lundi 31 décembre 2018

La théorie du chevauchement des processus : une vision d'ensemble de l'intelligence signifiante pour l'enseignement

La théorie du chevauchement des processus (POT, process overlap theory) de Kristof Kovacs & Andrew R. A. Conway (2016) est une théorie générale et unifiée de l’intelligence basée sur l’ensemble actuel des preuves. Elle est unique dans le sens où elle intègre la psychométrie, la psychologie cognitive et les neurosciences.

Plus qu’un modèle, il s’agit d’un compte rendu théorique qui s’intéresse aux processus responsables du facteur g, tels qu’ils s’expriment dans la manifestation de l’intelligence.

(Photographie : Matthieu Métivet)



Le facteur g est un objet mathématique


Pour une introduction sur le facteur g : voir l’article précédent.

Sur la base de lois mathématiques, il est toujours possible d’extraire un facteur général de divers tests d’intelligence lorsqu’il n’existe que des corrélations positives.

Cependant, cela ne signifie pas qu’un tel facteur existe dans le monde réel et qu’il peut expliquer pourquoi les corrélations existent.

Le facteur g est une explication suffisante, mais non nécessaire, des corrélations observées lors des tests d’intelligence.

Il n’y a pas de substrat précis ou localisable. Il n’y a pas de réseau neuronal délimité correspondant quelque part dans le cerveau au facteur g. Le facteur g est un objet statistique, mathématique, plutôt qu’un objet biologique.

Son évaluation a une utilité statistique :
  • Il faut qu’il y ait une forte corrélation positive entre les résultats obtenus à différents types de tests cognitifs. À ce moment-là, les statisticiens disent qu’un facteur général g explique une grande partie de la variance des résultats aux tests dans la population des participants. Il possède alors une signification statistique élevée. 
  • À l’opposé, il peut n’y avoir qu’une faible corrélation entre les résultats obtenus à différents types de tests cognitifs. À ce moment-là, les statisticiens affirment que la variance s’explique davantage par les aptitudes propres à chaque type de test et moins par un facteur général g. Il possède alors une signification statistique faible.
Une fois établi statistiquement, le facteur g revêt un pouvoir explicatif.

Le facteur g est un concept statistique utilisé pour expliquer les variations des résultats aux tests cognitifs au sein d’une population. Il exprime pourquoi quelqu’un qui réussit très bien un type de test d’intelligence a toutes les chances de faire de même dans d’autres tests.

Différentes recherches ont pu montrer que le facteur g dépend de la population considérée pour son évaluation. Il semble aussi lié à l’augmentation de la complexité de l’activité cognitive étudiée.
  1. Au moins bien les gens suivis réussissent les tests, au plus nous pouvons mettre en évidence un facteur de corrélation.
  2. Au plus les tests sont complexes, au plus ils révèlent de fortes corrélations avec g.
  3. Les pires performances prédisent mieux les mesures du facteur que les meilleures performances aux tests. Elles seraient le résultat de pertes d’attention ou de mémoire de travail chez les personnes ayant une plus faible capacité cognitive. 
Les facteurs limitants que sont la mémoire de travail et l’attention semblent jouer un rôle important dans l’établissement du facteur g. De fait, les capacités liées à l’intelligence fluide (Gf) jouent un rôle majeur dans le facteur g.



Le principe du chevauchement


Selon la théorie du chevauchement, toute tâche, par exemple celle demandée dans un test cognitif — ainsi que la majorité des tâches scolaires — implique dans sa réalisation à la fois :

  • Plusieurs capacités cognitives ou habiletés propres, spécifiques à la tâche et au domaine concerné
  • Des processus cognitifs généraux qui correspondent à des capacités plus transversales comme la planification, l’attention ou la rétention d’informations



(Kovacs & Conway, 2016) 

Les tests sont représentés dans le modèle par les cases colorées. Il y a trois tests pour chaque grande capacité évaluée : intelligence fluide (Gf), intelligence cristallisée (Gc), et intelligence visuelle spatiale (Gv).

C’est le chevauchement des mêmes processus exécutifs (points noirs) qui est avancé comme explication des corrélations positives entre tous les tests cognitifs, pas le facteur mathématique général g.







Quels sont les processus cognitifs généraux ?


Il est nécessaire de remarquer que l’intelligence fluide ne regroupe que des processus cognitifs généraux.

Les processus cognitifs généraux correspondent aux fonctions exécutives (générales). Elles constituent un ensemble de processus mentaux nécessaires dans toutes les situations où l’élève doit faire preuve d’attention :
  • Centrer son attention
  • Sortir de ses automatismes et routines et changer de stratégie
  • Sélectionner et traiter des informations pertinentes
Utiliser ces fonctions exécutives demande un effort, il est plus simple pour notre cerveau de continuer à faire ce que l’on faisait avant ou suivre ses intuitions ou impulsions.

Les apprentissages scolaires qui se manifestent par des changements en mémoire de travail sont liés à la mobilisation de ces fonctions exécutives.

Les capacités exécutives des élèves continuent à se développer jusqu’à la fin de l’adolescence. Cela a lieu sous l’effet conjugué de l’environnement (notamment des apprentissages scolaires) et de la maturation cérébrale, en particulier des parties préfrontales du cerveau, sièges de ces fonctions dont la maturation se prolonge jusqu’à 25 ans.

Si les capacités exécutives peuvent être entraînées par des programmes ciblés dans des situations données, la capacité de transfert à d’autres situations est très aléatoire et peu probante.

Il s’agit de fonctions exécutives générales telles que :

a) La mémoire de travail
    • La mémoire de travail permet de garder à l’esprit l’information, même en présence de traitements ou de distractions simultanées. 
    • Elle est plus importante dans les situations qui ne permettent pas d’utiliser les connaissances préalables.
    • Elle est moins importante dans les situations où les compétences et les stratégies acquises antérieurement guident le comportement.

b) L’inhibition : le blocage ou l’élimination de l’information qui n’est pas pertinente à la tâche ou à l’objectif à atteindre.

c) La focalisation de l’attention : la capacité à concentrer son attention sur un stimulus cible pendant une période donnée et à détecter rapidement les stimuli pertinents.

d) La flexibilité : la capacité d’adapter les stratégies de traitement cognitif pour faire face aux conditions nouvelles et inattendues de l’environnement.

Ces fonctions peuvent être appliquées à tout type de domaine de l’intelligence : verbal, visuospatial, numérique, etc.

Ensemble, ces processus agissent comme un goulot d’étranglement sur la cognition. Ils ont une capacité limitée en matière d’informations qu’ils peuvent traiter à tout moment.

C’est à cause de leur capacité limitée que nous ne pouvons pas « réfléchir » à deux problèmes en même temps. Notre attention ne peut se concentrer que sur un seul problème à la fois, même lorsque nous essayons de nous engager dans du multitâche.

À la différence du facteur g, les processus exécutifs généraux, qui comprennent l’intelligence fluide, ont une réalité biologique. Ils sont localisables dans le cerveau.




Importance particulière de l’intelligence fluide


Les processus de contrôle de l’attention et de la mémoire de travail qui dominent dans l’intelligence fluide (Gf) sont également à l’œuvre dans les domaines spécifiques de l’intelligence cristallisée.

La performance dans tous les domaines cognitifs reliés à l’intelligence cristallisée est en corrélation positive avec l’intelligence fluide, en raison du chevauchement des processus exécutifs.




Continuum entre intelligence cristallisée et intelligence fluide


Dans le cadre de la résolution de problèmes, on distingue traditionnellement :
  • L’intelligence fluide (Gf) : elle est la capacité de résoudre des problèmes dans des situations nouvelles, quelles que soient les connaissances acquises antérieurement.
  • L’intelligence cristallisée (Gc) : elle est la capacité de résoudre des problèmes à l’aide de concepts, de compétences ou de connaissances déjà acquis dans la mémoire à long terme.


Dans la réalité, il existe naturellement un continuum entre Gf et Gc :  
  • L’intelligence fluide ne peut fonctionner sans s’appuyer sur les connaissances déjà acquises dans la mémoire à long terme.  
  • L’intelligence cristallisée ne peut fonctionner de manière totalement indépendante des processus exécutifs.

Selon la théorie du chevauchement des processus, lorsque nous nous engageons dans de la résolution de nouveaux problèmes, nous enclenchons deux processus. Nous activons des connaissances pertinentes à long terme (cristallisées) dans la mémoire de travail. De même, nous utilisons des processus exécutifs pour les résoudre.



Importance de l’intelligence cristallisée


Deux conditions doivent être rencontrées :
  • Premièrement, les processus exécutifs s’appuient sur des connaissances spécifiques à un domaine (comme la compréhension de la rotation des formes). 
  • Deuxièmement, les défis cognitifs sont relativement simples ou bien connus.
Lorsque c’est la cas, nous utilisons une intelligence cristallisée relativement plus spécifique au domaine et nous utilisons moins une intelligence fluide générale.

Plus le défi cognitif est complexe et nouveau dans un domaine de connaissances spécifique, plus il requiert une intelligence fluide (Gf).

Plus le défi cognitif est simple et connu, plus l’intelligence cristallisée peut faire le travail.


Influence sur le transfert


Les processus exécutifs engagés par l’intelligence fluide appartiennent au domaine général : ils peuvent intégrer des processus appartenant à de multiples domaines spécifiques.

Le traitement d’intelligence fluide Gf est bien adapté pour trouver des relations entre les domaines et transférer les connaissances entre eux.

Deux conditions doivent être rencontrées :
  • Une compétence doit être parfaitement maîtrisée dans un domaine. 
  • De même, le domaine dans lequel le transfert est espéré est lui-même bien maîtrisé.
Dans ce cas, les ressources disponibles en mémoire de travail pour les processus cognitifs généraux sont importantes. La flexibilité a de plus grandes chances de se manifester. Il est alors plus probable de voir le transfert se produire.


Parallèle avec le modèle de Cowan de la mémoire de travail


(source : Mark Ashton Smith)

Selon le modèle de Cowan, la mémoire de travail ne représente que la partie activée de la mémoire à long terme :
  1. Le premier niveau correspond aux représentations activées en mémoire à long terme. Elles peuvent être très nombreuses, car la capacité de la mémoire à long terme n’est pas limitée :
  2. Le second niveau correspond à la partie la plus activée, le focus attentionnel, qui lui a une capacité limitée : il peut contenir quatre représentations tout au plus.
Dans le modèle de Cowan, le focus attentionnel peut être interprété comme une intelligence fluide (Gf) et l’information activée en mémoire à long terme peut être interprétée comme une intelligence cristallisée (Gc).



Influence sur les différences d’intelligence entre domaines


Différents domaines ont leurs propres types de contenu (logico-mathématique ou verbal, par exemple) et des processus qui structurent et transforment ce contenu, ce que l’on peut appeler une syntaxe spécifique au domaine.

Il existe une syntaxe qui explique comment les phrases peuvent être construites de manière significative (grammaire, orthographe, style…). Il existe aussi une sorte de syntaxe pour visualiser et transformer les formes géométriques dans l’espace mental. Il existe une syntaxe algébrique en mathématiques pour les opérations sur les nombres et les symboles. Il existe une syntaxe en chimie (nomenclature, etc.), etc.

Les élèves ont des capacités différentes dans l’utilisation du contenu et de la syntaxe des différents domaines du savoir scolaire. Ils vont se différencier dans leur capacité à résoudre des problèmes également pour deux raisons :
  • Premièrement, ils peuvent avoir un manque de maîtrise des concepts de base. 
  • Deuxièmement, ils peuvent avoir des différences de capacités au niveau de leurs processus cognitifs généraux.
Les difficultés que rencontrent les élèves peuvent ainsi se trouver à un niveau d’intelligence fluide (processus cognitifs généraux) ou cristallisée (connaissance de base).

C’est la raison pour laquelle des élèves qui ont une faiblesse particulière dans un domaine précis ont toutes les chances de pouvoir y remédier en réinvestissant les bases.



Transfert de connaissances entre l’intelligence fluide et l’intelligence cristallisée


Une grande partie de nos connaissances et de nos compétences stockées dans la mémoire à long terme sont utilisées dans la résolution de problèmes lors de nos activités journalières.

Si elles font partie de l’intelligence cristallisée, elles ont d’abord été obtenues par l’intelligence fluide avant d’être consolidées en mémoire à long terme, devenant ainsi cristallisées.



Charge cognitive et mémoire de travail


La charge cognitive est une mesure de l’exigence et de l’effort qu’une tâche donnée exige des processus exécutifs. Elle est limitée par les capacités de la mémoire de travail en fonction des connaissances en mémoire à long terme sur le sujet concerné.

Elle constitue un goulot d’étranglement qui ne doit pas être dépassé pour permettre l’apprentissage.

Les tâches nécessitant une intelligence fluide large ont une charge cognitive plus élevée. Lorsqu’un défi cognitif qui est la cible de processus exécutifs est nouveau et complexe, il a besoin de plus de charge cognitive, risque de la saturer et nécessite plus de traitement et d’intelligence fluide.

Lorsque le défi cognitif visé par les fonctions exécutives est déjà connu et plus simple (p. ex. tests de vocabulaire ou simples tests d’addition), il a moins de charge cognitive. Il nécessite moins de traitement et d’intelligence fluide et se reposer de manière plus ample sur l’intelligence cristallisée.



Processus contrôlés et processus automatiques


Les processus exécutifs qui sont plus intensément exploités par l’intelligence fluide dépendent des réseaux cérébraux impliquant les lobes frontaux. Ceux-ci sont souvent appelés réseaux de contrôle cognitif.

Un processus automatique peut se dérouler sans qu’il soit nécessaire d’y prêter attention ou de limiter la capacité de la mémoire de travail. Le traitement automatique peut se faire sans augmenter la charge cognitive ou interférer avec d’autres processus de pensée simultanés. Lorsque les compétences sont bien mises en pratique lors de l’apprentissage, elles ont toutes les chances de devenir automatisées.

Les processus automatisés tels que les compétences bien apprises qui peuvent être utilisées pour résoudre des problèmes ou atteindre des objectifs font alors partie de la réserve d’intelligence cristallisée (Gc).

Par exemple, lorsque l’on apprend à conduire, nous devons faire face à une lourde charge de travail. Nous avons besoin de maintenir et de traiter des informations critiques en mémoire de travail. L’intelligence fluide est lourdement sollicitée. Il est alors difficile d’avoir une conversation avec quelqu’un sur le siège passager. En effet, la conversation exige un traitement contrôlé. Elle est en concurrence pour la capacité limitée (le goulot d’étranglement) des processus exécutifs.

En tant que conducteur expérimenté, nous pouvons conduire en toute sécurité et suivre automatiquement des itinéraires bien connus. Une grande partie de la conduite se fait maintenant sans que nous en ayons conscience et nous pouvons alors tenir une conversation.

Si un imprévu survient ou lorsque nous nous rendons à une nouvelle destination, le contrôle cognitif reprend le dessus. Il monopolise l’attention et les ressources de la mémoire de travail, une fois encore en concurrence avec d’autres tâches, telles que tenir une conversation.



En conclusion


Le facteur g serait donc une émergence qui résulte de la façon dont les processus se chevauchent pour produire l’activité cognitive requise par les tests mentaux.

Il n’a pas de réalité biologique en tant que telle, mais l’association globale entre une intelligence fluide d’ordre général et une intelligence cristallisée d’ordre spécifique en a une. Cette association est particulièrement signifiante pour l’enseignement : intelligence fluide et intelligence cristallisée ne peuvent être totalement dissociées dans le cadre d’une démarche d’enseignement ou d’apprentissage.

Nous pouvons postuler que toute action éducative qui ne prendrait pas en compte la double nature fluide/cristallisée de l’intelligence ne pourrait pas mener à un apprentissage signifiant et efficace.

L’intelligence cristallisée se constitue au départ de l’intelligence fluide. Pour que l’intelligence fluide soit efficiente, elle doit tenir compte des limitations de la mémoire de travail et des connaissances déjà présentes en mémoire à long terme.

Le travail sur d’autres processus exécutifs généraux tels que l’attention, l’inhibition et la flexibilité peut être intéressant. Mais cela ne peut se faire qu’à travers les limites d’une charge mentale. Cela ne peut prendre le pas sur le développement des connaissances spécifiques propres à l’intelligence cristallisée.


(Mise à jour le 06/11/20)

Bibliographie


Emmanuel Sander et coll., Les neurosciences en éducation, Retz, 2018

The Process Overlap Theory. A Unified Account of g and IQ Augmentation 1. General Intelligence (g) Is Not Real!, Mark Ashton Smith August 31, 2018, https://www.hrplab.org/the-process-overlap-theory-a-unified-account-of-g-and-iq-augmentation-1-general-intelligence-g-is-not-real/

The Process Overlap Theory. A Unified Account of G and IQ Augmentation 2. Fluid and Crystallized Intelligence, Cognitive Workload and other Concepts Explained., Mark Ashton Smith September 4, 2018, https://www.hrplab.org/the-process-overlap-theory-a-unified-account-of-g-and-iq-augmentation-2-fluid-and-crystallized-intelligence-cognitive-workload-and-other-concepts-explained/

Kristof Kovacs & Andrew R. A. Conway (2016) Process Overlap Theory: A
Unified Account of the General Factor of Intelligence, Psychological Inquiry, 27:3, 151–177

Jean-Luc Berthier, Grégoire Borst, Mickaël Desnos, Frédéric Guilleray, Les neurosciences cognitives dans la classe, 2018, ESF Sciences Humaines

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