Learning temporally delayed spatial regularities with the contextual cueing paradigm
Apprentissage de régularités spatiales différées dans le temps avec le paradigme du contextual cueing
Résumé
Contextual cueing (Chun & Jiang, 1998) refers to a facilitation in a visual search task due to learning contextual and statistical regularities that predict a target characteristic. Through five experiments, we investigated spatio-temporal statistical learning from visually complex images. Using a procedure of contextual cueing, we first examined the robustness of learning over weeks when an image in the background predicted the location of a T-shaped target placed amongst L-shaped distractors (Experiment 1). The results show that contextual cueing was intact over 10-12 weeks when the images and the letters appeared within the same display (intra-display procedure). We then tested whether a visually complex image could act as a prime predicting the target location in a subsequent display. In Experiments 2-4, an image was presented during 2s prior to the search display (i.e., an array of letters). The procedure of priming (i.e., inter-display procedure) was implemented after an intra-display procedure (Experiment 2), at the beginning of the task (Experiment 3) or before an intra-display procedure (Experiment 4). Experiment 5 was based on an inter-trial procedure, i.e., the image on trial N-1 predicted the target location on trial N. None of those four experiments succeeded in providing evidence of contextual cueing from prime images, even from pre-existing learning. Our findings demonstrate a robust contextual cueing effect over weeks when contingencies are presented within the same display. However, this associative learning was disrupted when the predictive image primes the search display, i.e., when the contingencies were not presented within the same temporal window. This highlights firm limits in temporal visual statistical learning within complex images
Le contextual cueing (Chun & Jiang 1998) fait référence à un mécanisme de facilitation de la recherche, au cours d’une tâche, dû à l'apprentissage de régularités contextuelles et statistiques prédisant la caractéristique d’une cible. À travers cinq expériences, nous avons étudié les effets de statistical learning spatio-temporel à partir d'images. En utilisant une procédure de contextual cueing, nous avons d'abord examiné la robustesse de l'apprentissage sur plusieurs semaines lorsqu'une image en arrière-plan prédisait l'emplacement d’un T à détecter parmi des L (Expérience 1). Les résultats montrent que le bénéfice dans la recherche visuel est intact même après une période de 10 à 12 semaines lorsque les images et les lettres sont présentées dans le même affichage (procédure dite intra-affichage). Nous avons ensuite testé la possibilité qu’une image puisse agir comme une amorce prédisant l'emplacement de la lettre cible dans un affichage ultérieur. Dans les Expériences 2 à 4, une image était proposée pendant 2 secondes avant la présentation des lettres. La procédure d'amorçage (c'est-à-dire la procédure inter-affichages) a été mise en œuvre après une procédure intra-affichage (Expérience 2), au début de la tâche (Expérience 3) ou avant une procédure intra-affichage (Expérience 4). L'Expérience 5 était basée sur une procédure inter-essais, c'est-à-dire qu'une image en arrière fond de lettres à l'essai N-1 prédisait l'emplacement de la cible à l'essai N. Aucune de ces quatre expériences n'a permis de mettre en évidence d’ effets de contextual cueing à partir d'images amorces, et ce même après une phase d’apprentissage. Dans leur ensemble, nos résultats mettent en évidence des effets robustes de contextual cueing, même après plusieurs semaines, lorsque des contingences sont présentées au sein d’un même affichage. Cependant, cet apprentissage associatif se trouve perturbé dès lors que l'image prédictive amorce la position de la cible au sein d’un environnement de recherche ultérieur, c'est-à-dire lorsque les contingences ne sont pas présentées dans la même fenêtre temporelle. Dans leur ensemble, les résultats mettent en évidence d’importantes limites dans le phénomène du statistical learning temporel au sein d'images complexes.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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