Master
Reference
Effets d'un entraînement du raisonnement analogique : analyse du mouvement oculaire d'enfants avec et sans difficultés d'apprentissage
ROJAS, Hildalill, VANDERLINDEN, Katia
Abstract
Ce travail de Master fait partie du courant de l'évaluation dynamique du potentiel d'apprentissage. Il s'agit d'un projet qui contribue à l'évaluation des effets d'un entraînement spécifique du raisonnement analogique à travers l'analyse du mouvement oculaire. Notre travail se propose de mettre en évidence que l'enregistrement du mouvement oculaire, lors de la réalisation des tâches d'analogie géométriques, avant et après un entraînement, permet non seulement l'obtention de données concernant la performance mais également des informations sur les processus de traitements mis en jeu. Cette analyse permet de déterminer la manière dont les élèves profitent d'un entraînement spécifique ainsi que de distinguer les différences entre ceux-ci. Les résultats montrent que les effets d'un entraînement sont différents pour chaque élève. De manière générale, l'utilisation d'un entraînement spécifique se traduit par une amélioration des performances de même que par un changement dans le comportement et les stratégies utilisées.
ROJAS, Hildalill, VANDERLINDEN, Katia. Effets d'un entraînement du raisonnement analogique : analyse du mouvement oculaire d'enfants avec et sans difficultés d'apprentissage. Master : Univ. Genève, 2010
Available at:
http://archive-ouverte.unige.ch/unige:6008
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Effets d’un entraînement du raisonnement analogique : Analyse du mouvement oculaire d’enfants avec et sans difficultés
d’apprentissage
Hildalill Rojas Katia Vanderlinden
Mémoire présenté pour l’obtention d’une
Maîtrise en Education Spéciale et d’une Maîtrise en AISE
Faculté de Psychologie et des Sciences de l’Education Section des Sciences de l’Education
Déposé en février 2010
Membres de la commission : Dr Marco Hessels (directeur) Prof. Mireille Bétrancourt Mélanie Bosson
RESUME
Ce travail de Master fait partie du courant de l’évaluation dynamique du potentiel d’apprentissage. Il s’agit d’un projet qui contribue à l’évaluation des effets d’un entraînement spécifique du raisonnement analogique à travers l’analyse du mouvement oculaire.
Notre travail se propose de mettre en évidence que l’enregistrement du mouvement oculaire, lors de la réalisation des tâches d’analogie géométriques, avant et après un entraînement, permet non seulement l’obtention de données concernant la performance mais également des informations sur les processus de traitements mis en jeu. Cette analyse permet de déterminer la manière dont les élèves profitent d’un entraînement spécifique ainsi que de distinguer les différences entre ceux-ci. Les résultats montrent que les effets d’un entraînement sont différents pour chaque élève. De manière générale, l’utilisation d’un entraînement spécifique se traduit par une amélioration des performances de même que par un changement dans le comportement et les stratégies utilisées.
Nous tenons à remercier ici toutes les personnes qui nous ont soutenues et accompagnées tout au long de ce travail.
Nous souhaitons tout particulièrement remercier le Dr Marco Hessels de nous avoir proposé ce travail de mémoire ainsi que pour sa patience, son écoute, sa disponibilité et ses précieux conseils.
Pour leurs relectures attentives, leurs encouragements et leur soutien, nous adressons ici toute notre reconnaissance à Dimitri et Suzy Spillmann ainsi qu’à Claude Vanderlinden.
Nous remercions également tous les enfants qui ont accepté de participer à cette recherche et sans qui ce travail n’aurait pas pu être réalisé.
Enfin, nous tenons à remercier nos familles et amis qui nous ont épaulées tout au long de cette année et plus particulièrement Sophie Brandon, Sylviane Vanderlinden, Lauren Schwaar et Marcos Cosi.
Table des matières
Table des matières………I
Liste des tableaux………..IV
Liste des figures………...VI
1 Introduction ... 1
I CADRE THEORIQUE ... 3
2 L’évaluation dynamique ... 4
2.1 Les tests classiques ... 4
2.2 Les tests dynamiques comme alternative ... 5
3 Le raisonnement analogique ... 10
3.1 Introduction et définition ... 10
3.2 Processus en jeu ... 11
3.3 Théories sur le développement du raisonnement analogique ... 13
3.4 Modalités et difficultés des items analogiques ... 15
3.5 Entraînement du raisonnement analogique ... 17
4 Les élèves rencontrant des difficultés d’apprentissage ... 20
4.1 Les enfants en difficultés d’apprentissage ou ayant des troubles d’apprentissage...21
4.2 Processus cognitifs déficients chez les personnes avec difficultés d’apprentissage………...24
4.2.1 Exploration………25
4.2.2 Encodage………...26
4.2.3 Comparaison………...27
5 Mouvement oculaire ... 29
5.1 La saccade oculaire ... 29
5.2 La fixation ... 30
5.3 Recherches ... 30
6 Questions de recherche et hypothèses ... 35
II PARTIE EMPIRIQUE ... 40
7 Méthodologie ... 41
7.1 Echantillon ... 41
7.2 Instruments ... 42
7.2.1 Le HART ... 42
7.2.2 Le HART version informatique………46
7.2.3 Conception et développement des matrices analogiques………..46
7.2.3.1 Notre test………...47
7.2.3.2 Authorware………....49
7.2.4 Eyetracker ... 50
7.3 Procédure ... 51
7.3.1 Plan de recherche... 51
7.3.2 Procédures d’administration ... 51
7.4 Méthode d’analyse des données………53
7.4.1 Justesse des réponses……….54
7.4.2 Analyse des données émanant de Clearview et des vidéos………...54
7.4.2.1 Analyse des données émanant de Clearview……….55
7.4.2.2 Analyse des vidéos………56
8 Présentation des résultats………...59
8.1 Présentation générale………....60
8.1.1 Moyennes et écarts-types………...60
8.1.2 Corrélations entre les différents facteurs au prétest………...64
8.1.3 Corrélations entre les différents facteurs au posttest……….68
8.1.4 Tableaux de synthèse : différences de corrélations entre pré et posttest……...71
8.1.5 Autres corrélations………75
8.2 Questions de recherche……….76
8.2.1 Observe-t-on des changements et lesquels ?...76
8.2.2 Existe-t-il des différences entre les enfants « avec difficulté » et ceux « sans difficulté » ?...77
8.2.3 Y a-t-il un changement dans la qualité de la réponse donnée entre prétest et posttest ?...78
8.2.4 Réponse à la question générale de recherche………79
8.3 Hypothèses………80
III DISCUSSION ET CONCLUSION ... 86
9 Discussion……….…….87
10 Limites………...94
11 Conclusion……….96
IV REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES ... 97
Références bibliographiques………..98
V ANNEXES………107
Annexe A: Protocole de passation……….108
Annexe B: Items utilisés lors du prétest……….117
Annexe C: Items utilisés lors du posttest………...120
Annexe D: Exemples d'enregistrements du mouvement oculaire………..123
Liste des tableaux
Tableau 1. Effectif de la recherche………...41
Tableau 2. Moyennes et écarts-types des différents facteurs considérés dans les prétest et posttest, T-tests des différences en taille de l’effet (d)………60
Tableau 3. Enfants sans difficulté, moyennes et écarts-types des différents facteurs considérés dans les prétest et posttest, T-tests des différences en taille de l’effet (d)………..62
Tableau 4. Enfants avec difficulté, moyennes et écarts-types des différents facteurs considérés dans les prétest et posttest, T-tests des différences en taille de l’effet (d)………..63
Tableau 5. Prétest. Corrélation (Pearson) entre les différents facteurs liés au temps……….64
Tableau 6. Prétest. Corrélations (Pearson) entre les différents facteurs liés au
comportement……….65
Tableau 7. Prétest. Corrélation (Pearson) entre les facteurs liés au comportement et ceux liés au temps………..66
Tableau 8. Posttest. Corrélation (Pearson) entre les différents facteurs liés au temps……....68
Tableau 9. Posttest. Corrélations (Pearson) entre les différents facteurs liés au
comportement……….69
Tableau 10. Posttest. Corrélation (Pearson) entre les facteurs liés au comportement et ceux liés au temps………....70
Tableau 11. Synthèse des changements de corrélations (Pearson) entre pré et posttest des facteurs liés au temps………..71
Tableau 12. Synthèse des changements de corrélations (Pearson) entre pré et posttest des facteurs liés au comportement………...72
Tableau 13. Synthèse des changements de corrélations (Pearson) entre pré et posttest des facteurs liés au temps et au comportement……….73
Tableau 14. Corrélation entre les facteurs des prétest et posttest………74
Tableau 15. Corrélation (Pearson) entre l’âge des enfants lors de la passation du test
(en mois) et la justesse des réponses et le 1er [t] d’encodage………...75
Liste des figures
Figure 1. Item d’exemple du HART……….47
Figure 2. Item d’exemple modifié………48
Figure 3. Item D5 du HART……….48
Figure 4. Item D5 modifié………48
Figure 5. Item A1 (posstest) nouveau format………...49
Figure 6. Pourcentage de réponse par type d’alternatives au prétest………78
Figure 7. Pourcentage de réponses par type d’alternatives au posttest………78
Figure 8. Pourcentage de temps passé sur le 1er encodage de la matrice (par rapport au temps total sur le test) et justesse de réponse……….82
Figure 9. Pourcentage de temps passé sur chacune des alternatives par rapport au temps total passé sur les alternatives au prétest et au posttest………..83
Figure 10. Limites des zones d’intérêt………..94
1 Introduction
Toute situation nouvelle est traitée en s’appuyant sur des connaissances antérieures. Ce processus s’effectue au travers du raisonnement analogique. Ce dernier est d’ailleurs considéré comme un des composants essentiels de l’intelligence. De ce fait, il occupe une part importante dans les tests d’intelligence ainsi que dans les tests dynamiques. Cela dit, l’intelligence étant considérée comme la « capacité d’apprendre » (Beckmann, 2006), les tests dits « statiques » (QI) ne s’avèrent pas efficaces pour mesurer cette capacité puisqu’ils n’offrent aucune opportunité d’apprentissage. Ainsi, les tests à procédures dynamiques apparaissent comme alternative puisqu’ils proposent, entre autres, le recours à un entraînement. De plus, il a été démontré (p.ex. Beckmann, 2006 ; Hessels, 1993, 2000 ; Hessels & Hessels-Schlatter, 2002 ; Schlatter & Büchel, 2000) qu’une procédure dynamique s’avérait plus appropriée pour l’évaluation du potentiel d’apprentissage qu’une procédure statique pour les populations dites « à risques », d’autant plus que ces élèves éprouvent des difficultés au niveau des processus cognitifs impliqués dans le raisonnement analogique. Par ailleurs, différentes recherches ont démontré que les élèves en difficulté amélioraient leurs performances suite à un entraînement du raisonnement analogique (p.ex. Hessels & Hessels- Schlatter, 2008 ; Hessels-Schlatter, 2002 ; White & Caropreso, 1989). Ceci dit, au-delà de l’amélioration des performances, plusieurs auteurs proposent de se pencher sur le mouvement oculaire dont l’analyse donne des informations plus précises que celles d’un score à un test quant aux processus de résolution appliqués (p.ex. Dillon, 1985 ; Rayner, 1978).
Ainsi, dans le cadre de ce mémoire, nous nous proposons de mettre en exergue quelles sont les différences remarquables, suite à un entraînement, dans la résolution de matrices analogiques, entre des enfants avec et sans difficultés. En d’autres termes, il s’agira d’analyser leur mouvement oculaire afin de déterminer de quelle manière les élèves bénéficient d’un entraînement spécifique et quelles sont les différences observables entre ceux-ci. Pour cela, nous appliquerons un protocole de recherche de type « prétest – entraînement – posttest ».
Notre travail se décline en trois parties principales. En premier lieu, nous effectuerons un approfondissement théorique vis-à-vis des concepts clés utilisés dans ce mémoire. Tout d’abord, nous approcherons les questions relatives aux évaluations classiques et leurs critiques afin de souligner l’importance des tests dynamiques et en présenterons les
différentes procédures. Nous développerons ensuite différents aspects concernant le raisonnement analogique tels que les processus en jeu, son développement, les difficultés des items analogiques ainsi que l’effet de son entraînement. Les processus déficients chez les enfants en difficulté d’apprentissage seront également abordés. Enfin, nous définirons ce que représente le mouvement oculaire, ces différentes catégories et présenterons des recherches l’utilisant comme base d’analyse. Suite à la présentation de ces différents éléments théoriques, nous préciserons les questions de recherche et hypothèses qui ont guidé notre étude. En deuxième lieu, nous présenterons la partie empirique, constituée de la méthodologie ainsi que des résultats. Nous allons donc décrire la constitution de notre échantillon, le test et la procédure utilisés (HART) ainsi que la méthode d’analyse des données ce après quoi nous présenterons les différents résultats émanant de nos analyses. En troisième lieu, nous discuterons des résultats obtenus, ferons mention des limites de notre recherche et terminerons notre travail par une conclusion.
I CADRE THEORIQUE
2 L’évaluation dynamique
2.1 Les tests classiques
Le premier test d’intelligence a été élaboré par Alfred Binet et Théodore Simon entre 1904 et 1905. C’est dans le contexte des transformations des pratiques pédagogiques que les tests d’intelligence ont émergé dans la nécessité d’évaluer les capacités cognitives des élèves afin de reconnaître ceux qui n’étaient pas en mesure de bénéficier d’une éducation ordinaire et qui nécessitaient alors un enseignement particulier. En effet, ces tests ont été et sont encore utilisés dans le milieu scolaire comme outils de classification et de pronostic (Hessels &
Kipfer, 2003). Nonobstant, depuis plus de 45 ans, les tests d’intelligence traditionnels (tests QI) ont été critiqués par de nombreux auteurs.
Généralement, l’intelligence est définie comme «la capacité d’apprendre» et n’est donc pas considérée comme une entité immuable (Beckmann, 2006). C’est dans cette définition que les tests d’intelligence classiques trouvent leur premier inconvénient. En effet, ces tests se basent sur l’idée que l’intelligence est une caractéristique stable et constante dans le temps et qui ne peut pas être modifiée par le social, ce qui contredit la définition même de l’intelligence. Cette notion de stabilité se réfère aussi à l’idée que, pour que les résultats d’un test soient fiables, toute intervention de la part de l’administrateur est exclue (Hessels-Schlatter & Hessels, 2009). Ainsi, les tests d’intelligence ne sont pas en mesure d’évaluer l’ensemble des capacités d’apprentissage. En effet, ils évaluent seulement les acquisitions antérieures sans prendre en considération ce qui peut encore être acquis ni les variables influençant cette capacité (Grigorenko & Sternberg, 1998; Hessels & Hessels-Schlatter, 2008). Leurs procédures d’administration statiques montrent aussi des limites du fait que toute interaction entre l’administrateur et la personne évaluée est limitée (Hessels-Schlatter & Hessels, 2009). Une dernière critique, et peut être celle qui a le plus d’intérêt dans le domaine de l’éducation spéciale, est la sous estimation des capacités cognitives de certains enfants. En effet, il a été démontré que les tests d’intelligence sont peu fiables pour les populations dite spéciales, à savoir les enfants issus de minorités ethniques, d’un milieu socio-économique défavorisé, présentant des difficultés d’apprentissage ou une déficience intellectuelle (Beckmann, 2006;
Budoff, 1967; Hessels, 1997; Hessels, Berger & Bosson, 2008; Hessels-Schlatter, 2002).
2.2 Les tests dynamiques comme alternative
Les différentes raisons mentionnées auparavant ont guidé le développement des «tests d’apprentissage» comme alternative aux tests traditionnels. Les tests d’apprentissage ont la caractéristique d’être dynamiques, c'est-à-dire qu’ils exposent l’enfant à une situation d’apprentissage dans laquelle l’examinateur a un rôle actif (Büchel, 1995). Dans ce sens, l’intervenant ne se contente pas de faire passer le test, mais il interagit avec l’élève en lui donnant les outils nécessaires à la résolution de la tâche tout en considérant ses besoins spécifiques. Etant donné que ces tests sont dynamiques, les procédures d’administration peuvent avoir différentes formes qui dépendent des objectifs et des théories utilisées par ses auteurs (Hessels-Schlatter & Hessels, 2009). Il existe des tests qui proposent une procédure
«prétest - entraînement – posttest», appelés aussi tests de longue durée; les tests de courte durée qui utilisent la procédure des «aides en cours de test» et la procédure «testing the limits». Quelques recherches sur différents tests utilisant des procédures dynamiques seront brièvement décrites.
Le BDLPT (The block design learning potential test) de Budoff et Friedman (1964) est le premier test à utiliser une procédure «prétest - entraînement – posttest». Leur but est de développer un instrument d’évaluation qui ne défavorise pas les enfants de milieu socio économique bas ou immigré et de distinguer le handicap mental réel du «pseudo handicap» en minimisant les effets négatifs dus au manque ou à l’absence d’expériences d’apprentissage. A cet égard, ils construisent un test à l’aide de tâches non verbales déjà existant dans «The Kohs Block Desing Test» (1923) pour des adolescents âgés de 16 à 19 ans porteurs d’un retard mental conformément aux résultats d’un test classique. Le test commence par un prétest comprenant quinze items des cubes de Kohs réalisés sans aide, suivi d’un entraînement où cinq tâches sont effectuées avec l’aide de l’expérimentateur dans lesquelles l’adolescent peut acquérir les principes de résolution de la tâche, la planification et la vérification. Un jour après l’entraînement, le premier posttest est présenté et le second un mois plus tard. Leurs résultats montrent que cette nouvelle procédure est très efficace. En effet, ils ont pu constater que la plupart des adolescents du groupe entraîné ont augmenté leurs performances tandis que ceux du groupe contrôle non. Un moindre pourcentage d’élèves entraînés n’ont réalisé que très peu de gains, alors ils suggèrent que deux groupes peuvent être distingués: les enfants qui ont un réel handicap et ceux qu’ils nomment «pseudo handicapés».
Le TAPA (Test d’apprentissage de la pensée analogique) de Schlatter et Büchel (1999) utilise une version modifiée du paradigme «prétest - entraînement – posttest» en cela que le prétest est remplacé par une phase de préapprentissage dans laquelle l’élève est familiarisé avec le matériel du test et apprend les stratégies nécessaires à sa résolution suivi, quelque temps après, par la phase de posttest. Ce test a été conçu afin d’évaluer la capacité d’apprentissage en matière de raisonnement analogique des personnes présentant un retard modéré à sévère. A travers leur test, Schlatter et Büchel sont capables de distinguer les personnes dites «gainers», qui sont capables de profiter d’un enseignement, des «non-gainers». Cela est important du fait qu’après une telle distinction, les «gainers» peuvent profiter d’une éducation adaptée à leurs besoins (Schlatter, Büchel, 2000). Les résultats de la recherche effectué en 1999 par Schlatter montrent que le TAPA est un test fidèle avec une consistance interne (Alpha de Cronbach) de .88 et qui montre une stabilité test-retest de .83. En effet, les scores obtenus dans les phases de maintien et de transfert permettent de prédire 65% des résultats au posttest.
Trois tests utilisant la procédure «aides en cours de test» seront présentés. Le RKL (Raven Kurzzeitlerntest) de Guthke est un test d’apprentissage individuel de courte durée basé sur les matrices colorées de Raven (CPM). L’objectif de Guthke est d’arriver à faire un dépistage précoce d’enfants d’âge préscolaire présentant un retard du développement cognitif et nécessitant alors une éducation spécialisée (Guthke, 1990). A cet égard, le test commence par l’administration de la forme originale du test de Raven. Si l’enfant a des difficultés et ne trouve pas les réponses, la version puzzle et un système d’aides standardisées et hiérarchisées sont proposés par l’administrateur. Il a montré que sa méthode possède une validité prédictive plus élevée que le test original par le fait qu’il est en mesure de prédire les résultats au CPM présenté six mois plus tard, ainsi qu’une meilleure prédiction de la future orientation des élèves, surtout ceux qui sont placés par la suite dans une école spécialisée (Guthke, 1990).
L’ACIL (Adaptive Computer Assisted Intelligence Learning Test Battery) de Guthke, Beckmann, Stein, Vahle et Rittner (1995) est un programme diagnostique par ordinateur qui a pour objectif de mesurer le potentiel d’apprentissage des adolescents âgés de 9 à 15 ans. Le test se base sur le principe que, avec l’utilisation d’une procédure appropriée, nous devrons être capables d’estimer dans quelle mesure une personne est capable d’apprendre au lieu de démontrer tout ce que cette personne a déjà acquis (Guthke & Beckmann, 2000). Dans son étude sur la validité prédictive, Beckmann (2002), montre que l’ACIL permet une meilleure prédiction de la réussite scolaire que le test QI.
Le LEM (Test d’apprentissage pour enfants de Minorités Ethniques) de Hessels (1993, 2000, 2002) propose une variante de la procédure «aides en cours de test». Au début du test, une phase de démonstration et d’instruction non verbale est ajoutée de façon à ce que l’enfant puisse se familiariser avec la tâche. Le LEM a pour but de mieux estimer les compétences cognitives générales des enfants âgés de 5 à 8 ans et ainsi être en mesure d’effectuer une meilleure prédiction de la réussite scolaire. L’étude réalisée en 1993 aux Pays Bas, montre que 25 à 35% d’élèves étrangers qui ont un QI en dessous de la moyenne selon un test classique se trouvent dans la catégorie moyenne ou forte avec le test d’apprentissage. En 2000, dans sa recherche sur la validité prédictive du LEM, Hessels montre non seulement que les capacités cognitives des enfants de groupes ethniques minoritaires mais aussi la prédiction de la réussite scolaire sont sous-estimées. Ainsi, il montre que plus un élève a un score élevé au LEM plus il progressera dans l’enseignement scolaire, relation qui n’est pas possible à identifier en utilisant le score d’un test traditionnel. Hessels (2002) démontre que même si le LEM a été conçu pour une population hollandaise, il fonctionne en outre avec des enfants résidents en Suisse.
La dernière procédure, «testing the limits», est utilisée par Carlson et Wiedl (1978). L’objectif de celle-ci est de repérer les conditions de passation le plus appropriées à chaque individu ce qui permettra une évaluation optimale de ses compétences cognitives. Leur étude effectuée en 1978 porte sur la comparaison de l’effet de différentes procédures d’administration sur les performances au test chez des élèves âgées de 8,4 à 12,9 ans présentant des difficultés d’apprentissage. Pour cela, ils administrent plusieurs fois à tous les participants le CPM de Raven format cahier et format puzzle présentés sous six conditions de passation: consignes standards, verbalisation pendant et après le test, verbalisation après le test, simple feed-back, feed-back élaboré et verbalisation plus feed-back élaboré. Il en ressort que tant l’effet format du test comme l’effet condition de passation sont statistiquement significatifs. Ainsi, une meilleure performance a été trouvée lors de l’utilisation de la version puzzle et lors de conditions de feed-back élaboré et verbalisation plus feed-back élaboré et ceci quel que soit le format.
L’utilisation des procédures dynamiques est plus adaptée aux élèves qui présentent des difficultés d’apprentissage étant donné qu’elles donnent une meilleure estimation des capacités réelles d’apprentissage et présentent une validité prédictive accrue (Beckmann, 2006; Budoff, 1967; Cauzinille-Marmèche, Mathieu & Weil-Barais, 1985; Guthke, 1990;
Hessels & Hessels-Schlatter, 2008; Tzuriel & Klein, 1985). Les tests dynamiques sont aussi en mesure de fournir des informations qui peuvent aider au choix de l’enseignement et des interventions éducatives individualisées plus appropriées (Grigorenko & Sternberg, 1998;
Guthke, 1990). Cependant, un certain nombre d’auteurs (Grigorenko & Sternberg 1998;
Karpov & Tzuriel 2009) émettent plusieurs critiques concernant ces tests. Celles-ci sont liées à leur temps d’administration trop long, à leur manque de standardisation, de validité et de fiabilité, à la construction des tâches ainsi qu’à une interprétation de résultats souvent difficile à réaliser. A ce propos, dans leur article Hessels-Schlatter et Hessels (2009), essaient de clarifier certaines notions qui restent malheureusement confuses par rapport aux procédures d’évaluation dynamique et réfutent ainsi ces critiques.
Bien que les tests d’apprentissage aient subi certaines critiques, de nombreuses études cherchent à les améliorer et ainsi montrer leur supériorité par rapport aux tests classiques, comme par exemple les études réalisées par Beckmann (2002), Beckmann (2006), Berger, Bosson et Hessels (2004), Carlson et Wiedl (1980), Guthke (1990), Guthke, Beckmann et Stein (1995), Hessels (2009), Tzuriel et Klein (1985). Dans ce sens, Guthke, et al. (1995), mènent une étude sur la capacité prédictive des tests d’apprentissage dans l’acquisition des connaissances. Pour cela, ils utilisent deux programmes informatiques qui expliquent aux enfants l’effet de certaines conditions sur la croissance d’un cerisier. Le premier programme nécessite des pré-connaissances tandis que le deuxième non. Les résultats indiquent que les tests d’apprentissage utilisés ont une corrélation significative avec les indices d’acquisition de connaissances du deuxième programme ce qui n’est pas le cas des tests classiques. Ainsi, ils affirment que les tests d’apprentissage ont une validité prédictive supérieure à celle des tests statiques. Nous pouvons aussi nous référer aux recherches réalisées par Beckmann. En 2002, Beckmann dans sa recherche sur la validité prédictive du test ACIL, confirme la supériorité de ce dernier en comparaison des tests classiques. A cet égard, il utilise divers programmes d’apprentissage sur ordinateur qui sont eux-mêmes liés au curriculum scolaire des élèves et compare leurs performances aux deux tests. L’analyse montre que ceux-ci prédisent 40,4% de la variance commune et que l’ACIL prédit 16% de variance supplémentaire. Ainsi, il atteste que le test dynamique prédit mieux la réussite scolaire.
Quelques années plus tard Beckmann (2006) affirme que, dans les tests d’intelligence traditionnels, il existe un écart entre le concept d’intelligence et la manière dont elle est mesurée. De ce fait, il défend l’utilisation des tests dynamiques qui, d’après lui, se concentrent sur l’habilité de l’examiné à bénéficier des opportunités d’apprentissage. Dans sa
recherche, son principal objectif est de prouver la validité prédictive, incrémentielle et différentielle des tests d’apprentissage. Pour cela, il utilise trois versions courtes du test ACIL ainsi qu’une version modifiée du test Raven avec des enfants d’âge moyen de 13,8 ans. Les résultats de cette recherche montrent que ces tests d’apprentissage sont en mesure de prédire le succès dans l’apprentissage des tâches scolaires après une année ainsi que de donner des informations additionnelles sur les différences qualitatives. D’autre part, les tests dynamiques peuvent être adéquats pour identifier des potentiels latents et, de cette façon, montrer une validité différentielle. De ce fait, Beckmann affirme que les tests d’apprentissage sont de vrais tests d’intelligence.
Même si les recherches effectuées s’efforcent de combler les lacunes et montrent que les tests d’apprentissage sont plus efficaces lors de l’évaluation des populations spéciales que les tests d’intelligence traditionnels, les tests d’apprentissage restent cependant peu utilisés par les professionnels. Cela montre que des questions relatives aux procédures, aux concepts ou encore aux objectifs restent encore à clarifier.
3 Le raisonnement analogique
3.1 Introduction et définition
Dans notre recherche, nous allons utiliser des tâches d’analogie remodelées du «Hessels Analogical Reasoning Test» (HART). Le HART est un test d’apprentissage qui s’inscrit dans le domaine du raisonnement inductif, constitué exclusivement de tâches d’analogies géométriques.
Klauer (1989, 1998) définit le raisonnement inductif comme étant la découverte de la régularité qui s’effectue en comparant de manière systématique et analytique les similitudes et les différences entre les attributs et les relations parmi les objets. Il propose ainsi un modèle cognitif de l’induction dans lequel il décrit six paradigmes de comparaison nécessaires à cette découverte. Selon lui, pour que le processus de comparaison soit efficace dans le raisonnement inductif, des composants métacognitifs et des diverses stratégies doivent être mises en oeuvre.
Pellegrino (1985) ajoute que la généralisation des connaissances permet de mieux comprendre le monde qui nous entoure. Ce processus fait appel à l’induction. Il le définit comme le développement des règles, concepts ou idées à partir des expériences spécifiques pour ensuite les appliquer à des expériences nouvelles. Le processus d’induction est utilisé pour la réalisation de tâches ayant différentes formes, comme par exemple, les problèmes d’analogie.
Comme le mentionnent Vosniadou et Ortony (1989), l’induction peut être comprise comme la généralisation ou le transfert des relations d’un domaine déjà existant dans la mémoire (appelé source) à un domaine inconnu (appelé cible).
Le raisonnement inductif, c'est-à-dire l’inférence d’une règle à partir d’éléments spécifiques, englobe l’analogie. En effet, le raisonnement analogique est considéré comme un composant du raisonnement inductif. Diverses recherches ont mis en évidence l’importance de l’analogie dans le domaine de l’intelligence en l’associant au facteur g (facteur d’intelligence générale) (Goldman et Pellegrino, 1984; Spearman, 1923; Sternberg, 1977a, 1977b, 1985). Pour cette raison, les tâches d’analogie sont fréquemment utilisées comme mesure de l’intelligence dans les tests psychométriques (Pellegrino, 1985).
Le terme d’analogie a été initialement développé par Aristote, qui le définissait par rapport à quatre termes: A, B, C et D. Il explique l’analogie comme une égalité de proportion entre ces quatre termes: A est à B ce que C est à D (Sander, 2000).
Le raisonnement analogique est présent dans notre vie quotidienne et dans nos raisonnements les plus automatiques (Sternberg, 1977a, 1977b; Sternberg & Nigro, 1980). En effet, toute situation nouvelle est traitée en s’appuyant sur des connaissances antérieures (Holyoak, 1984;
Sternberg, 1977b). Selon Holyoak (1984), la pensée analogique est un composant essentiel de l’intelligence humaine qui s’exprime sous différents aspects au cours de notre vie. D’après lui, l’analogie permet le transfert des connaissances d’une situation connue à une situation nouvelle, même si ces deux situations peuvent sembler différentes. Ce transfert est considéré comme central dans l’apprentissage et le raisonnement. Cette vision du processus est partagée dans des ouvrages plus récents tel que Sander (2000).
Comme nous venons de le voir, il existe un consensus entre les différents auteurs qui considèrent que le raisonnement analogique est omniprésent dans notre vie et qu’il s’agit d’un processus mental qui est souvent au centre des mesures de l’intelligence.
3.2 Processus en jeu
Etant donné le rôle central que la pensée analogique a sur la cognition, de nombreux auteurs ont essayé de développer des modèles expliquant les processus mentaux mis en oeuvre dans la résolution de tâches d’analogie.
Le premier modèle du raisonnement analogique a été développé par Spearman (1923) dans sa théorie sur les processus de traitement de l’information. D’après lui, il existe trois principes qualitatifs de la cognition et du facteur g qui sont primordiaux à la résolution de problèmes d’analogies. Le premier processus, définit sous le terme de «apprehension of experience», est décrit comme étant l’encodage de différents termes d’une analogie. Le deuxième processus intitulé «eduction of relations» correspond à l’inférence de la relation relative aux deux premiers termes de l’analogie. Le troisième processus, «eduction of correlates», consiste à l’application de la règle trouvée entre les deux premiers termes au troisième pour pouvoir
ainsi résoudre l’analogie. Cette théorie a été critiquée par Pellegrino et Glaser (1980) et par Sternberg (1977a, 1977b) à cause de sa simplicité et de son imprécision.
Sternberg (1977a, 1977b) développe, sur la base du modèle de Spearman, la théorie componentielle du raisonnement analogique. Il propose l’existence de sept processus importants lors de la résolution de tâches analogiques de type A:B :: C:D. Dans sa théorie, il reprend les trois principes définis par Spearman (1923), qu’il appelle encodage, inférence et mapping et en ajoute quatre autres. Le quatrième composant est l’application à C de la règle qui relie A à B afin de trouver la bonne solution (D). Le cinquième composant est la comparaison de la solution trouvée aux autres alternatives afin de déterminer la solution la plus proche. Le sixième processus est optionnel et il s’agit de la justification. Cette étape intervient dans le cas où l’individu ne trouve pas la réponse correcte et se voit contraint de sélectionner la réponse la plus proche et de justifier son choix. Finalement, dans le septième processus l’individu indique sa réponse. Ces processus peuvent être combinés de différentes manières donnant naissance à des stratégies et des modèles différents pour résoudre une analogie. Il est important de remarquer que cette théorie est l’une de mieux développée et des plus utilisée dans le domaine du raisonnement analogique.
De leur côté, Goldman et Pellegrino (1984) proposent un modèle en trois phases qui rassemble les processus liés à la résolution d’analogies des modèles de Spearman (1923) et de Sternberg (1977a, 1977b). Ils définissent tout d’abord le processus de découverte des attributs ou d’encodage. La deuxième étape est celle de la comparaison des attributs qui comprend les processus d’inférence, de mapping et d’application tels que définis par Sternberg. Le dernier processus est celui d’évaluation, similaire à l’étape de justification du modèle de Sternberg.
Le modèle cognitif de l’induction proposé par Klauer (1989, 1990a, 1990b) décrit l’ensemble de tâches inductives qui constituent les six paradigmes de la pensée par induction. En effet, pour Klauer, la découverte des similitudes et des différences entre des éléments se fait à travers la comparaison de ses propriétés et de ses relations.
Ces modèles de la résolution d’analogies ne sont pas les seuls à avoir été développés. On constate que l’analogie joue un rôle essentiel dans la mesure des capacités intellectuelles et c’est pour cette raison que tant d’auteurs ont voulu mettre en évidence les différents processus
liés à leur résolution. Il existe beaucoup de variantes, mais ces auteurs regroupent, nomment et divisent les mêmes composants de manière différente.
3.3 Théories sur le développement du raisonnement analogique
Les recherches sur le développement du raisonnement analogique se basent sur les différents types de relations pour expliquer les causes de l’échec dans la résolution des analogies. Il existe deux niveaux de raisonnement dans la résolution des analogies. Les relations d’ordre inférieur (premier ordre), dans lesquelles l’individu est capable de trouver la relation reliant les termes de A à B et de C à D, sont les relations les plus simples à réaliser. Les relations d’ordre supérieur (deuxième ordre) sont celles entre les paires des éléments de l’analogie c’est à dire, A-B avec C-D (Goswami, 1992).
Dans leur recherche, Piaget, Montangero et Billeter (1977) établissent l’existence de trois stades de développement du raisonnement analogique. Ces derniers correspondent à ceux développés par Piaget dans sa théorie du développement mental. Le premier stade du raisonnement analogique correspond à l’étape préopératoire chez les enfants âgés de 5 à 6 ans.
Ces derniers sont capables d’utiliser des stratégies telles que l’application de relations causales afin de relier des images entre elles. Par contre, ils ne sont pas encore capables d’identifier des relations d’un ordre supérieur entre les images nécessaires à la construction des analogies, à savoir qu’ils ne raisonnent pas par analogie. Le deuxième stade est celui du raisonnement opérationnel concret présent chez les enfants âgées de 7-8 ans à 10-11 ans. A cet âge là, les enfants procèdent par essai erreur et parviennent à résoudre des analogies.
Néanmoins, ils ne semblent pas en mesure de comprendre les relations de deuxième ordre qui relient les deux premiers termes de l’analogie avec les deux derniers (A:B :: C:D). A la fin de ce stade, ils continuent à résoudre les analogies par essai erreur vu que les relations de deuxième ordre restent encore non acquises. Finalement, le troisième stade correspond à celui du raisonnement opérationnel formel qui est présent dès l’âge de 11 ans. A ce stade, les enfants sont capables de raisonner par analogie en utilisant des relations du deuxième ordre.
Ils ne construisent donc plus les analogies par essai erreur mais en liant les deux paires de l’analogie et sont à même de justifier leurs solutions. En résumé, d’après ces auteurs, la capacité de résoudre des analogies est une compétence qui se développe à partir de 11 ans.
La théorie componentielle du raisonnement analogique de Sternberg (1977a, 1977b), initialement développée pour les adultes, a été par la suite testée avec des enfants dans les recherches de Sternberg et Rifkin (1979) et de Sternberg et Nigro (1980). L’étude de Sternberg et Rifkin (1979) met en évidence des changements dévéloppementaux dans le temps total de résolution ainsi que dans le temps d’exécution des différents processus. Ils ont montré que les enfants âgés de 8, 10, 12 et 19 ans utilisent les différents composants décrits dans sa théorie pour résoudre des analogies de type figuratif. De plus, ils ont démontré l’existence d’une corrélation entre l’âge et la rapidité d’exécution de chaque processus.
Cependant, le mapping n’était pas clairement utilisé par les enfants de 8 ans. Cette découverte rejoint la conclusion de Piaget et al. (1977) qui affirment que le mapping ne serait pas présent au stade de raisonnement opérationnel étant donné qu’il s’agit d’une opération de haut niveau.
En se basant sur ces résultats, Sternberg et Nigro (1980) ont été plus loin en faisant une recherche sur le développement du raisonnement analogique en utilisant des analogies verbales. Dans leur recherche, deux niveaux de performance dans la résolution d’analogies verbales sont mis en évidence. Le premier niveau correspond aux enfants âgés de 9 à 12 ans, période qui correspond à celle du stade des opérations concrètes de Piaget. Ces enfants résolvent les analogies principalement à travers des associations. Le second niveau de performance correspond aux enfants âgés de 15 à 18 ans, qui coïncide avec le stade d’opérations formelles de Piaget. A ce stade, les enfants parviennent à raisonner par analogie et non plus par association. Ils suggèrent que l’utilisation des associations pour résoudre des analogies diminue avec l’âge tandis que l’utilisation du raisonnement analogique augmente.
Cette conclusion est partagée par Gallagher et Wright (1979).
Plusieurs recherches sont en désaccord avec les conclusions de Piaget et al. (1977). Par exemple, Alexander, Willson, White et Fuqua (1987) ont proposé à des enfants âgés de 4 et 5 ans des problèmes d’analogie géométriques concrets et manipulables. Il ressort que la plupart des enfants étaient capables de raisonner par analogie. Nonobstant, ils ont mis l’accent sur l’importance des conditions favorables nécessaires à la résolution correcte des analogies par des jeunes enfants, et en particulier, l’utilisation d’objets familiers et manipulables proposés dans un contexte de jeu. Les recherches de Goswami et Brown (1989, 1990) vont même plus loin et montrent que des enfants âgés de 3-4 ans sont aussi capables de résoudre des analogies à causalité physique classiques (du type A:B :: C:D) et de raisonner par analogie en dépit d’un raisonnement par association. Cependant, ce résultat est valable uniquement dans le cas où les enfants ont compris la relation causale sur laquelle est basée l’analogie et si ces relations sont
familières pour ces derniers. On constate ainsi que ces auteurs contestent l’idée développée par Piaget et al. (1977) et Sternberg et Nigro (1980) selon laquelle seuls les enfants ayant atteint le stade des opérations formelles sont en mesure de raisonner par analogie. En effet, ils concluent que l’échec à la réalisation d’analogies classiques est dû au fait que les tâches sont fabriquées et comportent des relations trop difficiles et non pas a un manque de compétences cognitives.
3.4 Modalités et difficultés des items analogiques
Les analogies peuvent être présentées sous diverses formes: verbale concrète ou abstraite, figurative concrète ou abstraite (géométrique), numérique, symbolique ou en utilisant une combinaison de plusieurs de ces modalités. Dans l’analyse du raisonnement analogique, un des aspects importants est de déterminer leur niveau de complexité ainsi que les facteurs qui peuvent être la source des difficultés. Ceci est primordial afin de pouvoir adapter les tests à la population à laquelle ceux-ci sont destinés et pour mesurer d’une manière plus appropriée leur capacité à raisonner par analogie.
D’après les résultats des recherches effectuées par Sternberg (1977a, 1977b), il est possible de différencier les enfants les plus performants à partir du temps d’exécution de l’analogie. Il montre que les enfants les plus performants sont ceux qui consacrent un temps d’exécution plus élevé au processus d’encodage. En effet, un encodage précis est très important puisqu’il accélère l’exécution des processus suivants. Par rapport aux analogies de type géométriques, Sternberg (1977a, 1977b) constate que les enfants utilisent plus de temps pour comparer les attributs des analogies, c'est-à-dire, dans les processus d’inférence, de mapping, d’application et de justification. En effet, ces quatre processus représentent 57% du temps passé pour résoudre un item tandis que l’encodage des termes de l’analogie ne représente que 36%, le reste du temps étant utilisé pour la réponse. Cela peut s’expliquer par le fait que la comparaison des attributs dans des figures géométriques est plus difficile à réaliser que dans d’autres formes d’analogie.
Mulholland, Pellegrino et Glaser (1980), différencient les individus d’après leurs capacités de mémoire de travail lors de l’exécution d’analogies du type géométrique. Leur recherche montre également que les capacités de résolution dépendent du nombre d’éléments à prendre
en considération ainsi que du nombre de transformations. En effet, le temps d’exécution est proportionnel au nombre d’éléments et de transformations.
Pour Pellegrino et Glaser (1980), il existe deux facteurs principaux qui contribuent à la difficulté d’une tâche d’analogie: la complexité de la règle à inférer et la variabilité ou l’ambiguïté initiale des règles qui peuvent être inférées. En effet, cette complexité dépend du nombre d’attributs et de relations à traiter dans la mémoire de travail ainsi qu’au nombre de relations et de transformations à effectuer.
Bethell-Fox, Lohman et Snow (1984), à travers l’analyse du mouvement oculaire des collégiens lors de la réalisation de tâches d’analogie géométriques, distinguent les sujets plus performants de ceux moins performants d’après la stratégie utilisée. Ils se basent sur les deux stratégies de performances décrites par Snow (1980): «constructive matching» et «response elimination». Les sujets les plus performants utiliseraient davantage une stratégie de
«constructive matching», qui implique la construction mentale de la réponse correcte pour ensuite la comparer avec les alternatives. Les moins performants mettent en marche plus souvent une stratégie par «response elimination», en faisant une comparaison entre les éléments de la matrice et ceux des alternatives pour ainsi arriver à une réponse par défaut. Ils rapportent encore que le choix de la stratégie dépend parfois de la difficulté de l’item et que cela fait appel à un comportement adaptatif. Pour ces auteurs, la difficulté d’un item est liée à la quantité d’alternatives proposées et aux éléments pouvant produire une surcharge de la mémoire de travail. Leur analyse montre que les enfants les plus performants ne prennent pas plus de temps dans l’encodage, ce qui s’oppose aux résultats de Sternberg (1977a, 1977b).
Dans leur recherche, Carpenter, Just et Shell (1990) analysent les mouvements oculaires des participants au moment de la résolution des exercices du test de Matrice Progressives de Raven. Ils constatent que la décomposition des problèmes en unités plus petites et plus maniables est une compétence qui confirme le rôle essentiel de la mémoire de travail dans le raisonnement analogique. Il s’agit des processus d’induction des relations abstraites et l’habilité à gérer les informations dans la mémoire de travail qui permet de distinguer le niveau de chaque individu. Ils démontrent aussi que la complexité d’une tâche d’analogie dépend souvent du type de relation ou des transformations des items de l’analogie.
En 2001, Primi confirme que la complexité d’une tâche d’analogie géométrique est associée à la quantité d’information, à savoir au nombre de figures, de règles qui relient ces figures et à la complexité de ces règles. Il ajoute que l’effet de l’organisation perceptuel des figures, c'est- à-dire la manière dont les éléments qui composent l’item sont organisés, est la plus grande cause de complexité. Le processus d’abstraction semble donc avoir un impact majeur dans le raisonnement par analogie. En effet, le fait d’augmenter la complexité de l’organisation perceptuel complique l’encodage des attributs d’une tâche d’analogie et surcharge ainsi la mémoire de travail.
3.5 Entraînement du raisonnement analogique
Plusieurs recherches dans le domaine du raisonnement inductif ont été réalisées dans le but d’évaluer la possibilité d’entraîner le raisonnement analogique et de mesurer la performance des élèves après une telle démarche.
Certaines de ces recherches construisent leur entraînement en se basant sur la théorie componentielle de Sternberg. Premièrement, Alexander, White, Haensly et Crimmins-Jeanes (1987) dirigent une recherche dans laquelle ils évaluent des adolescents sur des tâches d’analogie verbale. Leur but étant de démontrer que des adolescents (surdoués ou de niveau scolaire moyen) peuvent profiter d’un entraînement du raisonnement analogique et cela au sein d’une classe. Les résultats de leur recherche montrent que la performance du groupe entraîné est meilleure et que les effets de l’entraînement sur les composants analogiques se maintiennent au-delà de six semaines. De plus, ils observent des effets de transfert proche dans des tâches d’analogie distinctes de celles entraînées. Par la suite Alexander et al. (1989) évaluent l’effet qu’un entraînement explicite peut avoir sur les performances en raisonnement analogique (avec des tâches géométriques) d’enfants en âge préscolaire. Ils démontrent que ce type d’entraînement a un effet significatif, même pour les moins performants, et que cet effet reste stable après sept mois. Enfin, l’étude de White et Caropreso (1989) confirme à son tour qu’un entraînement spécifique des processus de raisonnement analogique a un effet significatif dans la résolution des problèmes d’analogies géométriques et cela est valable chez des jeunes enfants appartenant à un niveau socioéconomique bas.
Dans leur recherche avec de jeunes enfants, White et Alexander (1986), utilisent des analogies géométriques dans un contexte ludique et motivant pour les enfants. Ils démontrent que les enfants d’âge préscolaire sont capables de raisonner par analogie et, qu’après un entraînement, ceux pour qui le raisonnement par analogie n’est pas spontané peuvent être entraînés. Ils constatent que la performance des enfants entraînés est meilleure et que les effets de leur entraînement ont perdurés durant plus d’un mois.
Selon Holyoak (1984) le raisonnement analogique peut être amélioré avec l’utilisation d’un programme d’entraînement approprié. Il est néanmoins convaincu que la pensée analogique est un aspect de l’intelligence qui se développe pendant la petite enfance.
A travers ses diverses recherches, Klauer (1989, 1990a, 1990b, 1995, 1998) démontre que l’entraînement à un effet positif sur le raisonnement analogique. En effet, un entraînement améliore les performances et les stratégies apprises perdurent dans le temps. C’est grâce aux résultats obtenus lors de ses nombreuses recherches que Klauer, basé sur sa définition du raisonnement inductif et sur les six paradigmes de la pensée inductive, a développé trois programmes d’entraînement de la pensée analogique. Ses programmes se basent principalement sur l’enseignement de stratégies de comparaison nécessaires à la résolution de tâches d’analogie ainsi que sur les processus mis en jeu. Les trois programmes sont destinés à des enfants âgés de respectivement 5-7 ans, 10-13 ans et 14-16 ans. Selon lui, l’entraînement doit donc se baser sur une comparaison systématique des similitudes et des différences entre les attributs et les relations des objets. Il est important de souligner que les programmes de Klauer peuvent être utilisés avec diverses populations, à savoir des élèves en difficulté d’apprentissage ainsi que des enfants présentant un retard mental entre autres.
Plusieurs auteurs se sont intéressés à la réalisation des recherches sur l’entraînement du raisonnement analogique dans le cadre des tests d’apprentissage comme par exemple Tunteler, Pronk et Resing (2008) et Hessels et Hessels-Schlatter (2008). L’étude effectuée par Tunteler et al. (2008) sur les changements dans le raisonnement analogique des enfants d’âge moyen de 6,8 ans, montre qu’après un court entraînement, les enfants utilisent plus de stratégies analogiques au moment de résoudre des tâches géométriques sans utiliser des stratégies telle que l’association pour répondre. Hessels et Hessels-Schlatter (2008) mettent en évidence l’importance d’un entraînement aux comparaisons pour aider à la découverte des relations et des changements entre les objets, comme nécessaire dans les analogies. Ils
confirment, à travers leurs différentes recherches (Hessels, et al. 2008; Hessels-Schlatter, 2002) l’effet significatif d’un entraînement dans la performance des élèves du groupe expérimentale au posttest.
Résumé
Pour conclure, on constate que de nombreuses recherches montrent que le raisonnement analogique peut être amélioré grâce à un entraînement des processus sous jacents. De plus, ces résultats sont aussi valables pour les enfants en bas âge, des personnes appartenant à un niveau socio-économique bas ou présentant une déficience intellectuelle.
Les tests d’apprentissage ou tests dynamiques prennent en considération l’importance du raisonnement analogique dans la pensée humaine et se basent sur l’idée que pour évaluer les capacités réelles d’un individu, il est nécessaire de le confronter à une situation d’apprentissage. Comme mentionnée auparavant, l’utilisation d’une procédure dynamique est plus adaptée, plus valide et plus équitable qu’une procédure statique lors de l’évaluation des capacités réelles des populations «dites à risques».
4 Les élèves rencontrant des difficultés d’apprentissage
Les enfants rencontrant des difficultés d’apprentissage représentent un des principaux centres d’intérêt de cette recherche. Cela dit, le concept même de «difficultés d’apprentissage» se révèle problématique dans la mesure où la dénomination ainsi que les manifestations des difficultés ne font pas l’unanimité (Fletcher et al., 2002). En outre, plusieurs problèmes se sont imposés.
D’une part, les différentes classifications et définitions officielles usuellement mentionnées, qu’elles soient anglophones ou francophones, comme celle du DSM-IV-TR (APA, 2000) ou de l’U.S. Office of Education (1977), sont contestées par les chercheurs. En effet, ces derniers en soulignent les manques au niveau de la précision ainsi que de la différenciation, leur reprochant donc d’être trop évasives (Büchel, 2003; Fletcher et al., 2002; Lyon, 1996; Wong, 1996). Ainsi, aucun véritable consensus autour d’une définition ne semble exister, ce qui ne favorise pas une délimitation non équivoque des concepts ici utilisés. D’autre part, les recherches consultées s’avérant essentiellement anglophones, les questions de la traduction et des multiples interprétations qui pouvaient en résulter ont été soulevées. En effet, alors que les anglophones font mention de «learning disabilities» ou de «learning difficulties» (Lyon, 1996;
Russel, Jarrold, & Henry, 1996; Swanson, 1990; Wong, 1996), les francophones parlent d’«élèves en difficultés d’apprentissage», de «déficiences intellectuelles» ou de «troubles d’apprentissage» (Büchel, 2003; Paour, 1995). A titre d’exemple, alors que les anglophones utilisent les termes de «severe learning difficulties», les francophones utilisent, quant à eux, ceux de retard mental modéré (Hessels-Schlatter & Büchel, 2000). Ainsi, rapporter les propos d’auteurs anglophones s’avère problématique dans la mesure où des interprétations inhérentes à la non-correspondance des termes employés apparaissent. En dernier lieu, différentes interrogations quant à la population à intégrer dans le cadre de cette recherche, tant théorique que pratique, sont apparues et ce, tout particulièrement en ce qui concerne les personnes atteintes d’une «déficience intellectuelle» (ou retard mental). En effet, celles-ci se voient confrontées à des difficultés d’apprentissage et entrent donc dans le cadre de notre recherche bien que certaines définitions (U.S. Office of Education, 1977; APA, 2000) considèrent le retard mental comme critère exclusif des égides «troubles» ou «difficultés d’apprentissage».
Nous avons en outre décidé de nous appuyer sur un lien établi par Paour (1995) concernant le fonctionnement cognitif et les difficultés rencontrées par diverses populations. En effet, ce dernier stipule que les personnes ayant une «déficience intellectuelle» sont atteintes d’un
sous-fonctionnement cognitif chronique, tel qu’on peut le retrouver chez certaines personnes dites en «difficulté d’apprentissage».
Au regard de ces différents éléments, nous avons décidé de considérer les personnes
«rencontrant des difficultés d’apprentissage» au sens large, qu’il s’agisse d’élèves ayant une
«déficience intellectuelle», «des troubles d’apprentissage» ou simplement dits «en difficultés d’apprentissage». En définitive, notre conception rejoint celle des élèves «à besoins éducatifs particuliers», tels que mentionnés par Hollenwegger, Lienhard-Tuggener et Guerdan (2007), comprenant des élèves inaptes à suivre le système scolaire traditionnel sans soutien spécifique.
A présent, suite à l’explicitation des différentes ambivalences comprises dans cette thématique ainsi que les choix opérés, nous allons présenter divers éléments y relatifs, tels que figurant dans la littérature.
4.1 Les enfants en difficultés d’apprentissage ou ayant des troubles d’apprentissage En ce qui concerne les enfants en difficultés d’apprentissage et si l’on se penche sur les propos émis par Sturny (1985, mentionné par Büchel, 2003; Kipfer, 2007) avec la Conférence suisse des Directeurs de l’Instruction Publique, un élève a des difficultés d’apprentissage à partir du moment où il ne peut pas répondre aux exigences scolaires usuelles et se retrouve donc dans un contexte éducatif qui ne lui est pas approprié, impliquant ainsi de multiples échecs scolaires et une surcharge psychique. Parmi cette population sont inclus les élèves ayant des troubles du comportement mais, en revanche, les enfants ayant un retard mental ou des handicaps sensori-moteurs en sont exclus. Ainsi, au sein de cette définition, l’échec scolaire semble faire foi lorsqu’il est question de difficultés d’apprentissage. Somme toute, Büchel (2003) souligne les faiblesses de définitions aussi générales. En effet, il stipule que ces dernières ne prennent pas en considération les causes étiologiques, les processus conatifs ou cognitifs impliqués et ne permettent pas non plus de savoir s’il est question de difficultés ponctuelles ou générales, informations pourtant fondamentales pour toute intervention (Büchel, 2003).
Datant de 1985, on pourrait penser que des définitions aussi larges aient été supplantées par des définitions nettement plus précises et discriminatives, incluant les causes étiologiques. Or, si l’on s’intéresse au DSM-IV-TR (APA, 2000), ce dernier n’apporte que de légères distinctions sans pour autant faire mention d’informations relatives à l’étiologie. En effet, au sein de la catégorie Troubles des apprentissages, anciennement nommé Troubles des acquisitions scolaires, figurent les distinctions ou sous-catégories suivantes: Trouble de la lecture, Trouble du calcul, Troubles de l’expression écrite et enfin Trouble des apprentissages non spécifié. De manière générale, le diagnostic des Troubles des apprentissages est posé lorsque les performances de l’enfant à des tests mesurant des aptitudes en lecture, en calcul ou en expression écrite s’avèrent significativement inférieures (à savoir deux écarts-types au-dessous de la moyenne) à ce qui pourrait être attendu, compte tenu de leur âge et de leurs niveaux intellectuel et scolaire. En outre, la réussite scolaire ainsi que les activités usuelles doivent être altérées par les difficultés rencontrées. Comme le souligne Büchel (2003), les termes «difficultés d’apprentissage» ne figurent pas au sein de cette définition mais se retrouvent sous l’égide Trouble des apprentissages non spécifié. En effet, cette dernière appellation comprend les élèves étant confrontés à des difficultés en lecture, mathématiques et/ou expression écrite entravant la réussite scolaire. Cela dit, ces difficultés ne doivent pas pouvoir être explicables par un autre trouble spécifique et les tests mesurant séparément ces aptitudes ne doivent pas être significativement au-dessous de la moyenne. En outre, il est intéressant de remarquer le passage de la notion de «difficulté» à celle de «trouble» au travers de ces définitions. En définitive, tout comme en 1985, les notions de réussite scolaire ainsi que «d’intelligence normale» semblent être au cœur de la problématique.
Ces différents éléments nous renvoient à la conception des élèves dits «learning disabled» du côté anglo-saxon. En effet, si l’on s’intéresse à la définition émise par le Bureau de l’éducation des Etats-Unis (U.S. Office of Education, 1977), telle que mentionnée par Torgesen (1991), celle-ci spécifie que les troubles d’apprentissage («learning disabilities») correspondent à un désordre dans un ou plusieurs processus psychologiques de base pouvant se manifester par des difficultés au niveau de l’écoute, du langage, de l’écriture, de la lecture, de l’orthographe ou du calcul arithmétique. En outre, les performances scolaires de ces élèves s’avèrent en dessous du niveau escompté, compte tenu de leurs performances à des tests standardisés. La définition inclut des personnes ayant des handicaps perceptuels, des lésions cérébrales, des «minimal brain dysfunction», une dyslexie ou une aphasie développementale.
En revanche, elle exclut les enfants ayant des troubles d’apprentissages résultant d’un retard mental. Cela dit, une fois de plus, Torgesen (1991) nous rend attentif à l’envergure des acceptations de ces termes et aux ambiguïtés qu’ils soulèvent. Il apporte également un éclairage quant à l’étiologie, tout comme Keogh (1990), en stipulant que les troubles d’apprentissage auraient une base biologique et plus précisément neurologique. En définitive, tout comme pour les Troubles des apprentissages ainsi que les difficultés d’apprentissage, on constate que les critères de classification sont vastes et laissent place à une hétérogénéité importante de difficultés pourtant recoupées sous le terme générique de «learning disabilities»
(Keogh, 1990; Lyon, 1996; Wong, 1996).
Il est également intéressant de remarquer que pour comprendre les tenants de ces «critères» de classification, certains auteurs se sont penchés sur «l’origine» du concept des troubles d’apprentissage (Fletcher et al., 2002; Keogh, 1990; Torgesen, 1991; Wong, 1996). Leurs investigations leur ont permis de découvrir que bon nombre d’éléments relatifs à l’identification de ces enfants émanaient de rapports cliniques datant des années 60. Ainsi, la définition, aussi vaste soit-elle, semble recouper des conceptions plus anciennes. Il en est plus spécifiquement ainsi pour l’hypothèse relative à la discordance («discrepancy»), à savoir le décalage entre les aptitudes intellectuelles des individus et leur réussite ou rendement scolaire (Fletcher et al., 2002; Keogh, 1990). Bien qu’extrêmement critiqué, ce dernier élément consiste toujours en l’une des caractéristiques majeures des élèves souffrant de troubles d’apprentissage et marque justement la différence entre ces élèves et ceux ayant un retard mental (Keogh, 1990; Lyon, 1996; Wong, 1996). Ainsi, les élèves ayant des troubles d’apprentissage sont détectés lorsque leurs performances académiques sont au-dessous de celles pouvant être escomptées compte tenu de leurs résultats aux tests d’intelligence (Wong, 1996), bien que ce critère manque de preuves pour avoir une validité externe (Fletcher et al., 2002; Pellegrino & Goldman, 1990). De plus, Pellegrino et Goldman (1990) soulignent l’aspect ambigu de cette caractéristique. En effet, ils stipulent que l’intelligence est bien souvent conçue comme la «capacité d’apprentissage» et se demandent s’il est justifié de considérer les «learning disabilities» comme étant des situations d’intelligence «normale» où existent pourtant des incapacités d’apprentissage.
Par ailleurs, plusieurs auteurs mentionnent encore le fait que ces définitions sont conceptuellement problématiques puisqu’elles se basent sur des critères d’exclusion et non pas d’inclusion (Fletcher et al., 2002; Swanson, 1990, 1996). En effet, le trouble ne doit pas
