Association entre traits autistiques et réussite dans un jeu d’exploration

Association entre traits autistiques et réussite dans un jeu d’exploration

Les chercheurs ont testé 77 étudiants universitaires dans le cadre d’une curieuse tâche d’exploration.

Dans une étude récemment publiée dansBiologie computationnelle PLoSLes chercheurs ont examiné comment le comportement curieux varie en fonction des caractéristiques individuelles, en particulier des traits autistiques, et du succès exploratoire.

Leurs résultats mettent en évidence la façon dont les différences individuelles dans les traits autistiques façonnent les styles d’exploration, ce qui a un impact sur le potentiel des approches personnalisées pour améliorer les processus d’apprentissage.

arrière-plan

L’apprentissage curieux se concentre sur l’exploration autodirigée, motivée par un désir intrinsèque d’apprendre plutôt que par des récompenses externes. Les gens ont tendance à explorer des environnements dans lesquels ils espèrent progresser davantage dans leur apprentissage et à se désengager lorsque les progrès sont minimes.

Cependant, le comportement d'investigation varie considérablement d'un individu à l'autre et peut être lié à des traits de personnalité tels que les traits autistiques, la prise de risque et l'impulsivité.

Les traits autistiques, y compris l'insistance sur la similitude, sont associés à des modèles d'apprentissage uniques, tels que : Des recherches antérieures montrent que les personnes présentant des traits autistiques plus élevés peuvent avoir moins de tolérance aux erreurs de prédiction, ce qui affecte leur comportement exploratoire.

À propos de l'étude

Dans cette étude, les chercheurs ont examiné comment les traits autistiques influencent l’exploration curieuse. Leur première hypothèse était que les individus ayant des traits autistiques plus élevés pourraient mettre l’accent sur la réduction de l’incertitude et sur la valeur de petits gains d’apprentissage cohérents. Alternativement, l’intolérance à l’incertitude pourrait conduire les individus ayant des traits autistiques élevés à éviter les situations aux conséquences imprévisibles.

Les chercheurs ont recruté 77 participants qui étaient des étudiants universitaires récents ou actuels, dont 70 ont poursuivi l'étude. Les participants finaux étaient âgés de 17 à 35 ans, avec un âge moyen de 22,2 ans ; 14 identifiés comme hommes, 51 comme femmes et 5 comme non binaires.

Les participants ont interagi avec des personnages animaux dans une base d'écran et ont prédit l'emplacement suivant de chaque personnage sur la base de schémas de dissimulation probabilistes. La tâche comprenait trois décors (prairies, mer et plage), chacun avec quatre animaux.

La tâche permettait aux participants d’explorer librement, les décisions étant suivies en fonction de leurs erreurs de prédiction, de leurs progrès d’apprentissage et de leurs préférences en matière de nouveauté. Un modèle hiérarchique a évalué leurs progrès d’apprentissage, leurs erreurs de prédiction et leurs décisions lors des essais exploratoires. Aucune instruction n'a été donnée et aucune récompense n'a été donnée si les participants avaient bien deviné.

En outre, les chercheurs ont collecté des informations sur les traits autistiques via des questionnaires sur le comportement social des adultes et, éventuellement, des rapports des parents des participants. L’étude s’est concentrée sur la sous-échelle « insistance sur la similitude », qui évalue le besoin de prévisibilité et d’évitement du changement. Les chercheurs ont également examiné l’impact plus large que les traits autistiques peuvent avoir sur le comportement exploratoire.

En analysant comment les traits autistiques influencent les décisions d’apprentissage, l’étude vise à mieux comprendre comment ces traits influencent l’exploration curieuse et diffèrent entre les individus.

Résultats

Quatre modèles logistiques ont testé l'influence de facteurs (erreur de prédiction, progrès d'apprentissage, nouveauté) sur les décisions des participants de rester ou de partir. Les traits autistiques (en particulier « l’insistance sur la similitude ») et la durée des essais ont été analysés pour leurs effets.

Les participants ayant une moindre insistance sur l’égalité ont utilisé les progrès d’apprentissage très tôt, mais sont passés plus tard à l’erreur de prédiction. Cependant, les participants qui insistaient davantage sur la similitude se sont ensuite appuyés sur les progrès de l'apprentissage mais n'ont utilisé aucun facteur au départ. La nouveauté n'a pas eu d'impact significatif sur ces décisions.

Des tendances similaires ont été observées lorsque les données d’auto-évaluation étaient considérées comme variables explicatives, mais toutes les interactions (en particulier le temps) n’atteignaient pas une signification statistique.

En examinant les liens entre les choix exploratoires et les traits autistiques, les chercheurs ont constaté que les participants ayant une insistance élevée ou faible sur la similitude préféraient de nouvelles options.

D'après les rapports d'autres personnes, la nouveauté a influencé l'insistance des groupes à égalité faible et élevée, tandis que les erreurs de prédiction et les effets sur les progrès de l'apprentissage n'étaient pas significatifs. Sur la base des auto-évaluations, le groupe à faible persévérance préférait les options avec des erreurs de prédiction plus faibles, tandis que le groupe à forte persévérance préférait les options avec des progrès d'apprentissage plus élevés.

En ce qui concerne les associations avec les performances d'apprentissage, une insistance plus élevée sur la similitude était corrélée à une amélioration des performances dans la plupart des modèles de dissimulation, à l'exception d'un modèle avec des associations élevées et des modèles non autorisés. Cette interaction était significative pour les déclarations des autres, mais pas pour les auto-évaluations.

Conclusions

Les chercheurs ont examiné comment les traits autistiques influencent le comportement d’apprentissage curieux en utilisant une tâche qui demandait aux participants de choisir quand arrêter d’échantillonner un environnement et quoi explorer ensuite. Ils ont utilisé la modélisation informatique pour analyser le rythme d'apprentissage et les erreurs de prédiction des participants.

Alors que les participants ayant une moindre insistance sur l’équité s’appuyaient davantage sur l’étape d’apprentissage pour quitter un environnement plus tôt, ils sont passés à l’erreur de prédiction attendue pour quitter les activités lorsqu’ils s’attendaient à de mauvaises performances.

Les participants ayant une persistance plus élevée dans la similitude ont montré une plus grande persévérance et se sont initialement appuyés moins sur les progrès de l'apprentissage, mais ont progressivement commencé à abandonner les activités à mesure que les progrès de l'apprentissage diminuaient. Tous les participants ont préféré les nouvelles options.

Cependant, d'autres caractéristiques autistiques telles qu'une interaction sociale réduite et une empathie peuvent également influencer l'enquête au-delà de l'égalité. Les chercheurs ont souligné la nécessité de recherches futures pour examiner les mécanismes cérébraux et les relations causales entre les traits autistiques et le comportement d'apprentissage.

Sources :