L’apprentissage constitue l’un des piliers fondamentaux de la psychologie cognitive et comportementale, suscitant depuis plus d’un siècle des débats passionnés quant à sa dynamique sous-jacente. L’hypothèse de l’apprentissage en tout ou rien postule qu’une association ou une structure de connaissances ne s’élabore pas de manière graduelle et cumulative, mais s’établit de façon discontinue lors d’un saut qualitatif unique. Cette perspective théorique bouleverse les modèles traditionnels d’accumulation linéaire en suggérant que l’esprit humain bascule subitement d’un état de non-savoir complet à un état de maîtrise intégrale.
Apprentissage en tout ou rien
1. Définition concise
L’apprentissage en tout ou rien (souvent désigné en anglais sous l’expression all-or-none learning ou one-trial learning) est un modèle théorique de la psychologie expérimentale stipulant qu’une unité d’apprentissage ou une liaison associative s’acquiert intégralement au cours d’un essai unique plutôt que par une accumulation incrémentale de force associative à travers des répétitions successives.
Dans ce cadre formel, le système cognitif de l’apprenant se trouve, pour un stimulus ou une tâche donnée, dans l’un de deux états mutuellement exclusifs : l’état non appris ou l’état parfaitement appris. Tant que la transition n’a pas eu lieu, la probabilité d’émettre une réponse correcte reste cantonnée au niveau du hasard ; dès que la liaison se forme, cette probabilité bondit instantanément vers une asymptote de performance maximale. Ce modèle s’oppose frontalement aux théories néo-béhavioristes classiques du renforcement progressif développées notamment par Clark L. Hull.
2. Étymologie et origine linguistique
L’expression française « tout ou rien » trouve son origine dans le langage juridique et philosophique classique, exprimant un principe d’exhaustivité binaire excluant tout compromis intermédiaire (analogue au tiers exclu de la logique aristotélicienne). Elle a été importée dans les sciences biologiques et physiologiques au cours du XIXe siècle pour traduire la fameuse all-or-none law (loi du tout ou rien), formulée initialement en 1871 par le physiologiste américain Henry Pickering Bowditch à propos de la contraction des fibres myocardiques, puis étendue à l’excitation de l’axone neuronal par Edgar Douglas Adrian en 1914.
Au début du XXe siècle, le théoricien béhavioriste Edwin Ray Guthrie a transféré cette métaphore physiologique vers l’étude de l’apprentissage associatif à travers sa théorie de la contiguïté. Plus tard, à la fin des années 1950 et au début des années 1960, des psychologues mathématiciens et expérimentalistes tels qu’Irvin Rock, Gordon H. Bower et William K. Estes ont officialisé le syntagme all-or-none learning dans la littérature académique anglophone pour formaliser des modèles probabilistes discrets en mémoire verbale et en apprentissage par paires associées.
3. Prononciation et forme grammaticale
En langue française, le terme s’énonce phonétiquement sous la forme [a.pʁɑ̃.ti.saʒ ɑ̃ tu u ʁjɛ̃]. Sur le plan grammatical, il s’agit d’un syntagme nominal masculin singulier composé du substantif « apprentissage », de la préposition « en » et de la locution adnominale adverbiale invariable « tout ou rien ».
On rencontre parfois les variantes orthographiques avec des traits d’union (« apprentissage en tout-ou-rien ») ou des formules équivalentes telles que « apprentissage par essai unique » ou « apprentissage discontinu ». Dans les contextes formels de modélisation stochastique, les chercheurs recourent couramment à la désignation de « modèle markovien à deux états » ou « processus d’acquisition binaire » pour désigner exactement la même réalité conceptuelle.
4. Explication conceptuelle détaillée
Pour appréhender en profondeur la théorie de l’apprentissage en tout ou rien, il convient de disséquer le paradoxe de la courbe d’apprentissage. Lorsque des psychologues mesurent la performance moyenne d’une cohorte de sujets au fil d’une série d’essais d’apprentissage, la représentation graphique obtenue prend presque invariablement la forme d’une courbe sigmoïde ou logarithmique lisse et continue, démontrant une progression pas à pas. Pendant des décennies, cette régularité mathématique a conduit les chercheurs à déduire que le processus neurocognitif interne d’acquisition était lui-même graduel, chaque essai de répétition ajoutant une fraction infinitésimale de force d’habitude (habit strength) à la mémoire du sujet.
Les théoriciens du modèle en tout ou rien ont vigoureusement contesté cette inférence en démontrant qu’elle relève d’un artéfact d’agrégation statistique. Lorsque l’on moyenne les résultats de cinquante participants qui basculent chacun subitement d’une incompétence totale à une maîtrise absolue à des moments temporels distincts (l’un à l’essai 3, un autre à l’essai 8, un troisième à l’essai 14), la courbe résultante masque complètement les discontinuités individuelles sous une fausse apparence de progression fluide. Si l’on analyse les données sujet par sujet et item par item, la courbe de performance ne présente aucune pente progressive : elle demeure plane au niveau de la performance aléatoire jusqu’à l’essai critique, après quoi elle fait un saut vertical vers un taux de réussite unitaire sans jamais régresser.
Dans cette perspective, la répétition n’agit pas comme un agent d’accumulation mécanique qui « sculpterait » progressivement la trace mnésique. Au contraire, la répétition ne fait qu’offrir des opportunités réitérées pour que l’événement critique d’apprentissage se produise enfin. Tant que cet événement stochastique n’a pas eu lieu, le système cognitif n’a absolument rien retenu de fonctionnel quant à l’association cible. Une fois l’association déclenchée, elle s’avère immédiatement complète et saturée.
Ce cadre théorique établit une distinction épistémologique cruciale entre la performance observable et la compétence latente. Une performance intermédiaire (par exemple, 50 % de réponses correctes sur une liste globale de mots) ne reflète pas le fait que tous les items sont appris à moitié, mais plutôt qu’exactement la moitié des items a été apprise à 100 %, tandis que l’autre moitié demeure à un niveau de connaissance nul. La granularité de l’analyse change de focale : l’unité élémentaire de cognition n’est pas modulaire de manière continue, mais fonctionne selon une dynamique de percolation ou de commutation binaire.
5. Évolution historique
La genèse de cette conception remonte aux propositions visionnaires d’Edwin Ray Guthrie dans les années 1930. Alors que le courant dominant du béhaviorisme, guidé par Edward Thorndike et plus tard par Clark Hull, postulait l’accroissement continu de la force associative sous l’effet du renforcement, Guthrie formula sa célèbre règle de contiguïté : un stimulus associé à un comportement déclenchera ce comportement dès lors qu’il se reproduit, et cette liaison se forme dès la toute première cooccurrence temporelle à sa force maximale. Pour Guthrie, l’apparence de la lenteur de l’apprentissage ne tenait pas à l’association elle-même, mais à la multiplicité infinie des configurations de stimuli microscopiques de l’environnement qui devaient tour à tour être reliés au comportement.
Le débat a pris une ampleur sans précédent en 1957 avec la publication des travaux révolutionnaires du psychologue américain Irvin Rock. Rock mit au point un protocole expérimental ingénieux visant à tester si la répétition sans succès préalable renforçait néanmoins la trace mnésique. Dans sa condition contrôle, des sujets apprenaient une liste de paires de syllabes sans signification par répétition standard. Dans sa condition expérimentale, chaque fois qu’un sujet échouait à restituer une paire lors d’un essai, cette paire non apprise était définitivement éliminée et remplacée par une nouvelle paire entièrement inédite. Selon la théorie incrémentale classique, le groupe expérimental aurait dû apprendre beaucoup plus lentement que le groupe témoin, car il était privé des bénéfices cumulés des essais précédents sur les items ratés. Or, Rock découvrit que les deux groupes apprenaient au même rythme exact, prouvant que les essais infructueux ne laissaient aucune trace subliminaire utilisable.
Au début des années 1960, le champ de la psychologie mathématique a formellement embrassé cette controverse. Gordon H. Bower (1961, 1962) a développé des modèles probabilistes fondés sur les chaînes de Markov pour analyser l’apprentissage par paires associées. En parallèle, William K. Estes a perfectionné la théorie de l’échantillonnage des stimuli (Stimulus Sampling Theory), démontrant mathématiquement la compatibilité entre des mécanismes microscopiques discrets en tout ou rien et des phénomènes macroscopiques en apparence continus. Cette période a marqué le triomphe temporaire des approches discontinues au sein de la révolution cognitive émergente.
6. Fondements théoriques
Les fondements théoriques de l’apprentissage en tout ou rien reposent sur l’interaction de trois courants majeurs de la psychologie expérimentale et des mathématiques appliquées :
Le premier fondement réside dans la psychologie de la forme (Gestalt-psychologie), en particulier les observations de Wolfgang Köhler sur l’apprentissage par insight ou intuition soudaine chez les primates. Köhler avait montré que la résolution de problème chez le chimpanzé ne procède pas par essais et erreurs aveugles et incrémentaux, mais par une restructuration globale et subite du champ perceptif et conceptuel, entraînant le fameux phénomène « eurêka ». Le modèle du tout ou rien constitue une formalisation associative de cette intuition gestaltiste.
Le deuxième ancrage théorique émane de la modélisation stochastique et des processus markoviens stationnaires. Dans un modèle de Markov à deux états, le système est caractérisé par une matrice de transition où un individu transite de l’état non appris ($U$, pour unlearned) à l’état appris ($L$, pour learned) avec une probabilité constante $c$ à chaque essai. Une fois dans l’état $L$, cet état est absorbant : la probabilité d’y rester est égale à 1 (en l’absence d’oubli rapide). Les équations dérivées de ce formalisme mathématique prédisent avec une exactitude remarquable la variance du nombre total d’erreurs, la distribution géométrique des essais précédant la dernière erreur et l’indépendance statistique des erreurs successives avant l’apprentissage.
Le troisième socle s’appuie sur la théorie du traitement de l’information et les architectures computationnelles de la mémoire de travail et de la mémoire à long terme. Dans cette optique, l’encodage d’un item verbal ou conceptuel exige l’établissement d’un médiateur mnésique ou d’une règle relationnelle unifiée. Tant que le sujet cherche une stratégie d’encodage (par exemple, un code phonologique, une imagerie mentale ou une règle logique), la connexion n’existe pas dans le lexique mental ; dès que le code intégrateur est généré et stocké en mémoire épisodique, la trace devient immédiatement disponible pour la restitution directe.
7. Composantes clés, types et dimensions
Le paradigme de l’apprentissage en tout ou rien s’articule autour de plusieurs dimensions structurales et typologies spécifiques :
- L’état non appris (État U) : Phase initiale au cours de laquelle le sujet ne possède aucune information associative disponible. La probabilité de réponse correcte est strictement déterminée par le niveau de chance ou de devinette ($g$).
- L’état appris (État L) : Phase terminale absorbante où l’association est pleinement consolidée. La probabilité d’erreur tombe théoriquement à zéro (ou à un paramètre minimal d’inattention $e$).
- Le paramètre de transition ($c$) : Constante stochastique représentant la probabilité qu’un sujet effectue le saut qualitatif de l’état $U$ vers l’état $L$ au cours d’une présentation donnée du matériel.
- L’apprentissage en un essai unique (One-trial learning) : Cas limite spécifique de l’apprentissage en tout ou rien, où la valeur de la transition $c$ approche ou atteint 1,0 dès la première exposition à un stimulus particulièrement saillant ou biologiquement crucial.
- L’apprentissage conceptuel par épreuve d’hypothèses : Sous-type d’apprentissage discret où le sujet teste séquentiellement des règles explicites. L’abandon d’une hypothèse erronée et l’adoption de la règle adéquate provoquent un changement instantané et définitif de performance.
- L’association simple vs configurationnelle : Distinction opérationnelle entre des liaisons élémentaires stimulus-réponse et des architectures complexes d’indices composites nécessitant un verrouillage d’ensemble pour être opérationnelles.
8. Exemples et cas illustratifs
Un exemple paradigmatique en laboratoire réside dans l’apprentissage de paires associées de mots arbitraires, par exemple « Éléphant – Fourchette ». Un participant confronté pour la première fois à cette association tentera souvent de former une image mentale interactive (un éléphant manipulant une gigantesque fourchette). Tant que cette image mentale n’a pas été générée avec succès, le sujet interrogé sur l’amorce « Éléphant » sera incapable de fournir « Fourchette » autrement qu’au hasard. Dès l’instant où l’image mentale cohérente est formulée dans la mémoire de travail et consolidée, la réponse devient immédiatement certaine et reproductible lors de toutes les interrogations subséquentes.
Dans le domaine de la psychologie animale et de la biologie évolutive, le conditionnement d’aversion gustative (connu sous le nom d’effet Garcia) illustre avec force un apprentissage en tout ou rien survenu en un unique essai. Si un rat ingère une substance aromatisée inconnue puis subit, plusieurs heures plus tard, des nausées induites par des radiations ou du chlorure de lithium, il évitera désormais radicalement cette saveur tout au long de sa vie. Il n’y a aucun renforcement progressif : une unique cooccurrence décalée suffit à installer une modification comportementale pérenne et saturée.
Un autre cas concret s’observe chez l’enfant découvrant le principe de la conservation de la matière dans les stades du développement cognitif décrits par Jean Piaget. Confronté à deux récipients d’eau de formes différentes, un enfant d’âge préscolaire affirme systématiquement que le verre le plus haut contient davantage de liquide. Lorsqu’il accède enfin à la réversibilité opératoire, la transition n’est pas graduelle : l’enfant comprend subitement le principe physique sous-jacent et s’étonne même qu’on ait pu lui poser une question aussi triviale, illustrant la bascule instantanée d’un état d’incompréhension vers un état de maîtrise intégrale.
9. Mesure et évaluation
L’évaluation empirique de l’apprentissage en tout ou rien repose sur des protocoles méthodologiques et des traitements statistiques extrêmement spécialisés, développés pour déjouer les biais d’agrégation :
La méthode fondamentale consiste en l’analyse stationnaire précédant la dernière erreur (stationarity before the last error). Si l’apprentissage s’effectue par accumulation continue, la probabilité d’erreur d’un sujet devrait chuter progressivement au fil des essais qui précèdent immédiatement sa dernière faute. Si, en revanche, l’apprentissage obéit à une dynamique de tout ou rien, la probabilité de commettre une erreur doit demeurer strictement constante et horizontale depuis le tout premier essai jusqu’à l’essai précédant directement la découverte de la bonne réponse. Les travaux pionniers de Bower ont largement validé cette platitude statistique pré-critique pour un vaste ensemble de tâches verbales.
Une seconde approche métrologique utilise la technique du remplacement des items non appris de Rock. En substituant continuellement les stimuli ratés par des configurations inédites, les chercheurs mesurent si la vitesse moyenne pour atteindre le critère de maîtrise finale diffère entre une liste stable et une liste perpétuellement renouvelée. L’équivalence statistique des courbes constitue un indicateur formel de l’absence de trace résiduelle fonctionnelle consécutive aux répétitions manquées.
Enfin, les modélisateurs ont recours à l’estimation du maximum de vraisemblance appliquée aux modèles markoviens cachés (HMM). Ces outils quantitatifs permettent de déterminer, à partir de la séquence complète de zéros (erreurs) et de uns (succès) de chaque sujet, si les données sont mieux ajustées par un paramètre discret de transition unique ou par une fonction de croissance exponentielle continue issue des modèles de type opérateur linéaire de Bush et Mosteller.
10. Applications et portée pratique
Sur le plan pédagogique et éducatif, le modèle du tout ou rien recèle des implications profondes pour la conception didactique. S’il est vrai que les associations complexes ne se gravent pas par la simple récitation mécanique d’items mal compris, le matraquage de répétitions passives (le « par cœur » non signifiant) s’avère inopérant. L’instruction doit plutôt viser la création des conditions optimales d’émergence du saut qualitatif : formulation d’analogies pertinentes, mise en relief visuelle des structures profondes d’un problème et contextualisation active permettant le déclenchement immédiat de l’association mentale.
Dans le secteur de la psychothérapie cognitive et comportementale (TCC), ce paradigme trouve une résonance directe dans le traitement des phobies et des états de stress post-traumatique (ESPT). Les réactions de terreur traumatique se créent fréquemment selon un schéma en un essai unique : une confrontation aiguë à un danger mortel configure instantanément un réseau de peur inaltéré. Réciproquement, la restructuration cognitive en thérapie peut provoquer des ruptures de sens brutales, où un patient réévalue radicalement une croyance dysfonctionnelle séculaire à la faveur d’une prise de conscience soudaine.
Dans le domaine ergonomique et la conception d’interfaces utilisateurs (UI/UX), la compréhension des transitions en tout ou rien guide la simplification des architectures logicielles. Lorsqu’un utilisateur navigue sur une plateforme numérique, l’apprentissage du mode opératoire d’une fonctionnalité ne progresse pas au fil des clics hésitants ; l’utilisateur « subit » l’incompréhension jusqu’à ce que la cohérence de l’interface devienne transparente dans son esprit, rendant tout guidage ultérieur superflu.
11. Recherche et données empiriques
Les décennies d’investigations empiriques ont produit un corpus imposant d’expérimentations soutenant l’existence de transitions discontinues dans des contextes bien définis :
Les recherches princeps de Gordon H. Bower menées à l’Université Stanford au début des années 1960 ont constitué la preuve expérimentale la plus éclatante du modèle markovien à deux états. En soumettant des sujets à des tâches d’association de paires de chiffres et de formes géométriques, Bower a démontré que la probabilité d’erreur restait invariablement fixée à environ 0,50 jusqu’au saut critique, après quoi elle s’effondrait à 0, sans aucun stade intermédiaire statistiquement décelable. Les calculs statistiques montraient que la distribution du nombre d’essais jusqu’à la dernière erreur épousait parfaitement une loi géométrique pure, confirmant la constance du taux de transition $c$.
D’autres travaux menés par Douglas Medin et ses collaborateurs sur l’apprentissage de catégories conceptuelles ont révélé que lorsque les catégories reposent sur une règle logique unidimensionnelle (par exemple, « tous les triangles sont dans la catégorie A, peu importe leur couleur ou leur taille »), l’apprentissage s’opère selon une cinétique stricte de tout ou rien. Les sujets testent des hypothèses successives de manière modale et, dès que la dimension pertinente est isolée, l’erreur est bannie du comportement expérimental.
À l’échelle neurobiologique moderne, les neurosciences contemporaines fournissent des données cellulaires qui résonnent avec ces modèles discrets. La plasticité synaptique et la potentialisation à long terme (LTP) au sein de l’hippocampe peuvent être déclenchées par une bouffée unique de stimulations thêta à haute fréquence, convertissant une synapse silencieuse en synapse fonctionnelle par le recrutement rapide de récepteurs AMPA. Ce mécanisme biologique à l’échelle moléculaire soutient la possibilité matérielle d’une inscription associative binaire au niveau des micro-circuits neuronaux.
12. Considérations culturelles et contextuelles
L’expression et l’interprétation des modalités d’apprentissage varient sensiblement selon les contextes socioculturels et les traditions pédagogiques. Dans les systèmes éducatifs occidentaux modernes, marqués par l’héritage cartésien et la psychométrie contemporaine, on privilégie souvent une vision analytique et incrémentale du progrès académique, découpant les savoirs en compétences graduées mesurées par des évaluations continues régulières.
À l’inverse, plusieurs traditions éducatives traditionnelles, qu’il s’agisse de l’artisanat de guilde en Europe médiévale, du compagnonnage ou de l’apprentissage des arts martiaux et de la calligraphie en Asie de l’Est, mettent l’accent sur l’observation silencieuse prolongée exempte de verbalisation intermédiaire. L’apprenti passe de longues périodes sans tenter d’exécuter la tâche maîtresse, jusqu’à ce que l’intégration interne du geste soit accomplie dans sa totalité. L’exécution finale surgit alors souvent d’un bloc, mimant un apprentissage en tout ou rien par imprégnation globale plutôt qu’une succession d’ébauches maladroites corrigées de manière incrémentale.
En outre, les facteurs motivationnels et la tolérance à l’échec diffèrent grandement selon les cultures. Dans les milieux valorisant l’effort continu (modèle de l’état d’esprit de développement ou growth mindset théorisé par Carol Dweck), l’illusion que l’apprentissage est intrinsèquement « en tout ou rien » peut induire des croyances limitantes : les apprenants risquent d’interpréter un échec précoce comme l’absence innée d’un don catégoriel (« je suis nul en mathématiques »), abandonnant la pratique requise pour créer les occasions futures de la transition cognitive.
13. Critiques, controverses et limites
Le modèle de l’apprentissage en tout ou rien a fait l’objet de vives contestations épistémologiques et méthodologiques dès son émergence, déclenchant des controverses qui ont agité la psychologie cognitive durant plus de deux décennies :
La critique la plus tenace a été formulée par les tenants des modèles d’accumulation continue de la force de trace (notamment Leo Postman et Benton J. Underwood). Ces auteurs ont soutenu que la méthode de substitution d’items de Rock comportait un biais de sélection d’échantillon majeur : en éliminant les items échoués à chaque essai, Rock remplaçait potentiellement des paires intrinsèquement « difficiles » par des paires intrinsèquement « faciles » issues du réservoir restant, créant un artefact de rythme d’apprentissage. Des réplications minutieuses ont montré que lorsque la difficulté des paires est rigoureusement homogénéisée, un faible effet résiduel d’accumulation peut parfois réapparaître.
Une seconde limite concerne le champ d’application du modèle. Si le principe du tout ou rien s’adapte remarquablement bien aux tâches simples de mémoire verbale, aux paires associées arbitraires et à la découverte de règles logiques univoques, il échoue lamentablement à rendre compte de l’acquisition des compétences motrices et perceptives complexes. L’apprentissage de la pratique d’un instrument de musique, du tir à l’arc ou de la prononciation des phonèmes d’une langue étrangère obéit indubitablement à un affinement graduel, reposant sur des ajustements rétroactifs continus et une sédimentation motrice qui exclut tout passage instantané du néant à la perfection.
Enfin, les modèles connexionnistes et les réseaux de neurones artificiels développés à partir des années 1980 (modèles de rétropropagation du gradient de Rumelhart et McClelland) ont réhabilité l’incrémentalisme. Ces architectures montrent qu’un ajustement infinitésimal et continu des poids synaptiques au cours de milliers d’itérations peut néanmoins engendrer, au niveau macroscopique du comportement de sortie du réseau, des transitions de phase abruptes ressemblant superficiellement à des sauts de tout ou rien. Dès lors, le saut binaire peut n’être qu’une illusion phénoménologique masquant une accumulation continue sous-jacente parvenue à un seuil critique d’activation.
14. Termes connexes et distinctions
Pour éviter toute confusion conceptuelle, il importe de distinguer l’apprentissage en tout ou rien de notions connexes de la littérature psychologique :
- Apprentissage incrémental : Processus continu selon lequel la force associative ou l’habileté s’accroît d’une quantité infinitésimale à chaque répétition renforcée. C’est l’antithèse directe de l’apprentissage en tout ou rien.
- Apprentissage par insight (Einsicht) : Résolution soudaine d’un problème due à une réorganisation globale du champ cognitif perceptif. Bien que partageant la discontinuité temporelle du tout ou rien, l’insight implique une compréhension structurelle interne des relations logiques, alors que l’apprentissage en tout ou rien peut s’appliquer à des associations purement arbitraires dépourvues de sens rationnel intrinsèque.
- Conditionnement classique (pavlovien) : Établissement progressif d’un réflexe conditionné par appariement répété entre un stimulus neutre et un stimulus inconditionnel, historiquement modélisé par des équations continues de type Rescorla-Wagner, bien que certaines aversions gustatives manifestent des propriétés de saut en essai unique.
- Apprentissage latent : Acquisition de connaissances sans renforcement apparent ni modification comportementale immédiate (Tolman). Il se distingue de l’apprentissage en tout ou rien, car le savoir latent s’accumule sans se manifester extérieurement, tandis que le modèle en tout ou rien formalise le moment précis où la trace associative bascule à l’état actif.
- Loi du tout ou rien en neurophysiologie : Propriété biophysique du potentiel d’action neuronal qui se déclenche à son amplitude maximale dès que le seuil de dépolarisation membranaire est franchi, ou ne se déclenche pas du tout. Il s’agit de la base physiologique analogique qui a inspiré la métaphore cognitive éponyme.
15. Résumé et points clés
L’apprentissage en tout ou rien constitue l’un des paradigmes théoriques les plus audacieux de l’histoire des sciences cognitives, ayant remis en cause le dogme séculaire de la répétition cumulative et continue :
- Il stipule que l’unité élémentaire d’association mémorielle passe instantanément d’un état de connaissance nulle à un état de rétention totale en un essai unique.
- L’apparence de progression continue sur les courbes collectives d’apprentissage résulte d’un artéfact statistique d’agrégation masquant les sauts individuels discontinus.
- Mathématiquement validé par les chaînes de Markov à deux états (Bower, Estes), ce modèle explique parfaitement l’indépendance des erreurs préalables et la soudaineté de l’atteinte du critère de performance sur du matériel associatif ou conceptuel.
- Bien qu’inapplicable aux coordinations motrices continues, il conserve une valeur heuristique déterminante pour comprendre l’encodage mnésique verbal, la déduction d’hypothèses logiques et certains conditionnements biologiques primordiaux.
Références
- Adrian, E. D. (1914). The all-or-none principle in nerve. The Journal of Physiology, 47(6), 460–474. https://doi.org/10.1113/jphysiol.1914.sp001637
- Bower, G. H. (1961). Application of a model to paired-associate learning. Psychometrika, 26(3), 255–280. https://doi.org/10.1007/BF02289774
- Estes, W. K. (1960). Learning theory and the new « mental chemistry ». Psychological Review, 67(4), 207–223. https://doi.org/10.1037/h0040798
- Guthrie, E. R. (1935). The Psychology of Learning. Harper & Brothers.
- Rock, I. (1957). The role of repetition in associative learning. The American Journal of Psychology, 70(2), 186–193. https://doi.org/10.2307/1419321