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Apprentissage moteur et difficulté de la tâche

 | 
Jean-Pierre Famose

Chapitre 2. Difficulté objective

Texte intégral

Identification des facteurs de la difficulté objective

1Rappelons notre préoccupation principale : construire un corps de connaissances qui permette aux éducateurs physiques de savoir quoi modifier dans les caractéristiques d’une tâche motrice afin de doser son niveau de difficulté.

2Pour parvenir à cette fin, plusieurs étapes se présentent. D’abord identifier, de manière logique, les différents facteurs susceptibles de déterminer la difficulté objective d’une tâche motrice. Puis, distinguer différents niveaux à l’intérieur de chacun d’eux, et enfin, vérifier expérimentalement que ces niveaux s’ordonnent de manière quantitative. Il sera alors possible de construire, pour chaque facteur, des échelles de difficulté objective de la tâche utilisables par les praticiens. À la fin de cette recherche, un système quantitatif de classification des tâches motrices doit constituer l’instrument qui servira à identifier le niveau de difficulté d’une tâche et à manipuler les propriétés objectives de celle-ci afin de doser la difficulté.

3Cette approche soulève cependant une question. En fonction de quels principes l’expérimentateur identifie-t-il les différentes caractéristiques intrinsèques de la tâche qui interviennent dans la difficulté ? Celles-ci sont en nombre infini. Il ne peut s’agir d’un choix fait au hasard. La modification à apporter aux propriétés objectives des tâches motrices, afin de comparer des performances, doit se faire en fonction d’une analyse logique qui dépend de la conception théorique que l’on a, à la fois du processus d’apprentissage, de la motivation et du fonctionnement de l’individu. Les caractéristiques intrinsèques d’une tâche sollicitent plus ou moins les processus, mécanismes et ressources du sujet. L’effort de variation ne doit porter que sur celles qui sont supposées être pertinentes. Leur détermination est délicate, car il n’existe pas une théorie de l’apprentissage mais des théories qui sont en concurrence. Rien ne permet, à l’heure actuelle, de trancher en faveur de l’une ou de l’autre. Ce qui les distingue repose, selon les cas, sur la nature des caractéristiques intrinsèques de la tâche susceptibles d’agir sur la difficulté, donc sur l’acte total d’apprentissage. Par conséquent, cette recherche opérationnelle sur la construction d’échelles d’estimation de la difficulté objective de la tâche s’appuie essentiellement sur un cadre théorique préalablement défini. Nous ne pouvons examiner les infinies possibilités théoriques qui peuvent présider à ces variations. Il aurait été possible d’étudier la difficulté objective au niveau des conditions environnementales de nature biomécanique. Ces conditions jouent un rôle prépondérant dans des activités variées comme le ski, l’escalade, la voile, etc. Dans ce document, un seul cadre théorique sera pris en considération, celui du traitement de l’information chez l’homme. Cependant, même à l’intérieur de ce cadre, les conceptions sont loin d’être homogènes. Elles peuvent, en effet, être globalement divisées en deux grandes catégories : celles qui s’appuient sur la notion de « stades de traitement » et celles qui, au contraire, placent la notion de « ressources » au centre de leurs préoccupations. Nous utiliserons ces deux conceptions.

4L’approche de la difficulté objective, en se référant aux modèles des étapes de traitement, utilise surtout comme standard de performance, le temps de réaction réalisé (TR), l’approche par les ressources, le paradigme de la double tâche. D’autres mesures directes ou indirectes permettent aussi, nous le verrons, de mesurer la quantité de ressources mobilisées ou encore la quantité d’effort dépensée.

5Il est alors envisageable de procéder simultanément à une analyse logique de la difficulté objective de la tâche, d’en opérationnaliser les facteurs et de les valider expérimentalement. L’analyse logique de la difficulté peut se faire dans le cadre de la théorie de l’information en examinant le nombre d’alternatives que le sujet doit résoudre ou, en d’autres termes, l’incertitude à laquelle il est confronté.

Difficulté objective et stades de traitement

6Les caractéristiques principales de cette approche des étapes de traitement de l’information chez l’homme sont les suivantes :

  • en principe, ces étapes sont indépendantes les unes des autres, c’est-à-dire que le niveau possédé par un sujet sur l’une est indépendant du niveau qu’il a sur les autres, et ainsi de suite ;
  • pour la plupart, elles fonctionnent de manière sérielle ;
  • les stades de traitement sont des opérations qui consomment du temps (d’où la performance mesurée par le TR) ;
  • chaque stade opère seulement sur l’information qui est disponible ;
  • chaque stade transforme l’information et la rend disponible pour le stade suivant (Massaro, 1975).

7La théorie de l’information, nous l’avons vu, focalise son attention sur les transformations subies par l’information entre le stimulus et la réponse. Elle décompose ces transformations en une pluralité d’étapes ou de stades de traitement fonctionnellement indépendants. Il est permis, dans cette perspective, de représenter l’activité interne par une quantité d’étapes indépendantes organisées séquentiellement, la performance finale étant le produit des opérations réalisées à chaque étape.

8Nombre de recherches, qu’il serait trop long de présenter ici, ont montré l’existence de trois grands stades de traitement : le stade perceptif, le stade de sélection de la réponse et le stade effecteur (figure 7). Il existe une autre étape de traitement, celle du contrôle du mouvement en cours d’exécution. Mais celle-ci, opérant sur les informations, utilise en fait les trois étapes précédentes puisque les feedback doivent être identifiés ; le sujet décide de la correction à apporter à sa réponse puis la met en œuvre. Chacun de ces stades peut comporter un certain nombre d’étapes de traitement indépendantes.

Figure 7 — Modèle du traitement de l’information chez l’homme.

9À l’intérieur de ce cadre théorique, les études ont porté sur les facteurs qui déterminent la difficulté objective de chacun de ces quatre stades de traitement.

10Quelques auteurs (notamment Fitts, 1954 ; Hayes et Marteniuk, 1976 ; Billing, 1980) ont cherché à identifier les caractéristiques objectives des tâches motrices qui conditionnent la difficulté objective de traitement de l’information.

11Dans tous les cas, la difficulté dépend de la quantité objective d’informations à traiter au cours de chacune des étapes. Le terme « information », dans le sens où il est utilisé dans la théorie, fait essentiellement référence à l’incertitude. Chaque fois qu’un événement survient, même en n’étant pas parfaitement prévisible, on dit qu’il est présenté avec information. Il en découle que dans les habiletés motrices, il y a deux sources principales d’information sur lesquelles les étapes de traitement opèrent : l’une est formée par le feedback que l’exécutant reçoit en réalisant la tâche ; l’autre est constituée par l’incertitude de l’environnement dans lequel le mouvement doit être réalisé. Ces deux types d’information traités dans des stades distincts ont donné lieu à la mise en évidence de plusieurs facteurs intervenant dans la difficulté de la tâche.

1 — Difficulté objective et incertitude liée au feedback

12Fitts (1954) suppose que la difficulté d’un mouvement est fonction de deux paramètres objectifs de la tâche : l’amplitude du mouvement et la précision requise pour terminer ce mouvement. Utilisant la théorie de l’information, il a alors formulé l’indice de difficulté (ID) :

A est l’amplitude du mouvement requis ;
W est le taux de tolérance pour terminer un mouvement.

13Si ID représente la difficulté d’une tâche, on peut s’attendre à ce que, si ID s’accroît, le temps de mouvement progresse aussi, puisque le pratiquant aura à traiter plus d’informations. C’est ce que Fitts (1954), puis Fitts et Peterson (1964), ont démontré. Dans ces expériences, l’amplitude requise par le mouvement ainsi que la largeur de la cible ont été manipulées. Les résultats ont révélé que le temps de mouvement croissait de manière linéaire avec l’augmentation de l’ID. Si la largeur de la cible était maintenue constante tandis que l’amplitude était augmentée, le temps de mouvement progressait, et vice versa. Ainsi, il apparaît que ces deux paramètres spécifient très précisément la difficulté impliquée dans un mouvement d’un membre vers une cible.

14Il faut signaler, cependant, que la difficulté de la tâche, telle que l’exprime Fitts, ne concerne que la difficulté du contrôle du mouvement et non celle des étapes de traitement de l’information qui précèdent celui-ci. Elle peut, en effet, être comprise comme étant la charge de traitement imposée sur le pratiquant par la nécessité de détecter et de corriger les erreurs de mouvement (Keele, 1968, 1973). Plus une tâche sera difficile, mesurée par ID, plus grande sera la possibilité pour le pratiquant de faire des erreurs dans l’exécution de son mouvement. Pour détecter ces erreurs, il devra utiliser soit un feedback visuel, soit un feedback proprioceptif. Dans cette conception, la difficulté est uniquement envisagée par rapport à l’incertitude liée au feedback et ne concerne que l’étape finale de traitement de l’information, à savoir le contrôle du mouvement en cours d’exécution.

2 — Difficulté objective et incertitude environnementale

15D’autres auteurs, notamment Hayes et Marteniuk (1976), considèrent la complexité d’une habileté motrice en faisant référence non pas à l’incertitude issue du feedback mais à celle issue de l’environnement. Dans cette perspective, on peut observer une difficulté objective perceptive, une difficulté décisionnelle et, enfin, une difficulté objective au niveau du stade effecteur, c’est-à-dire au niveau de l’assemblage du mouvement. Selon eux, la difficulté au niveau perceptif dépend surtout des possibilités de discrimination entre les stimuli et de l’incertitude temporelle. Au niveau du stade de décision, la difficulté dépend à la fois de l’incertitude événementielle et de la compatibilité stimulus - réponse. Au niveau effecteur, ils comparent, en s’appuyant sur les travaux de Glencross (1973), l’organisation des unités effectrices à une fonction de compilation ou d’assemblage. Ils supposent alors que, si les éléments qui constituent les commandes motrices peuvent être définis, la quantité d’information à laquelle est confronté un pratiquant, lorsqu’il tente d’assembler un programme particulier, dépendra du nombre d’éléments alternatifs parmi lesquels il lui faudra choisir pour assembler les mouvements désirés.

3 — Difficulté objective au niveau du but de la tâche

16Plusieurs facteurs de difficulté interviennent au niveau du but. Le premier est constitué par la plus ou moins grande clarté avec laquelle il est formulé. Un but mal spécifié – qui détermine un problème mal défini (Reitman, 1964) – laisse de nombreuses alternatives d’interprétation. En revanche, un but bien défini, notamment celui qui est inscrit concrètement dans le milieu, laisse peu d’incertitude quant à l’état ou à l’effet que l’on doit obtenir. Le second facteur de difficulté que l’on peut observer au niveau du but est le nombre de sous-buts composants que le sujet doit nécessairement accomplir pour atteindre le but principal de la tâche. L’atteinte de chacun de ces sous-buts exige la mise en jeu d’habiletés élémentaires (voir chapitre III). Plus il y aura d’habiletés élémentaires requises à organiser, assembler ou coordonner, plus la tâche sera difficile à ce niveau. Autrement dit, plus grand sera le nombre de sous-routines possibles disponibles, plus importante sera l’incertitude face à laquelle sera placé l’exécutant dans sa tentative de sélectionner une série d’éléments appropriés pour les assembler dans un programme moteur.

17Dans tous les cas, et pas seulement au niveau du but, ce qui constitue la partie objective de la complexité d’une habileté, selon Hayes et Marteniuk (1976), c’est le nombre d’alternatives que le sujet a à traiter au niveau de chacun des stades de traitement de l’information.

18Certains auteurs, notamment Alain et Salmela (1980), ont appelé complexité le nombre de parties composantes de l’habileté et organisation la relation entre ces parties : par exemple, l’organisation hiérarchique ou encore l’organisation hétérarchique.

4 — Difficulté objective au niveau des conditions environnementales de la tâche

19Billing (1980) a recensé les différents facteurs qui déterminent la difficulté objective d’une tâche motrice, toujours dans le cadre de la théorie de l’information (il parle de complexité plutôt que de difficulté objective. Nous reviendrons, par la suite, sur la signification de ces deux termes). Ces facteurs agissent de manière spécifique au niveau de chacun des trois stades de traitement (le stade perceptif, le stade de décision et le stade effecteur), ainsi qu’au niveau du contrôle du mouvement à l’aide du feedback.

Complexité perceptive

20Les exigences perceptives d’une tâche peuvent varier en complexité selon :

  • le nombre de stimuli à prendre en compte (au tennis : perception du court, hauteur du filet, trajectoire de la balle, position de l’adversaire), etc. ;
  • la vitesse et la durée de ces stimuli (vitesse de la balle) ;
  • l’intensité et la prégnance des stimuli (couleur de la balle de tennis, visibilité à ski) ;
  • la confusion possible des stimuli (feinte d’un adversaire).

21Chacun de ces facteurs contribue à la complexité perceptive d’une tâche et doit pouvoir être manipulé par les chercheurs et les éducateurs dans leurs tentatives d’agir sur la difficulté objective de la tâche.

Complexité au niveau de la prise de décision (mécanisme de traitement central)

22Le processus de décision devient de plus en plus complexe au fur et à mesure que :

  • le nombre de décisions s’accroît ;
  • le nombre d’alternatives par décision augmente ;
  • le temps accordé pour la prise de décision diminue.

23Une difficulté supplémentaire apparaît si les décisions doivent être prises dans un ordre particulier et si les conséquences de ces décisions sont susceptibles d’influencer les alternatives possibles des décisions ultérieures.

24Deux exemples vont illustrer cette progression de la complexité de la prise de décision : ainsi, un saut en hauteur exige une prise de décision minimale. Le nombre de décisions est égal à un : quand sauter ? Il n’y a que deux alternatives possibles et la vitesse de prise de décision n’est pas importante. Au contraire, un joueur de tennis qui voit son adversaire monter au filet se trouve devant la nécessité de faire un certain nombre de choix : comment le passer ? Le long du couloir, en diagonale, en lob ? Revers ou coup droit ? Avec quelle force taper dans la balle ? Enfin, la vitesse de la balle qui arrive restreint considérablement le temps de prise de décision accordé au joueur.

Complexité de l’acte moteur

25Plus grand est le nombre de muscles mis en jeu (au même moment ou au cours d’une séquence temporelle) pour produire un mouvement ou stabiliser les articulations, plus complexe est l’acte moteur, plus importante est la sollicitation du mécanisme générateur du mouvement. Taper une balle de tennis en étant à l’arrêt ou taper cette balle en courant sont des tâches motrices de complexité croissante.

Complexité de la tâche en relation avec le feedback

26Lorsque la quantité, la qualité, la pertinence et la précision du feedback diminuent, la complexité de la tâche augmente.

27Pour notre part, nous avons repris, en partie, les différents facteurs que nous venons de passer en revue (Famose, 1983), en nous efforçant de les associer à chacun des éléments de la tâche. Nous décrirons plus loin ces facteurs dans la partie consacrée aux systèmes quantitatifs de classification des tâches motrices. Chacun d’eux contribue à rendre la tâche plus ou moins difficile à accomplir du point de vue de la demande de traitement de l’information. Le problème est alors de connaître la contribution de chacun à la difficulté totale d’une tâche particulière. Nous reviendrons par la suite sur ce point. Auparavant, constatons que, chez tous les auteurs cités, le facteur commun à toutes les variables génératrices de difficulté est la notion d’incertitude. Dans tous les cas, c’est le nombre d’alternatives auxquelles le pratiquant est confronté qui détermine le niveau de difficulté objective de la tâche. Dès lors, celui-ci peut ainsi être manipulé de nombreuses façons : en augmentant le nombre de sous-buts requis, en assurant l’incompatibilité stimulus - réponse, en ajoutant une tâche secondaire, en introduisant de l’information non pertinente, en augmentant l’incertitude spatiale, temporelle, événementielle de l’environnement, en augmentant le nombre et le débit des changements de stimulus, etc. On perçoit ici tout l’intérêt que représente cette notion de difficulté objective de la tâche pour l’intervention de l’éducateur auprès de ses élèves.

Recherches sur la difficulté objective

28Le niveau de difficulté d’une tâche peut être évalué de manière objective. Ce sera le cas chaque fois que l’on pourra attribuer à celle-ci une valeur particulière obtenue au moyen de mesure ou de comparaison objective. C’est ainsi que toute variation dans ses caractéristiques intrinsèques qui entraîne une variation dans un des standards objectifs décrits ci-dessus (par exemple, une diminution de la performance) peut être considérée comme une variation de la difficulté objective.

29Shaklee (1976) a considéré la manière dont on peut inférer la difficulté d’une tâche. Pour cela, il reprend la formulation de Heider (1958). La difficulté de la tâche est jugée par les résultats de plusieurs tentatives des mêmes acteurs sur la même tâche. Des tâches difficiles sont inférées à partir d’un échec constant de ces acteurs, des tâches faciles sont inférées à partir d’une constance dans le succès. Ainsi les jugements sur la difficulté de la tâche dépendent du récapitulatif des résultats à travers plusieurs essais sur des tâches différentes.

30Dans la logique de ce raisonnement, on peut dire que le niveau de difficulté objective d’une tâche peut être inféré à partir d’une comparaison entre la performance réalisée sur cette tâche avec celle obtenue sur des tâches différentes. Lorsque la performance est, de manière significative, moins bonne que celle réalisée sur une autre tâche, la première est considérée comme étant, objectivement, d’un niveau de difficulté plus grand. Observer, de manière objective, qu’une tâche est plus ou moins difficile qu’une autre n’est pourtant qu’une première étape. Le but final réside dans la construction d’un instrument permettant d’évaluer le niveau de difficulté de l’ensemble des tâches motrices. Pour y parvenir plusieurs étapes sont nécessaires.

  • Dans un premier temps, on analyse les caractéristiques d’une tâche T telle qu’elle se présente avant l’activité du sujet. Par exemple, frapper une balle en déplacement avec une crosse de hockey pour la diriger vers une cible. Un certain nombre de caractéristiques intrinsèques de cette tâche peuvent se situer sur plusieurs dimensions. Considérons la trajectoire de la balle. Le déplacement de celle-ci peut être plus ou moins rapide, plus ou moins incertain, spatialement et temporellement. On étudie ensuite les transformations à apporter à chaque caractéristique pour produire les tâches T1, T2, Tn, qui sont censées être plus difficiles sur une dimension particulière. Par exemple, dans le cas de l’incertitude spatiale, on peut faire se déplacer la balle sur une, deux ou trois dimensions de l’espace simultanément. On analyse enfin les opérations concrètes à effectuer pour obtenir ces transformations afin de pouvoir, par la suite, opérationnaliser ces manipulations. Par exemple, « balle arrêtée », « balle qui roule », « balle qui rebondit », « balle qui rebondit de travers », etc. Toutes ces opérations sont, bien sûr, réalisées indépendamment de tout sujet particulier.
  • Par la suite, on fait réaliser à un groupe de sujets les différentes tâches ainsi créées. On calcule, pour chaque tâche, la moyenne des performances pour l’ensemble du groupe. Si ces moyennes diffèrent significativement, on peut logiquement en conclure que, puisque ce sont les mêmes sujets qui réalisent ces tâches, les écarts entre les moyennes des performances peuvent être attribués aux différences entre les tâches elles-mêmes. La différence entre les performances obtenues sur les différentes tâches peut donc être spécifiée en termes de descripteurs objectifs de la tâche. Cette procédure consistant à utiliser le même groupe de sujets permet de contrôler les particularités individuelles dans la manière de percevoir la difficulté, dans l’habileté réelle des sujets, dans leur habileté perçue, dans leur état de motivation, etc. Ces divergences ont un retentissement sur l’investissement du sujet dans la tâche, et donc sur la performance.

31Illustrons la démarche décrite ci-dessus à l’aide d’un exemple : le traitement des informations spatiales dans une tâche d’anticipation - coïncidence. Rappelons que l’anticipation - coïncidence est, selon la définition de Stadulis (1972), l’interception d’un objet en déplacement : la saisie d’une balle au vol en tennis, la frappe d’une balle qui se déplace ; la saisie par le gardien de but d’un ballon qui se dirige vers sa ligne de but.

32Pour évaluer le niveau de difficulté objective de la tâche, considérons la dimension incertitude spatiale qui rend plus ou moins délicate l’opération cognitive de prédiction spatiale inférée à partir de l’observation de Alderson, Sully et Sully (1974). Il est possible de mettre en évidence des conditions objectives, inhérentes à cette tâche, susceptibles de solliciter plus ou moins cette opération. Ce sont les caractéristiques objectives de la trajectoire de la balle. Selon celles-ci, la lecture de la trajectoire de cet objet en mouvement sera plus ou moins difficile.

33On peut théoriquement avancer l’hypothèse que la difficulté de ce traitement est fonction du nombre minimum de coordonnées indépendantes nécessaires pour localiser la balle à chaque instant. Par exemple, pour une balle qui roule sur le sol, une seule coordonnée est nécessaire pour identifier sa position. Pour la localiser, il suffit de la situer sur l’axe horizontal. Si elle rebondit, deux coordonnées sont nécessaires. On doit la situer à la fois sur la dimension horizontale et sur la dimension verticale. Si, enfin, elle se déplace librement dans l’espace, il faut la situer par rapport aux trois axes et trois coordonnées sont indispensables (figure 8).

34Ainsi, en fonction du nombre de degrés de liberté du déplacement de l’objet, le niveau de prédiction spatiale requis sera plus ou moins important. Famose, Durand et Bertsch (1985) ont conduit une expérience pour valider cette hypothèse. La logique de cette expérience a été la suivante : supposons qu’un groupe de sujets réalise la même tâche selon différentes modalités. Celles-ci correspondent aux niveaux de difficulté objective du traitement spatial précédemment décrits à la figure 8. On calcule ensuite la moyenne des scores individuels pour chaque niveau. Si ces moyennes diffèrent significativement, on peut logiquement en conclure, puisqu’il s’agit des mêmes sujets, qu’elles peuvent être attribuées aux différences entre les niveaux de difficulté de la tâche.

Figure 8 — Représentation schématique de la difficulté objective d’une trajectoire de balle.

35Si l’on constate une dégradation significative dans la performance, cette dégradation est due à une plus grande complexité objective de la tâche.

36Cette procédure a été appliquée à une tâche d’anticipation - coïncidence dans laquelle les sujets devaient frapper une balle de tennis à l’aide d’une crosse de hockey tenue à deux mains. Ils devaient essayer de toucher la cible au milieu du demi-cylindre (figure 9). La balle sur laquelle ils devaient agir leur était présentée selon quatre modalités différentes :

  • modalité A : les sujets frappent la balle arrêtée ; ce qui correspond à une incertitude spatiale et temporelle nulle ;
  • modalité B : les sujets frappent la balle qui roule sur le sol ; ce qui correspond à une incertitude spatiale et temporelle faible ;
  • modalité C : les sujets frappent la balle qui rebondit ; ce qui correspond, nous l’avons vu, à une incertitude spatiale forte et à une incertitude temporelle faible ;
  • modalité D : les sujets frappent une balle qui rebondit sur un plan incliné qui dévie sa trajectoire ; ce qui correspond à une incertitude spatiale maximale.

Figure 9 — Dispositif expérimental utilisé pour la construction d’une échelle objective d’incertitude spatiale.

37Ces quatre modalités introduisent une progressivité dans le niveau de sollicitation de la fonction de prédiction spatiale, ainsi qu’une légère sollicitation de la prédiction temporelle lorsque l’on passe de la modalité 1 aux trois autres modalités.

38Les résultats obtenus (figure 10) montrent que, lorsque l’on passe d’une modalité à l’autre, les performances se dégradent significativement.

Figure 10 — Dégradation de la performance en fonction de la difficulté objective de la trajectoire de la balle.

39Cette analyse permet de mettre en évidence des différences de niveaux dans la difficulté objective de traitement de l’information spatiale. On peut donc décrire, à partir des caractéristiques objectives des tâches, son niveau de difficulté objective. Celui-ci peut se lire directement sur une échelle en quatre points (figure 11) dont chaque échelon est constitué par chacune des modalités de la trajectoire de l’objet. Chaque niveau représente un degré d’incertitude spatiale, donc un niveau de complexité de traitement de l’information spatiale. Une expérience de Famose et Genty (1989) montre que ces niveaux se retrouvent dans une autre tâche : lancer des fléchettes sur une cible en déplacement. Il est théoriquement possible de faire la même opération pour toutes les différentes sources d’incertitude évoquées ci-dessus.

Figure 11 — Échelle d’incertitude spatiale.

40Revenons maintenant au problème de la difficulté objective totale de la tâche. La difficulté objective d’une tâche est le produit de nombreux facteurs. Elle est déterminée, nous l’avons vu, par plusieurs sources d’incertitude. Celles-ci agissent en outre de manière sélective sur différentes étapes de traitement. La difficulté n’est pas un tout homogène ; elle est hétérogène, multi-variée. Peut-on connaître le degré de contribution de chaque dimension, c’est-à-dire son rôle dans la détermination de la difficulté finale ? Cette question peut d’ailleurs être posée autrement ; peut-on prédire, à partir des différents facteurs de la difficulté, le niveau de performance (indicateur du niveau de difficulté) que réalisera un groupe de sujets confrontés à une tâche motrice nouvelle ? La prédiction est possible pour ce qui concerne un groupe de sujets dans lequel les différences individuelles sont contrôlées, en supposant que les processus de redéfinition de la tâche et l’investissement en effort soient maintenus constants et en utilisant une équation de régression multiple. Pour cela, les différentes dimensions de la difficulté et les échelles qui les opérationnalisent sont considérées comme des variables prédictives. Il est fait l’hypothèse qu’il existe une corrélation entre les positions d’une tâche particulière sur chacune des dimensions de difficulté et la performance réalisée. Ces positions peuvent alors être utilisées pour prédire le niveau de performance dans des tâches différentes.

41Supposons, avec Fleishman et Quaintance (1984), qu’un groupe de sujets réalise plusieurs tâches qui diffèrent en fonction de leurs caractéristiques objectives. Si l’on calcule la moyenne des performances pour l’ensemble du groupe et si ces moyennes diffèrent significativement, on peut logiquement en conclure que, puisque ce sont les mêmes sujets qui réalisent ces tâches, les différences entre les moyennes des scores peuvent être attribuées aux différences entre les tâches elles-mêmes. La différence des performances obtenues sur des tâches différentes peut donc être spécifiée en termes de descripteurs objectifs de la tâche. Si cette relation est étendue à d’autres tâches et réalisée par les mêmes sujets, alors une variable Pm pourrait être dégagée. Une valeur donnée à cette variable représenterait le score de performance moyen associé à une tâche particulière (m) à l’intérieur de la série de tâches. Il a donc été fait l’hypothèse que les valeurs spécifiques pour cette variable peuvent être prédites à partir des valeurs sur chacune des échelles d’incertitude de la tâche. L’équation de régression multiple permettant cette prédiction pourrait se présenter ainsi :

Pm= al Dm1 + a2 Dm2 +... + an Dmn

42 Pm : score moyen de performance prédit sur la tâche m,
an : poids de régression pour la nième dimension de la tâche (pondération),
Dm : valeur pour la tâche m sur la dimension n de la tâche.

43Pour valider cette hypothèse, nous avons spécialement conçu un appareil (figure 12) qui permet de manipuler, sur plusieurs dimensions de difficulté, la trajectoire d’une cible mobile. Quatre dimensions de difficulté d’une tâche d’anticipation - coïncidence ont pu ainsi être manipulées (Famose et Genty, 1989) :

1 - Chariot horizontal
2 - Chariot vertical
3 - Ciseaux d’Alembert
4 - Cible
5 - Guidage supérieur
6 - Guidage inférieur
7 - Moteurs fixes
8 - Moteur mobile de profondeur
9 - Variateurs
10 - Ordinateur de commande
Figure 12 — Appareil destiné à manipuler les caractéristiques spatiales et temporelles du déplacement d’une cible.

  • l’incertitude spatiale : la cible pouvant se déplacer sur une, deux ou trois dimensions de l’espace ;
  • l’incertitude temporelle : la cible pouvant se déplacer à vitesse constante ou bien être accélérée ou freinée à volonté ;
  • la grandeur d’erreur permise d’ordre spatial : la distance de lancer pouvant être augmentée ou diminuée ;
  • la grandeur d’erreur permise d’ordre temporel : la vitesse de la cible pouvant être augmentée ou diminuée. Sur chacune de ces dimensions, quatre niveaux de difficulté peuvent être utilisés, permettant en combinant toutes les possibilités de créer 136 tâches différentes.

44Ce dispositif a été mis en place pour vérifier la possibilité d’identifier le niveau de difficulté global d’une tâche motrice mettant en jeu différentes étapes de traitement de l’information. Les sujets lançaient une fléchette sur la cible par blocs de huit essais. Quinze tâches différentes ont ainsi été présentées. L’équation de régression multiple suivante a pu être dégagée :

Y = 43,1828 — 0,7291. Dm1 — 3,2291. Dm2 — 5,2586. Dm3 — 1,0425. Dm4

45Si la difficulté objective de la tâche peut être définie de cette manière, normalement, on peut prédire, grâce à cette équation, la performance que réaliseront ces mêmes sujets sur des tâches entièrement nouvelles. Trois tâches supplémentaires ont donc été présentées aux sujets. Les expérimentateurs n’ont trouvé aucune différence significative au seuil de. 01 entre la performance théorique calculée à l’aide de l’équation et la performance réelle obtenue par les sujets sur ces trois tâches.

46Les résultats de cette expérience montrent qu’il serait possible d’évaluer de manière objective le degré de difficulté d’une tâche à partir des variations dans ses caractéristiques intrinsèques et en utilisant la performance réalisée comme variable dépendante.

47Néanmoins cette approche semble limitée. Elle ne peut être valable qu’à la seule condition qu’il s’agisse des mêmes sujets et que ceux-ci maintiennent constante la quantité de ressources qu’ils allouent à la tâche. D’autre part, les équations mises en évidence ne sont établies que pour un type de mesure de performance et sont donc difficilement généralisables à des tâches utilisant des mesures différentes.

48Nous présenterons par la suite (cf. chapitre III) un autre procédé pour calculer la difficulté objective totale de la tâche. Ce procédé, imaginé par Landers et Boutcher (1986), est beaucoup plus simple et directement utilisable par les praticiens. Mais, nous le verrons, ce qu’il gagne en simplicité est perdu en fiabilité et en précision.

Difficulté objective et effort consenti

49Le meilleur moyen, avons-nous dit, pour estimer la difficulté objective d’une tâche motrice consiste à procéder de manière comparative. Le niveau de performance a été le premier critère de comparaison utilisé. Une tâche donnée est dite d’un niveau de difficulté plus grand ou plus petit que celui d’une autre, selon que la performance obtenue sur elle, par un groupe de sujets, est inférieure ou supérieure à celle obtenue sur l’autre tâche, par ce même groupe. La performance n’est cependant pas le seul critère possible. Le second critère, objet de ce qui suit, concerne la quantité de ressources de traitement de l’information que le sujet investit pour accomplir une tâche.

50Si l’on en restait purement et simplement à l’approche développée dans les chapitres antérieurs, il serait possible de conclure que l’effet unique de la difficulté de la tâche est généralement une performance moindre si on la compare à celle réalisée sur une tâche moins complexe. La figure 13a, empruntée à Dornic (1986), illustre un cas fréquent dans lequel la performance reste constante en dépit d’une augmentation de la difficulté objective de la tâche.

51Ce maintien de la performance est le résultat d’une mobilisation accrue des ressources du sujet ou, autrement dit, d’un effort plus intense. Dans le cas où l’effort est maintenu constant, une augmentation de la difficulté de la tâche occasionnera une diminution de la performance (figure 13b). Donc, le standard de performance utilisé précédemment n’est en fait qu’une mesure possible de la difficulté objective traduisant parfois de manière imparfaite la mobilisation des ressources du sujet. Il est surtout valable dans le cas où les sujets décident de ne pas produire davantage d’effort pour mobiliser leurs ressources, ou lorsque les sujets ont dépassé leur capacité de traitement.

52Comment peut-on expliquer ce maintien du niveau de performance malgré l’augmentation de la difficulté objective de la tâche ? Deux cas sont envisageables :

  • l’apprentissage développe davantage de ressources disponibles et rend ainsi possible un investissement supplémentaire (Leplat, 1987). Autrement dit, l’apprentissage permettant une utilisation plus économique des ressources, il s’ensuit que celles-ci sont disponibles en plus grande quantité, face à des exigences supplémentaires de la tâche ;
  • lorsque le sujet réalise les premières tâches, relativement faciles, il possède encore des ressources disponibles qu’il peut investir dans la réalisation de tâches plus difficiles. Ce second mécanisme est identique au précédent, à la différence près que le sujet n’améliore pas, entre deux tentatives, l’efficience de l’utilisation de ses ressources. Dans ce cas précis, celles-ci, en grand nombre, sont davantage mobilisées pour faire face aux demandes croissantes de la tâche.

Figure 13 — Performance et effort en fonction de la difficulté de la tâche (d’après Dornic, 1986).

53Il nous a semblé pertinent de développer l’étude de ces mécanismes même si, parfois, cette analyse semble abstraite, car elle suppose une approche différente de celle des stades de traitement : l’approche par les ressources.

Notion de ressources de traitement

54Nous abordons ici une autre approche de la performance humaine qui se fonde sur des concepts économiques. Ainsi que le signale Leplat (1987), toute activité représente un coût :

  • coût énergétique, correspondant essentiellement à l’activité musculaire mise en œuvre ;
  • coût dit parfois cognitif ; mais aussi charge mentale.

55C’est uniquement ce second aspect qui sera abordé par la suite.

56Dans la théorie de l’information, les tâches sollicitent de manière différente les étapes de traitement. Dans certains cas, une simple détection ou une simple comparaison de stimuli est requise, dans d’autres l’identification du stimulus, la prise de décision et la programmation de la réponse sont exigées. Il existe cependant un dénominateur commun à toutes ces opérations de traitement de l’information : elles demandent attention, effort mental et occasionnent un certain degré de charge mentale. L’attention est une des conditions principales pour la saisie, la transformation et l’utilisation de l’information venant de l’environnement. Le concept d’attention est étroitement lié à un autre concept fondamental : celui d’effort. À ce niveau, il semble important d’étudier plus en détail les notions d’effort et d’attention, et d’analyser les rapports qu’elles entretiennent avec celle de difficulté. Nous entrons ici dans la deuxième grande conception du traitement de l’information, à savoir l’approche par les ressources.

57Navon et Gopher (1979) supposent que le système humain possède, à chaque instant, une quantité limitée de facilités de traitement de l’information, qu’ils ont appelées ressources selon l’expression proposée par Norman et Bobrow (1975). Ces ressources sont relatives à l’activité cognitive, composante de toute activité, plus ou moins importante, mais toujours présente : « Les ressources sont des choses telles que l’effort de traitement, les formes variées de capacité de mémoire et les canaux de communication. Les ressources sont toujours limitées. Si plusieurs traitements requièrent une portion de la même ressource disponible, la ressource doit être répartie entre eux. » La notion de ressource est relativement proche des notions d’effort, de capacité et d’attention (Kahneman, 1973 ; Kerr, 1973 ; Moray, 1967 ; Posner et Boies, 1971). Comment comprendre le rapport entre notion de tâche, notion de ressource et performance ? La description qu’en donnent Navon et Gopher (1981) permet d’éclaircir ces concepts et de les mettre en rapport avec la notion de difficulté.

1 — La tâche

58Pour un individu donné, à un certain moment, une tâche est définie par plusieurs paramètres tels que la qualité sensorielle des stimuli, leur prévisibilité, la compatibilité stimulus - réponse, la complexité de la réponse, etc. Navon et Gopher (1981) emploient le terme de paramètres sujet - tâche. Les paramètres sujet - tâche peuvent caractériser la tâche (par exemple, la complexité de la réponse), l’environnement (par exemple, le rapport signal - bruit), mais aussi les propriétés permanentes ou changeantes de l’exécutant (par exemple, la dextérité des doigts, le niveau de pratique). Ils constituent ainsi une description de la situation en termes de nombreuses variables distinctes, comparable à celle que nous avons développée auparavant. De même, la particularité essentielle de ces paramètres est qu’ils représentent des contraintes imposées sur le système par la tâche (ou, plus précisément, par la rencontre d’une tâche spécifique et d’un sujet individuel). À l’intérieur de ces contraintes, le système est normalement libre de mobiliser ses ressources pour accomplir la tâche.

2 — La fonction performance — ressources

59La performance est déterminée, d’une part par la quantité de ressources investies et, d’autre part, par leur efficience. Autrement dit, la performance obtenue peut être considérée comme le produit de la quantité de ressources investies et de la contribution moyenne d’une unité de ressource à la réalisation de la performance (moyenne d’efficacité). Un accroissement de la quantité de ressources investies conduit à un gain de performance. Cette fonction n’est pas forcément linéaire, c’est-à-dire que le taux d’accroissement de la performance en fonction des ressources n’est pas forcément constant.

60L’efficience moyenne des ressources, à laquelle Navon et Gopher donnent parfois le nom de difficulté de la tâche, est déterminée par les paramètres sujet - tâche. Ainsi, la performance réalisée sur une tâche dépend de deux facteurs : les paramètres sujet – tâche, qui sont imposés sur le système, et les ressources, qui sont contrôlées par lui. Ceci a été appelé par Norman et Bobrow (1975) la fonction performance - ressources.

61Revenons maintenant au maintien du niveau de performance malgré l’augmentation du niveau de difficulté de la tâche. Conformément aux concepts développés ci-dessus, les sujets peuvent maintenir leur performance si les ressources sont mieux utilisées grâce à l’apprentissage. Une même performance est obtenue avec moins de ressources quand l’apprentissage progresse ou, ce qui est équivalent, quand l’habileté s’améliore. Autrement dit, les mêmes ressources permettent d’obtenir une meilleure performance. Par conséquent, dans des conditions plus difficiles, le niveau de performance peut être maintenu. L’apprentissage a libéré des ressources qui sont maintenant disponibles pour faire face à un accroissement de la difficulté de la tâche (figure 14). De même, il se peut que le sujet ayant des ressources disponibles maintienne sa performance en investissant davantage. Il y a alors augmentation de la quantité de ressources investies dans la réalisation de la tâche.

62À partir de ces considérations, nous pouvons envisager une autre approche de la difficulté.

1, 2, 3 : niveaux successifs d’apprentissage.
Ro : évolution des performances à ressource constante.
Po : évolution des ressources à performance constante.
Figure 14 — Effet de la pratique sur la fonction ressources/performance (d’après Leplat, 1987).

Difficulté et ressources : la notion de demande de la tâche

63Lorsque certains paramètres sujet - tâche sont donnés et qu’un niveau de performance est projeté, la quantité de ressources requises pour atteindre ce niveau peut être dérivée de la fonction performance - ressources. Cette quantité théorique peut être appelée demande de ressources. Les tâches qui exigent le plus de ressources de traitement sont les plus difficiles. Une tâche de poursuite, par exemple, est plus « demandante » si le mouvement de la cible est irrégulier et si la grandeur d’erreur permise est faible.

64Ce que Navon et Gopher appellent demande de la tâche correspond à ce que d’autres appellent difficulté. Par exemple : Kantowitz et Knight (1978) définissent la difficulté de la tâche en termes de demande de ressources. Autrement dit, la difficulté augmente de manière directe avec l’investissement de ressources nécessaires pour atteindre un niveau de performance donné. Ainsi, si la même quantité de ressources est requise pour atteindre le même niveau de performance sur la tâche A et sur la tâche B, alors les tâches A et B sont de difficulté égale. Considérons ces deux tâches A et B sur la figure 15a et 15b. En abscisse se trouve la quantité de ressources de traitement investies et en ordonnée la performance réalisée sur chacune des deux tâches. Les axes sont échelonnés en unités de mesure appropriées. La tâche A sera dite plus facile que la tâche B si elle requiert moins d’investissement en ressources que cette dernière. Le point C a été arbitrairement choisi pour dichotomiser les variantes facile et difficile des deux tâches. Dans le texte, nous avons arbitrairement sélectionné la tâche A comme facile et la tâche B comme difficile. Cela est représenté par les parties en pointillé. Une tâche facile requiert moins d’investissement de ressources que C, par exemple Ce, et une tâche difficile requiert plus d’investissement de ressources que C, par exemple Cd. Ainsi, la difficulté peut être inférée directement, en fonction de la quantité de ressources investies dans l’accomplissement de la tâche.

Figure 15 — Difficulté de la tâche en termes de demande de ressources (d’après Kantowitz et Knight, 1978).

65Cet usage du terme difficulté est conforme à celui du sens de ce mot, signifiant le sentiment subjectif de tension accompagnant l’investissement dans les demandes des tâches.

66Navon et Gopher (1979, 1981) ont une approche similaire, bien qu’ils réservent le terme difficulté de la tâche à l’efficience moyenne des ressources déterminées par les paramètres sujet - tâche. Mais, contrairement à Kantowitz et Knight, ils pensent que les ressources ne doivent pas être considérées comme une sorte d’entité générale indifférenciée : il peut exister différents types de ressources. Dans ce cas, la difficulté dépend des quantités de chacun d’eux.

La fonction ressources multiples - performance

67S’il y a plusieurs types différents de ressources de traitement, alors la performance dépend des quantités requises et qui se rapportent à chacun d’entre eux. Elle dépend ainsi de deux catégories de variables : les différents paramètres sujet - tâche et les différents types de ressources. Par suite, nous aurons deux catégories de fonctions ressources - performance : les fonctions à proportions fixes et les fonctions à proportions variables. Les premières reflètent des exigences rigides de ressources spécifiques. Un exemple nous est fourni par la configuration des aptitudes requises pour une performance de haut niveau dans une activité sportive donnée. Les secondes envisagent une utilisation plus flexible de ressources spécifiques. Elles s’observent lorsqu’il existe plus d’une façon de réaliser une tâche. Il peut y avoir une composition optimale de ressources, mais des déviations sont tolérées et la performance bénéficie en quelque sorte de l’accroissement d’un type de ressources, même quand il n’est pas accompagné d’un accroissement des autres types. Cependant, la flexibilité dans l’utilisation des ressources est limitée. Pour chaque type de ressources, il peut y avoir un seuil quelconque de quantité requise pour produire une unité de performance donnée. Cette quantité ne peut se substituer à aucun autre type de ressources. Dans un tel cas, la demande de la tâche est la quantité de ces ressources requises pour exécuter la tâche.

68Pour obtenir une performance donnée, le système doit utiliser une certaine combinaison de ressources spécifiques appelée demande de composition. Lorsque les proportions sont fixées, les paramètres sujet - tâche déterminent une composition unique. Si les proportions ne sont pas fixées, nous trouverons beaucoup de compositions de ressources spécifiques, compte tenu des paramètres sujet - tâche. Néanmoins, quand la substitution n’est pas parfaite, une ou plusieurs compositions peuvent être plus optimales.

69Quelques types de ressources ne sont pas pertinents pour certaines tâches. Autrement dit, la demande de la tâche pour elles sera nulle. Ainsi, pour une tâche quelconque, l’ensemble des ressources peut être classé en deux catégories : les ressources qui peuvent être utilisées par la tâche et les ressources non pertinentes.

70Des tâches différentes peuvent avoir des compositions optimales de ressources spécifiques différentes. Une tâche pourra même utiliser des ressources d’un type qui n’est pas du tout utilisé par d’autres tâches. Par contre, les demandes de ressources spécifiques à chaque tâche pourront se recouvrir selon des degrés variables.

Nature de la tâche

71La nature d’une tâche est définie comme étant le « poids » relatif des différentes ressources dans la demande de composition. La manipulation de la difficulté est envisagée comme changeant qualitativement la nature de la tâche si elle modifie ce poids relatif ; la nature de la tâche est considérée comme restant la même seulement si les demandes pour toutes les ressources varient proportionnellement. Il arrive que ce dernier cas soit très rare.

Notion d’effort mental

72Comment mesurer la quantité de ressources mobilisées ? Pour répondre à cette question, nous devons introduire un autre concept : l’effort mental.

73Un regard rapide sur la littérature montre qu’une seule définition peut difficilement recouvrir toute la gamme des utilisations du concept d’effort mental. Kahneman (1973) identifie l’effort mental avec l’attention (bien que, parfois, il soit plus restrictif, parlant de l’effort comme étant l’aspect intensif de l’attention). Cependant, si l’on considère une tâche de détection ou de discrimination, comme celle qui consiste à juger une ligne au tennis, on s’aperçoit que l’identification de l’attention avec l’effort est difficile à maintenir. En effet, cette tâche semble requérir beaucoup d’attention mais peu d’effort.

74Dornic (1977) a utilisé le concept d’effort comme traduisant une activation, de manière consciente et délibérée, des ressources de traitement de l’information d’un pratiquant. Cette activation a pour résultat un certain niveau d’attention qui est investi dans la réalisation d’une tâche spécifique. L’effort est donc la cause de l’attention, et l’attention s’accroît de manière générale avec l’effort, bien que cette fonction ne soit pas forcément linéaire. La conception de Dornic, qui différencie la notion d’effort de celle d’attention, considère cette dernière comme une capacité unique allouée à différentes étapes de traitement. Plus récemment, Sanders (1983) puis Gopher et Sanders (1986) ont repris l’idée de ressources multiples de traitement telle qu’elle a été présentée par Navon et Gopher (1979), puis par Wickens (1980). Dans leur modèle, l’effort est un mécanisme cognitif contrôlant l’utilisation des ressources multiples.

75Dans cette perspective, le standard utilisé pour permettre de traduire l’investissement en ressources du sujet sera la quantité d’effort mental investi. Cette approche n’est pas nouvelle. En effet, un des moyens d’aborder la notion de difficulté a consisté à la mettre en relation avec la notion d’effort : « Si je trouve que je peux faire quelque chose avec peu d’effort, je jugerai probablement que la tâche est facile… Si elle demande une application considérable, alors je jugerai qu’elle est difficile » (Heider, 1958).

76La sensation d’effort comporte des degrés d’intensité et ceci est une première raison pour définir l’effort comme une variable quantitative. Quels sont les facteurs de sa variation ? Deux termes peuvent être pris en considération :

  • l’habileté du sujet ;
  • la difficulté objective liée aux caractéristiques intrinsèques de la tâche.

77Une tâche peut être très demandante pour un sujet peu habile et qui devra tirer parti au maximum de ses ressources en produisant un gros effort afin d’aboutir à la réaction adaptée. Elle peut être, au contraire, peu exigeante pour un sujet habile. Le niveau de mobilisation et l’effort produit seront, dans ce cas, moins élevés. Les procédés employés pour élever le niveau d’effort d’un sujet donné (sans changer son niveau d’habileté) se ramènent toujours à augmenter la difficulté objective de la tâche.

Difficulté objective et effort investi : mesure objective

78Il est possible de différencier de manière grossière les notions de difficulté objective et d’effort. La première se rapporte à la tâche et concerne surtout les facteurs extérieurs indépendants du sujet. Elle renferme donc une connotation passive. La notion d’effort se rapporte au sujet et renvoie principalement aux facteurs internes qui lui sont propres. Elle contient donc une connotation active. Ces deux concepts sont néanmoins intimement en rapport et s’affectent mutuellement. Ainsi, lorsque l’on décrit les opérations de traitement de l’information, le premier concept est généralement utilisé sans aucun autre attribut, tandis que le second est habituellement complété par « mental », « cognitif », ou « psychologique », termes d’ailleurs souvent interchangeables.

79Il existe deux possibilités pour mesurer la quantité d’effort mental investi : de manière objective et de manière subjective. Cette dernière sera largement développée par la suite. Pour la première, idéalement, la meilleure mesure de l’effort consenti est la dépense en ressources. Il est délicat de la mesurer directement. En revanche, il existe une variété de mesures indirectes qui permettent de mesurer l’effort mental sur une échelle objective : conductibilité de la peau, taille de la pupille, tension musculaire, pH salivaire, etc. Il va sans dire que la mesure objective de difficulté au moyen de la quantité d’effort est d’une importance capitale pour l’analyse des tâches motrices, puisqu’elle permet de spécifier le coût payé par l’organisme pour réaliser un certain niveau de performance dans des conditions particulières.

80Enfin, un autre moyen de mesurer l’effort investi est la mesure de la charge mentale. En effet, les concepts d’effort mental et d’attention sont intimement reliés à la notion de charge mentale, qui est un des objets de recherche privilégiés de la psychologie du travail. Comme l’effort, la charge mentale peut être définie de différentes façons. Ici, nous l’identifierons à la quantité de demande imposée à un individu par une tâche particulière. La charge mentale peut être mesurée par la méthode de la tâche ajoutée.

Table des illustrations

Légende Figure 7 — Modèle du traitement de l’information chez l’homme.
URL http://books.openedition.org/insep/docannexe/image/1311/img-1.jpg
Fichier image/jpeg, 76k
Légende A est l’amplitude du mouvement requis ;W est le taux de tolérance pour terminer un mouvement.
URL http://books.openedition.org/insep/docannexe/image/1311/img-2.jpg
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Légende Figure 8 — Représentation schématique de la difficulté objective d’une trajectoire de balle.
URL http://books.openedition.org/insep/docannexe/image/1311/img-3.jpg
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Légende Figure 9 — Dispositif expérimental utilisé pour la construction d’une échelle objective d’incertitude spatiale.
URL http://books.openedition.org/insep/docannexe/image/1311/img-4.jpg
Fichier image/jpeg, 40k
Légende Figure 10 — Dégradation de la performance en fonction de la difficulté objective de la trajectoire de la balle.
URL http://books.openedition.org/insep/docannexe/image/1311/img-5.jpg
Fichier image/jpeg, 47k
Légende Figure 11 — Échelle d’incertitude spatiale.
URL http://books.openedition.org/insep/docannexe/image/1311/img-6.jpg
Fichier image/jpeg, 39k
Légende 1 - Chariot horizontal2 - Chariot vertical3 - Ciseaux d’Alembert4 - Cible5 - Guidage supérieur6 - Guidage inférieur7 - Moteurs fixes8 - Moteur mobile de profondeur9 - Variateurs10 - Ordinateur de commandeFigure 12 — Appareil destiné à manipuler les caractéristiques spatiales et temporelles du déplacement d’une cible.
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Légende Figure 13 — Performance et effort en fonction de la difficulté de la tâche (d’après Dornic, 1986).
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Légende 1, 2, 3 : niveaux successifs d’apprentissage.Ro : évolution des performances à ressource constante.Po : évolution des ressources à performance constante.Figure 14 — Effet de la pratique sur la fonction ressources/performance (d’après Leplat, 1987).
URL http://books.openedition.org/insep/docannexe/image/1311/img-9.jpg
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Légende Figure 15 — Difficulté de la tâche en termes de demande de ressources (d’après Kantowitz et Knight, 1978).
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© INSEP-Éditions, 1990

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