Le raisonnement
1- Le Raisonnement:
1.1. Définition générale:
Raisonnement = Une des caractéristiques de l’intelligence humaine qui la distingue des autres intelligences animales.
Objectifs du raisonnement: - Épistémique (intellectuel): Comprendre
- Pratique: planifier des actions/résoudre des problèmes/prendre des décisions
--> le raisonnement nous permet de faire des conclusions à partir d’informations que nous avons. …que ces informations soient des
vérités générales (ou théories) ou de simples observations qui sont à notre disposition
1.2. Les types de raisonnement:
2 grands types de raisonnement: Le raisonnement déductif = va du général au particulier.
Exemple: Vous savez que les oiseaux ont des plumes, des ailes et un bec (général). Si vous
voyez un animal qui a ces caractéristiques, vous déduirez que c’est un oiseau (particulier)
1er Exemple : les syllogismes --> Le syllogisme est un raisonnement logique à deux
propositions (les prémisses) conduisant à une conclusion.
Socrate est un homme [Prémisse 1]
Tous les hommes sont mortels [Prémisse 2]
Socrate est mortel [Conclusion]
2 e Exemple : raisonnement conditionnel --> Raisonnement logique on a p donc on déduit
q (conclusion)
Lorsqu’il pleut les rues sont mouillées [p]
La rue est mouillée [q]
il pleut [Conclusion]
Le raisonnement inductif: va du particulier au général
Ex:
Raisonnement inductifs "augmentent" l’information en tirant des
conclusions qui vont au-delà des prémisses.
1.3. Stratégies:
La stratégie algorithmique = Procédure systématique, analytique, au pas-à-pas qui produit toujours la solution correcte d’un
problème. Ex: une formule mathématique est un bon exemple d’algorithme. y = ax + b
--> C'est conscients et donc faciles à verbaliser. Ils fonctionnent systématiquement s’ils sont appliqués de A à Z de façon stricte
---> C'est “anti-créatifs” la plupart des algorithmes sont appris.
Ex:X est plus grand que Y qui est plus petit que Z. Qui est le plus petit ? Conclusion: Y
Stratégie heuristique = recherche sélective privilégiant les informations les plus susceptibles d’amener à une solution.
--> Souvent plus rapides ou plus simples que les algorithmes
---> Incluent un élément de risque (n’offrent aucune garantie de résoudre le problème), contrairement à l’algorithme.
Stratégie par essais-erreurs = Consiste à essayer diverses solutions en écartant celles qui ne marchent pas.
Ex: comment atteindre les gâteaux que maman a perchés sur une étagère?
Ex: je fais un puzzle : en général, j’utilise d’abord des heuristiques (tri des couleurs, recherche des coins, des bordures) puis je
recherche de formes et ensuite je termine par stratégie essais erreurs avec un nombre limité de pièces
“Stratégie” de l’insight = Emergence brusque à la conscience d’une solution complète.
-->se produit souvent dans le contexte d’une impasse, chez un individu ayant toute compétence pour trouver la solution.
2 obstacles: On a tendance à utiliser des heuristiques
Face à une difficulté, on réitère la même séquence incorrecte d’opérations au lieu de modifier notre représentation
mentale du problème.
1.4. Biais:
Se produit lorsque la majorité des personnes interrogées (plus de 50%) échoue à donner la même réponse correcte à un problème
de logique et fournit la même réponse erronée.
Ex biais de raisonnement: l’heuristique de disponibilité (=surestimer certains éléments saillants en mémoire en négligeant des
informations pertinentes à la résolution du problème)/ Exemple (Tversky & Kahneman, 1983) : Imaginez quatre pages d’une
nouvelle (environ 2 000 mots). Combien de mots seraient de la forme suivante ?_ _ _ _ _ _n_ Et combien _ _ _ _ _ _nt
Choisissez vos estimations parmi les suivantes : 5-10/20-30 etc.
-->Résultat : Il y a davantage de personnes qui répondent qu’il y aura + de mots de la forme _ _nt que de la forme _ _n_ .
Pourtant les mots de la forme _ _nt font partie de ceux de la forme _ _n_ .
Le biais de croyance (=Tendance à accorder davantage d’importance à la crédibilité sémantique d’une conclusion qu’à sa
conclusion logique.) Ex: Les participants ont davantage tendance à considérer que le syllogisme 2 alors qu'ils sont tout les 2 faux
1- Le Raisonnement:
1.1. Définition générale:
Raisonnement = Une des caractéristiques de l’intelligence humaine qui la distingue des autres intelligences animales.
Objectifs du raisonnement: - Épistémique (intellectuel): Comprendre
- Pratique: planifier des actions/résoudre des problèmes/prendre des décisions
--> le raisonnement nous permet de faire des conclusions à partir d’informations que nous avons. …que ces informations soient des
vérités générales (ou théories) ou de simples observations qui sont à notre disposition
1.2. Les types de raisonnement:
2 grands types de raisonnement: Le raisonnement déductif = va du général au particulier.
Exemple: Vous savez que les oiseaux ont des plumes, des ailes et un bec (général). Si vous
voyez un animal qui a ces caractéristiques, vous déduirez que c’est un oiseau (particulier)
1er Exemple : les syllogismes --> Le syllogisme est un raisonnement logique à deux
propositions (les prémisses) conduisant à une conclusion.
Socrate est un homme [Prémisse 1]
Tous les hommes sont mortels [Prémisse 2]
Socrate est mortel [Conclusion]
2 e Exemple : raisonnement conditionnel --> Raisonnement logique on a p donc on déduit
q (conclusion)
Lorsqu’il pleut les rues sont mouillées [p]
La rue est mouillée [q]
il pleut [Conclusion]
Le raisonnement inductif: va du particulier au général
Ex:
Raisonnement inductifs "augmentent" l’information en tirant des
conclusions qui vont au-delà des prémisses.
1.3. Stratégies:
La stratégie algorithmique = Procédure systématique, analytique, au pas-à-pas qui produit toujours la solution correcte d’un
problème. Ex: une formule mathématique est un bon exemple d’algorithme. y = ax + b
--> C'est conscients et donc faciles à verbaliser. Ils fonctionnent systématiquement s’ils sont appliqués de A à Z de façon stricte
---> C'est “anti-créatifs” la plupart des algorithmes sont appris.
Ex:X est plus grand que Y qui est plus petit que Z. Qui est le plus petit ? Conclusion: Y
Stratégie heuristique = recherche sélective privilégiant les informations les plus susceptibles d’amener à une solution.
--> Souvent plus rapides ou plus simples que les algorithmes
---> Incluent un élément de risque (n’offrent aucune garantie de résoudre le problème), contrairement à l’algorithme.
Stratégie par essais-erreurs = Consiste à essayer diverses solutions en écartant celles qui ne marchent pas.
Ex: comment atteindre les gâteaux que maman a perchés sur une étagère?
Ex: je fais un puzzle : en général, j’utilise d’abord des heuristiques (tri des couleurs, recherche des coins, des bordures) puis je
recherche de formes et ensuite je termine par stratégie essais erreurs avec un nombre limité de pièces
“Stratégie” de l’insight = Emergence brusque à la conscience d’une solution complète.
-->se produit souvent dans le contexte d’une impasse, chez un individu ayant toute compétence pour trouver la solution.
2 obstacles: On a tendance à utiliser des heuristiques
Face à une difficulté, on réitère la même séquence incorrecte d’opérations au lieu de modifier notre représentation
mentale du problème.
1.4. Biais:
Se produit lorsque la majorité des personnes interrogées (plus de 50%) échoue à donner la même réponse correcte à un problème
de logique et fournit la même réponse erronée.
Ex biais de raisonnement: l’heuristique de disponibilité (=surestimer certains éléments saillants en mémoire en négligeant des
informations pertinentes à la résolution du problème)/ Exemple (Tversky & Kahneman, 1983) : Imaginez quatre pages d’une
nouvelle (environ 2 000 mots). Combien de mots seraient de la forme suivante ?_ _ _ _ _ _n_ Et combien _ _ _ _ _ _nt
Choisissez vos estimations parmi les suivantes : 5-10/20-30 etc.
-->Résultat : Il y a davantage de personnes qui répondent qu’il y aura + de mots de la forme _ _nt que de la forme _ _n_ .
Pourtant les mots de la forme _ _nt font partie de ceux de la forme _ _n_ .
Le biais de croyance (=Tendance à accorder davantage d’importance à la crédibilité sémantique d’une conclusion qu’à sa
conclusion logique.) Ex: Les participants ont davantage tendance à considérer que le syllogisme 2 alors qu'ils sont tout les 2 faux
