet espace de phases : (a) les concepts émergent de la convergence créée par les bassins d'attraction existants, lorsque l'apprenant tente d'assimiler le réel aux schèmes qu'il s'est déjà construit. (b) en même temps que les nouveaux attracteurs, qui se forment dans un désordre chaotique en s'accommodant aux variations imprévisibles de l'environnement, remodèlent constamment ce paysage. Pendant l'apprentissage, l'émergence d'un nouveau concept apparait comme une transition de phase entre l'état cognitif antérieur et le nouvel état. L'apprenant doit sans cesse affronter cette dualité stabilité-plasticité aussi riche en frustrations éventuelles qu'en