Les résultats des études de l’entraînement des fonctions exécutives sont prometteurs pour le champ de l’éducation. En effet, plusieurs études ont démontré les effets bénéfiques de l’entraînement à la mémoire de travail dans plusieurs groupes d'âge (Borella et al., 2010; Söderqvist et al., 2012; Jaeggi et al., 2013) avec des effets de transfert proche et lointain, notamment sur les performances de mathématiques (Dahlin, 2013 ; Bergman-Nutley & Klingberg, 2014), les capacités de lecture (Chein & Morrison, 2010; Dahlin, 2010; Loosli et al., 2012; Karbach et al., 2015), le raisonnement ou l’intelligence fluide (Klingberg et al., 2005 ; Borella et al., 2010; Jaušovec & Jaušovec, 2012; Au et al., 2014; Chooi & Thompson, 2012; Harrison et al., 2013; Redick et al., 2013; Melby-Lervåg & Hulme, 2013; Bogg & Lasecki, 2015; Schwaighofer et al., 2015; Dougherty et al., 2016). D’autres études se sont concentrées sur l’entraînement au contrôle inhibiteur (Spierer et al., 2013). Plusieurs de ces études n’ont pas trouvé d'effets de transfert comportemental après un entraînement au contrôle inhibiteur (Thorell et al., 2009; Berkman et al., 2014; Enge et al., 2014). Cependant, d'autres études ont montré des effets bénéfiques de transfert de proche et lointain après un entraînement à la flexibilité cognitive chez des d'individus en bonne santé (Karbach & Kray, 2009). D’autres encore ont mis en évidence des effets bénéfiques
145 liés à un entraînement exécutif sur les scores d’intelligence fluide chez des enfants (Rueda et al., 2005 & 2012; Liu et al., 2015). Et enfin, d’autres chercheurs ont démontré des effets de transfert proche chez les enfants en développement ‘typique’ (Dowsett & Livesey, 2000) ou avec des déficits de contrôle exécutif (Kray et al., 2012).
Malgré les résultats très diversifiés dans les effets induits par l’entraînement au contrôle inhibiteur, nous saons que l’inhibition joue un rôle primordial dans les apprentissages scolaires (Lubin et al., 2013 & 2016; Borst et al., 2015; Lanoë et al., 2016; Roell et al., 2017 & 2018). Par exemple, la résolution de problèmes arithmétiques peut poser un problème pour les enfants lorsque les énonces de ces problèmes impliquent un conflit (cf. Lubin et al., 2013). Ce conflit correspond à l’heuristique induite par l’énoncé, c’est-à-dire de faire une addition quand l’énoncé contient "plus que" ou une soustraction quand il contient "moins que". La capacité d’inhiber cette heuristique devient plus efficiente avec l’âge, par conséquent elle permet aux adultes de faire moins d’erreurs. En conclusion, cette heuristique induite par la forme de l’énoncé se construit et se renforce sûrement dans les apprentissages scolaires précédents. Ceci crée une preuve tangible que, d’un point de vue pédagogique, les enfants avec des difficultés face aux problèmes arithmétiques n’ont pas forcément de déficit en mathématiques mais plutôt qu’ils présentent un défaut d’inhibition. Il existe également un lien entre les capacités inhibitrices dans un autre domaine scolaire. Par exemple, dans la tâche de grammaire où ici encore il faut inhiber une heuristique sur-apprise qui implique de mettre automatiquement au pluriel le mot qui suit le déterminant "les" (e.g. "Je les manges" vs "Je les mange") (Lanoë et al., 2016). Par conséquent, dans les apprentissages scolaires il faut parfois inhiber une heuristique sur apprise, de ce fait ceci à tous âges. Donc, dans le contexte éducatif le fait d’entraîner à identifier et à inhiber des heuristiques trompeuses en faveur d’une réponse plus logique semblerait pertinent. Certaines études ont démontré une diminution des erreurs systématiques et de raisonnement (Houdé et al., 2000 & 2007; Brault et al., 2015). Par exemple, les chercheurs ont montré une réorganisation cérébrale suite à un entraînement au contrôle inhibiteur de 20 minutes à une tâche de raisonnement, chez l’adulte (Houdé et al., 2000). Cette réorganisation de l’activation cérébrale change pour un réseau initialement basé au niveau des aires visuelles, reflétant des erreurs de
146 biais visuels, pour un réseau situé au niveau du cortex préfrontal, reflétant le recrutement des capacités exécutives et plus particulièrement le contrôle inhibiteur. Cette étude prouve donc qu’il est possible d’entraîner les capacités inhibitrices à résister aux automatismes et d’intégrer ce type d’entraînement dans un contexte pédagogique, puisqu’améliorer les performances au contrôle inhibiteur permettrait de passer d’un raisonnement biaisé à un raisonnement logique.
De plus, pour mieux comprendre les différences intra et interindividuelles dans la mise en place des apprentissages scolaires, il faut, en plus des données comportementales, prendre en compte les données cérébrales au niveau structural (Fornito et al., 2004; Cachia et al., 2014; Borst et al., 2014; Tissier et al., 2018). En effet, en étudiant la morphologie sulcale du cortex cingulaire antérieur, des chercheurs ont mis en évidence une influence de ce dernier sur les performances cognitives à la tâche de Stroop chez des enfants, âgés de 5 ans (Cachia et al., 2014). Les enfants avec un motif asymétrique présentaient de meilleures performances d’inhibition que les enfants avec un motif symétrique. D’autres chercheurs de la même équipe, ont démontré que cette influence était pérenne du fait qu’ils ont retrouvé ces mêmes différences de performances chez ces mêmes enfants âgés cette fois de 9 ans (Borst et al., 2014). Une autre étude a également mis en avant l’impact de l’asymétrie du sillon frontal inférieur sur les capacités inhibitrices (Tissier et al., 2018). Par conséquent, il existe une contrainte cérébrale précoce ayant un effet sur les compétences cognitives. De ce fait, les études sur les effets de l’entraînement ont toutes leur importance, car elles ont le potentiel de contrer cette contrainte précoce.
Pour conclure, l’entraînement cognitif est par définition destiné aux individus souhaitant prévenir l’apparition de déficits ou améliorer leurs capacités cognitives. Ainsi, l’entraînement cognitif semble idéal et très prometteur dans le cadre pédagogique.
147 Les fonctions exécutives jouent un rôle primordial dans de nombreux domaines, notamment dans les apprentissages scolaires (Dennis, 1989; Blair & Razza, 2007; Moffitt et al., 2011; Carlson & Moses, 2013; Kim et al., 2013; Reinert et al., 2013; Bull & Lee, 2014; Cragg & Gilmore, 2014; Liang et al., 2014). De ce fait, entraîner les compétences cognitives dans le but de les améliorer est attrayant, et cela permettrait par exemple de compenser des déficits cognitifs. Par conséquent, les études des effets de l’entraînement cognitif ont connu un essor depuis ces dernières années. Cependant dans la littérature, il n’y a pas de consensus sur les effets de transfert proche et/ou lointain induits par un entraînement (Jaeggi et al., 2008; Karbach & Kray, 2009; Thorell et al., 2009; Berkman et al., 2014; Karbach & Unger, 2014; Au et al., 2015; Liu et al., 2015; Traverso et al., 2015; Wilkinson et al., 2015; Homer et al., 2017; Souders et al., 2017). De plus, très peu d’études ont utilisé une approche multimodale. C’est donc le but de cette thèse : étudier les effets de l'entraînement du contrôle inhibiteur sur le développement cognitif et les apprentissages scolaires chez l'enfant au niveau comportemental, en analysant les effets de transfert proche et lointain. Nous avons également réalisé des analyses au niveau de l’anatomie cérébrale (i.e. IRMa), en examinant les changements macroscopiques induits par l’entraînement. Pour cela, nous avons eu recours à une méthodologie expérimentale classique d’apprentissage micro-longitudinale avec un prétest (Évaluation cognitive-1 et IRM-1), un apprentissage à la maison (sur tablette tactile), et un posttest immédiat (à la fin de l’apprentissage, Évaluation cognitive-2 et IRM-2). Nous avons sélectionné deux groupes d’enfants âgés de 9 à 10 ans, ils ont suivi un entraînement intensif de 15 minutes par jour, 5 jours par semaines pendant 5 semaines consécutives. Nous avons comparé un groupe contrôle actif (questions de culture générale) à un groupe expérimental, ayant suivi un
148 entraînement au contrôle inhibiteur ‘pur’ (Stroop et stop-signal). Les résultats démontrent une amélioration significative des performances aux tâches entraînées dans le groupe expérimental, mais pas dans le groupe contrôle actif. D’autre part, nous avons également constaté un effet de transfert lointain uniquement pour le groupe expérimental. Les enfants améliorent leurs compétences de mémoire de travail (n-back). Et enfin, au niveau cérébral, nous avons comparé notre groupe d’enfants à un groupe d’adolescents (16-17 ans), ayant suivi un protocole de recherche identique à celui des enfants. Cette étude met en évidence pour la première fois, la preuve que les mécanismes neuroplastiques structuraux complexes, dépendants de l’âge et du sexe, pourraient favoriser les changements d’efficience du contrôle inhibiteur à la suite d’un entraînement, chez des enfants et des adolescents. Ces mécanismes neuroplastiques sont influencés par des facteurs similaires (i.e. l’âge et le sexe) à ceux affectant la maturation du cerveau (Lenroot et al., 2007; Giedd & Rapoport, 2010; Raznahan et al., 2011; Wierenga et al., 2014). Ainsi, l'entraînement pourrait améliorer le fonctionnement cognitif en accélérant le développement plutôt qu'en s'écartant de la trajectoire développementale typique (Jolles & Crone, 2012). In fine, les résultats de ces études pourraient avoir des perspectives translationnelles, comme par exemple vers l’éducation. En effet, il a été prouvé que l’inhibition était cruciale dans les apprentissages scolaires (Lubin et al., 2013 & 2016; Borst et al., 2015; Lanoë et al., 2016; Roell et al., 2017 & 2018). Ainsi, créer des programmes permettant d’améliorer les capacités inhibitrices pourrait être utile au niveau éducatif. En conclusion, les études des effets de l’entraînement ont un avenir prometteur, grâce notamment aux résultats encourageants de nos recherches. Malgré cela, d’autres études sont tout de même nécessaires afin d’approfondir nos connaissances sur ces effets liés à l’entraînement cognitif.
149 Abutalebi, J., Della Rosa, P. A., Green, D. W., Hernandez, M., Scifo, P., Keim, R., Costa, A. (2012).
Bilingualism Tunes the Anterior Cingulate Cortex for Conflict Monitoring. Cerebral Cortex, 22(9), 2076‑2086. doi.org/10.1093/cercor/bhr287
Alderson, R. M., Rapport, M. D., Hudec, K. L., Sarver, D. E., & Kofler, M. J. (2010). Competing Core Processes in Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD): Do Working Memory Deficiencies Underlie Behavioral Inhibition Deficits? Journal of Abnormal Child Psychology, 38(4), 497‑507. doi.org/10.1007/s10802-010-9387-0
Alexander, M. P., & Stuss, D. T. (2000). Disorders of Frontal Lobe Functioning. Seminars in Neurology, 0(04), 427‑438. doi.org/10.1055/s-2000-13175
Allan, J. A. (2018). An analysis of Daniel Kahneman’s Thinking, fast and slow. Abingdon New York: Routledge.
Anderson, P. (2002). Assessment and Development of Executive Function (EF) During Childhood. Child Neuropsychology, 8(2), 71‑82. doi.org/10.1076/chin.8.2.71.8724
Appelbaum, L. G., Boehler, C. N., Davis, L. A., Won, R. J., & Woldorff, M. G. (2014). The dynamics of proactive and reactive cognitive control processes in the human brain. Journal of Cognitive Neuroscience, 26(5), 1021-1038.
Aron, A. R. (2006). Cortical and Subcortical Contributions to Stop Signal Response Inhibition: Role of the Subthalamic Nucleus. Journal of Neuroscience, 26(9), 2424‑2433.
doi.org/10.1523/JNEUROSCI.4682-05.2006
Aron, A. R., Durston, S., Eagle, D. M., Logan, G. D., Stinear, C. M., & Stuphorn, V. (2007). Converging Evidence for a Fronto-Basal-Ganglia Network for Inhibitory Control of Action and Cognition. Journal of Neuroscience, 27(44), 11860‑11864. doi.org/10.1523/JNEUROSCI.3644-07.2007 Aron, A. R., Robbins, T. W., & Poldrack, R. A. (2014). Inhibition and the right inferior frontal cortex:
one decade on. Trends in Cognitive Sciences, 18(4), 177-185.
150 Aron, Adam R., Fletcher, P. C., Bullmore, E. T., Sahakian, B. J., & Robbins, T. W. (2003). Erratum: Stop-
signal inhibition disrupted by damage to right inferior frontal gyrus in humans. Nature Neuroscience, 6(2), 115‑116. doi.org/10.1038/nn1003
Aron, Adam R., Herz, D. M., Brown, P., Forstmann, B. U., & Zaghloul, K. (2016). Frontosubthalamic Circuits for Control of Action and Cognition. The Journal of Neuroscience, 36(45), 11489‑11495. doi.org/10.1523/JNEUROSCI.2348-16.2016
Aron, Adam R., Robbins, T. W., & Poldrack, R. A. (2004). Inhibition and the right inferior frontal cortex. Trends in Cognitive Sciences, 8(4), 170‑177. doi.org/10.1016/j.tics.2004.02.010 Aron, Adam R., Robbins, T. W., & Poldrack, R. A. (2014). Inhibition and the right inferior frontal
cortex: one decade on. Trends in Cognitive Sciences, 18(4), 177‑185. doi.org/10.1016/j.tics.2013.12.003
Au, J., Buschkuehl, M., Duncan, G. J., & Jaeggi, S. M. (2016). There is no convincing evidence that working memory training is NOT effective: A reply to Melby-Lervåg and Hulme (2015). Psychonomic Bulletin & Review, 23(1), 331‑337. doi.org/10.3758/s13423-015-0967-4
Bailey, H. R., Dunlosky, J., & Hertzog, C. (2014). Does Strategy Training Reduce Age-Related Deficits in Working Memory? Gerontology, 60(4), 346‑356. doi.org/10.1159/000356699
Baltes, P. B., & Kliegl, R. (1992). Further Testing of Limits of Cognitive Plasticity: Negative Age Differences in a Mnemonic Skill Are Robust. Developmental Psychology, 28(1), 121-125. http://dx.doi.org/10.1037/0012-1649.28.1.121
Bangert, M., & Schlaug, G. (2006). Specialization of the specialized in features of external human brain morphology. European Journal of Neuroscience, 24(6), 1832‑1834.
doi.org/10.1111/j.1460-9568.2006.05031.x
Baniqued, P. L., Allen, C. M., Kranz, M. B., Johnson, K., Sipolins, A., Dickens, C., Kramer, A. F. (2015). Working Memory, Reasoning, and Task Switching Training: Transfer Effects, Limitations, and Great Expectations? PLOS ONE, 10(11), e0142169. doi.org/10.1371/journal.pone.0142169 Barkley, R. A. (1997). Behavioral inhibition, sustained attention, and executive functions: constructing
a unifying theory of ADHD. Psychological bulletin, 121(1), 65.
Barnea-Goraly, N., Menon, V., Eckert, M., Tamm, L., Bammer, R., Karchemskiy, A., Reiss, A. L. (2005). White Matter Development During Childhood and Adolescence: A Cross-sectional Diffusion Tensor Imaging Study. Cerebral Cortex, 15(12), 1848‑1854. doi.org/10.1093/cercor/bhi062 Basak, C., Boot, W. R., Voss, M. W., & Kramer, A. F. (2008). Can training in a real-time strategy video
game attenuate cognitive decline in older adults? Psychology and Aging, 23(4), 765‑777. doi.org/10.1037/a0013494
151 Battro, A. M., Fischer, K. W., & Léna, P. J. (2010). The Educated Brain: Essays in Neuroeducation.
Cambridge University Press.
Beauchamp, K. G., Kahn, L. E., & Berkman, E. T. (2016). Does inhibitory control training transfer?: behavioral and neural effects on an untrained emotion regulation task. Social Cognitive and Affective Neuroscience, 11(9), 1374‑1382. doi.org/10.1093/scan/nsw061
Bell, M. A., & Fox, N. A. (1992). The Relations between Frontal Brain Electrical Activity and Cognitive Development during Infancy. Child Development, 63(5), 1142‑1163. doi.org/10.1111/j.1467- 8624.1992.tb01685.x
Benson, J. E., Sabbagh, M. A., Carlson, S. M., & Zelazo, P. D. (2013). Individual differences in executive functioning predict preschoolers' improvement from theory-of-mind training. Developmental Psychology, 49(9), 1615-1627.
Bergman-Nutley, S., & Klingberg, T. (2014). Effect of working memory training on working memory, arithmetic and following instructions. Psychological Research, 78(6), 869‑877.
doi.org/10.1007/s00426-014-0614-0
Berkman, E. T., Kahn, L. E., & Merchant, J. S. (2014). Training-Induced Changes in Inhibitory Control Network Activity. Journal of Neuroscience, 34(1), 149‑157. doi.org/10.1523/JNEUROSCI.3564- 13.2014
Bermudez, P. (2005). Differences in Gray Matter between Musicians and Nonmusicians. Annals of the New York Academy of Sciences, 1060(1), 395‑399. doi.org/10.1196/annals.1360.057
Best, J. R., & Miller, P. H. (2010). A developmental perspective on executive function. Child development, 81(6), 1641–1660.
Bezdjian, S., Tuvblad, C., Wang, P., Raine, A., & Baker, L. A. (2014). Motor impulsivity during childhood and adolescence: A longitudinal biometric analysis of the go/no-go task in 9- to 18- year-old twins. Developmental Psychology, 50(11), 2549‑2557. doi.org/10.1037/a0038037 Bherer, L., Kramer, A. F., Peterson, M. S., Colcombe, S., Erickson, K., & Becic, E. (2008). Transfer
Effects in Task-Set Cost and Dual-Task Cost After Dual-Task Training in Older and Younger Adults: Further Evidence for Cognitive Plasticity in Attentional Control in Late Adulthood. Experimental Aging Research, 34(3), 188‑219. doi.org/10.1080/03610730802070068 Bialystok, E. (2017). The bilingual adaptation: How minds accommodate experience. Psychological
Bulletin, 143(3), 233‑262. doi.org/10.1037/bul0000099
Bialystok, E., & Craik, F. I. M. (2006). Lifespan Cognition: Mechanisms of Change. Oxford University Press.
152 Blair, C., & Razza, R. P. (2007). Relating effortful control, executive function, and false belief
understanding to emerging math and literacy ability in kindergarten. Child development, 78(2), 647–663.
Blakemore, S.-J., & Robbins, T. W. (2012). Decision-making in the adolescent brain. Nature Neuroscience, 15(9), 1184‑1191. doi.org/10.1038/nn.3177
Bogg, T., & Lasecki, L. (2015). Reliable gains? Evidence for substantially underpowered designs in studies of working memory training transfer to fluid intelligence. Frontiers in Psychology, 5(1589), 1-8. doi.org/10.3389/fpsyg.2014.01589
Boll, T., & Bryant, B. K. (Eds.). (1988). The Master lecture series, Vol. 7. Clinical neuropsychology and brain function: Research, measurement, and practice. Washington, DC, US: American
Psychological Association.
Boot, W. R., Simons, D. J., Stothart, C., & Stutts, C. (2013). The Pervasive Problem With Placebos in Psychology: Why Active Control Groups Are Not Sufficient to Rule Out Placebo Effects. Perspectives on Psychological Science, 8(4), 445-454. doi.org/10.1177/1745691613491271 Borella, E., Carbone, E., Pastore, M., De Beni, R., & Carretti, B. (2017). Working Memory Training for
Healthy Older Adults: The Role of Individual Characteristics in Explaining Short- and Long-Term Gains. Frontiers in Human Neuroscience, 11(99), 1-21. doi.org/10.3389/fnhum.2017.00099 Borst, G., Ahr, E., Roell, M. & Houdé, O. (2015) Psychonomic Bulletin & Review, 22(1), 228–234.
doi.org/10.3758/s13423-014-0663-9
Borst, G., Aite, A., & Houdé, O. (2015). Inhibition of misleading heuristics as a core mechanism for typical cognitive development: evidence from behavioural and brain-imaging studies. Developmental Mededicine and Child Neurology, 57(2), 21-25.
Borst, G., Cachia, A., Tissier, C., Ahr, E., Simon, G., & Houdé, O. (2016). Early Cerebral Constraints on Reading Skills in School-Age Children: An MRI Study. Mind, Brain, and Education, 10(1), 47-54. Borst, G., Poirel, N., Pineau, A., Cassotti, M., & Houdé, O. (2013). Inhibitory control efficiency in a
Piaget-like class-inclusion task in school-age children and adults: A developmental negative priming study. Developmental Psychology, 49(7), 1366‑1374. doi.org/10.1037/a0029622 Borst, Grégoire, Ahr, E., Roell, M., & Houdé, O. (2015). The cost of blocking the mirror generalization
process in reading: evidence for the role of inhibitory control in discriminating letters with lateral mirror-image counterparts. Psychonomic Bulletin & Review, 22(1), 228‑234. doi.org/10.3758/s13423-014-0663-9
Borst, Gregoire, Ganis, G., Thompson, W. L., & Kosslyn, S. M. (2012). Representations in mental imagery and working memory: Evidence from different types of visual masks. Memory & Cognition, 40(2), 204‑217. doi.org/10.3758/s13421-011-0143-7
153 Borst, Grégoire, Kievit, R. A., Thompson, W. L., & Kosslyn, S. M. (2011). Mental rotation is not easily
cognitively penetrable. Journal of Cognitive Psychology, 23(1), 60‑75. doi.org/10.1080/20445911.2011.454498
Borst, Grégoire, Poirel, N., Pineau, A., Cassotti, M., & Houdé, O. (2012). Inhibitory control in number- conservation and class-inclusion tasks: A neo-Piagetian inter-task priming study. Cognitive Development, 27(3), 283‑298. doi.org/10.1016/j.cogdev.2012.02.004
Brault Foisy, L.-M., Ahr, E., Masson, S., Borst, G., & Houdé, O. (2015). Blocking Our Brain: How We Can Avoid Repetitive Mistakes! Frontiers for Young Minds, 3(17), 1-9.
doi.org/10.3389/frym.2015.00017
Brehmer, Y., Li, S.-C., Müller, V., von Oertzen, T., & Lindenberger, U. (2007). Memory plasticity across the life span: Uncovering children’s latent potential. Developmental Psychology, 43(2), 465‑ 478. doi.org/10.1037/0012-1649.43.2.465
Brehmer, Y., Westerberg, H., & Bäckman, L. (2012). Working-memory training in younger and older adults: training gains, transfer, and maintenance. Frontiers in Human Neuroscience, 6(63), 1-7. doi.org/10.3389/fnhum.2012.00063
Bull, R., & Lee, K. (2014). Executive Functioning and Mathematics Achievement. Child Development Perspectives, 8(1), 36‑41. doi.org/10.1111/cdep.12059
Bull, R., Espy, K. A., Wiebe, S. A., Sheffield, T. D., & Nelson, J. M. (2011). Using confirmatory factor analysis to understand executive control in preschool children: sources of variation in emergent mathematic achievement: Executive control and emergent mathematics. Developmental Science, 14(4), 679‑692. doi.org/10.1111/j.1467-7687.2010.01012.x
Buschkuehl, M., Hernandez-Garcia, L., Jaeggi, S. M., Bernard, J. A., & Jonides, J. (2014). Neural effects of short-term training on working memory. Cognitive, Affective, & Behavioral Neuroscience, 14(1), 147‑160. doi.org/10.3758/s13415-013-0244-9
Buschkuehl, M., Jaeggi, S. M., & Jonides, J. (2012). Neuronal effects following working memory training. Developmental Cognitive Neuroscience, 2(1), 167-179.
Buschkuehl, M., Jaeggi, S., Kobel, A., and Perrig, W. J. (2008).Braintwister – Aufgabensammlung für kognitives Training. Bern: Institut für Psychologie, Universität Bern.
Button, K. S., Ioannidis, J. P., Mokrysz, C., Nosek, B. A., Flint, J., Robinson, E. S., et al. (2013). Power failure: why small sample size undermines the reliability of neuroscience. Nature Review Neuroscience, 14(5), 365-376.
Cachia, A., Borst, G., Tissier, C., Fisher, C., Plaze, M., Gay, O., Raznahan, A. (2016). Longitudinal stability of the folding pattern of the anterior cingulate cortex during development. Developmental Cognitive Neuroscience, 19, 122‑127. doi.org/10.1016/j.dcn.2016.02.011
154 Cachia, Arnaud, Borst, G., Vidal, J., Fischer, C., Pineau, A., Mangin, J.-F., & Houdé, O. (2014). The
Shape of the ACC Contributes to Cognitive Control Efficiency in Preschoolers. Journal of Cognitive Neuroscience, 26(1), 96‑106. doi.org/10.1162/jocn_a_00459
Carlson, S. M., & Moses, L. J. (2001). Individual differences in inhibitory control and children’s theory of mind. Child development, 72(4), 1032–1053.
Carpenter, M., Nagell, K., Tomasello, M., Butterworth, G., & Moore, C. (1998). Social Cognition, Joint Attention, and Communicative Competence from 9 to 15 Months of Age. Monographs of the Society for Research in Child Development, 63(4). doi.org/10.2307/1166214
Case, R. (1987). Neo-Piagetian Theory: Retrospect and Prospect. International Journal of Psychology, 22(5‑6), 773‑791. doi.org/10.1080/00207598708246802
Casey, B. J., & Caudle, K. (2013). The teenage brain: Self control. Current directions in psychological science, 22(2), 82–87.
Cassotti, M., Agogue, M., Camarda, A., Houdé, O., & Borst, G. (2016). Inhibitory Control as a Core Process of Creative Problem Solving and Idea Generation from Childhood to Adulthood. New Directions in Child & Adolescent Development, 2016(151), 61-72.
Cassotti, M., Aite, A., Osmont, A., Houdé, O., & Borst, G. (2014). What have we learned about the processes involved in the Iowa Gambling Task from developmental studies? Frontiers in Psychology, 5, 915.
Cepeda, N. J., Kramer, A. F., & Gonzalez de Sather, J. C. M. (2001). Changes in executive control across the life span: Examination of task-switching performance. Developmental Psychology, 37(5), 715‑730. doi.org/10.1037//0012-1649.37.5.715
Chavan, C. F., Mouthon, M., Draganski, B., van der Zwaag, W., & Spierer, L. (2015). Differential patterns of functional and structural plasticity within and between inferior frontal gyri support training-induced improvements in inhibitory control proficiency: Training-Induced Plasticity in Inhibitory Control. Human Brain Mapping, 36(7), 2527‑2543. doi.org/10.1002/hbm.22789 Chavan, C., Mouthon, M., Simonet, M., Hoogewoud, H.-M., Draganski, B., van der Zwaag, W., &
Spierer, L. (2017). Sustained enhancements in inhibitory control depend primarily on the reinforcement of fronto-basal anatomical connectivity. Brain Structure and Function, 222(1), 635‑643. doi.org/10.1007/s00429-015-1156-y
Chein, J. M., & Morrison, A. B. (2010). Expanding the mind’s workspace: Training and transfer effects with a complex working memory span task. Psychonomic Bulletin & Review, 17(2), 193‑199. doi.org/10.3758/PBR.17.2.193
Chenn, A., & Walsh, C. A. (2002). Regulation of cerebral cortical size by control of cell cycle exit in neural precursors. Science, 297(5580), 365-369.
155 Chooi, W.-T., & Thompson, L. A. (2012). Working memory training does not improve intelligence in
healthy young adults. Intelligence, 40(6), 531-542. doi.org/10.1016/j.intell.2012.07.004 Chooi, W.-T., & Thompson, L. A. (2012). Working memory training does not improve intelligence in
healthy young adults. Intelligence, 40(6), 531‑542. doi.org/10.1016/j.intell.2012.07.004 Choudhury, S. (2010). Culturing the adolescent brain: what can neuroscience learn from
anthropology? Social Cognitive and Affective Neuroscience, 5(2‑3), 159‑167. doi.org/10.1093/scan/nsp030
Chugani, H. T., Phelps, M. E., & Mazziotta, J. C. (1987). Positron emission tomography study of human brain functional development. Annals of Neurology, 22(4), 487‑497.
doi.org/10.1002/ana.410220408
Ciesielski, K. T., Lesnik, P. G., Savoy, R. L., Grant, E. P., & Ahlfors, S. P. (2006). Developmental neural networks in children performing a Categorical N-Back Task. NeuroImage, 33(3), 980‑990. doi.org/10.1016/j.neuroimage.2006.07.028
Cieslik, E. C., Mueller, V. I., Eickhoff, C. R., Langner, R., & Eickhoff, S. B. (2015). Three key regions for supervisory attentional control: Evidence from neuroimaging meta-analyses. Neuroscience &