3.1.2.3.b La tâche de classification de concepts

Cette tâche a été proposée, avant et après la lecture du texte. Avant la lecture, elle avait pour but d’étudier l’organisation en mémoire des concepts d’individus (i.e., les sous-structures anatomiques), d’états et d’événements relatifs au neurone, chez les experts et les débutants du domaine. Après la lecture, elle permettait d’évaluer les modifications (i.e., quantitatives et structurales) de la structure de connaissances initiales des lecteurs comme effets de la lecture.

Nous avons fait l’hypothèse que pour apprendre le fonctionnement du système, la connaissance de ses aspects statiques (de ses états) serait une condition nécessaire à la connaissance de ses aspects dynamiques (de ses événements). En d’autres termes, nous nous attendons à ce que l’apprentissage à partir du texte soit plus important pour les concepts relatifs aux états du domaine que pour ceux relatifs aux événements. Ainsi, le nombre de concepts correctement sélectionnés durant la tâche de classification, devrait augmenter après la lecture, et ce de façon plus importante pour les concepts relatifs aux états du domaine que pour ceux relatifs aux événements. De plus, l’augmentation du nombre de concepts d’état correctement sélectionnés à l’issue de la lecture, devrait être plus importante pour les débutants que pour les experts, tandis que nous nous attendons à l’inverse pour les concepts d’événement.

Enfin, nous avons supposé un effet de l’interaction entre les connaissances initiales des lecteurs et la structure temporo-causale du texte. Les débutants affectés à la lecture de la version structurée devraient sélectionner un plus grand nombre de concepts corrects que les débutants affectés à la lecture de la version non-structurée. En revanche, l’inverse devrait être observé pour les experts. D’autre part, les données de la tâche de classification de concepts ont été dérivées en réseaux (associatifs) de connaissances à l’aide du logiciel Pathfinder (Schvaneveldt & al., 1989). Ainsi, nous nous attendons à ce que la valeur C (Cf. Goldsmith & Davenport, 1991) qui a été calculée par le logiciel pour rendre compte de la similarité entre les réseaux des experts et des débutants, soit plus élevée à l’issue de la lecture de la version structurée qu’à l’issue de la lecture de la version non-structurée. De plus, la modification structurale du réseau des experts devrait être plus prononcée à l’issue de la lecture de la version non-structurée qu’à l’issue de la lecture de la version structurée.