Qualités psychométriques des tests de rendement cognitif ...

JOSÉE BOUTIN

QUALITÉS PSYCHOMÉTRIQUES

DES TESTS DE RENDEMENT COGNITIF POUR ENFANTS

Mémoire

présenté

à la Faculté des études supérieures

de ΓUniversité Laval

pour l’obtention

du grade de maître en psychologie (M.Ps.)

École de psychologie

Faculté des sciences sociales

Université Laval

Québec

DÉCEMBRE 1999

© Josée Boutin, 1999

AVANT-PROPOS

La réalisation de ce mémoire est T aboutissement d’un projet dont j’avais peine à

croire possible au début de mes études universitaires. C’est donc avec fierté et satisfaction du

travail accompli que je termine cette année (combien intense !) d’études de deuxième cycle.

Ce travail est à mes yeux non seulement ma propre contribution à l’avancement des

connaissances en psychologie (modeste mais importante pour moi) mais il témoigne

également d’un grand pas que j’ai fait sur le chemin de la vie. C’est avec le recul que j’ai pu

prendre depuis, queje suis en mesure de constater à quel point j’ai appris, j’ai grandi à travers

cette aventure que peut être le travail de recherche. Plusieurs personnes ont contribué, par

leurs paroles et leurs actions, à la réalisation de cet objectif. Je tiens aujourd’hui à les

remercier.

Merci tout d’abord à mon superviseur, M. Michel Loranger, qui m’a offert

l’encadrement dont j’avais besoin afin de mener à bien ce mémoire. Merci pour ses

nombreux conseils, sa grande disponibilité ainsi que la confiance qu’il m’a démontrée tout au

long de mes études graduées. Je veux aussi souligner l’importance de M. Marquis Falardeau

qui, par son aide technique, sa serviabilité et sa disponibilité, m’a permis d’avancer

rapidement dans ce projet.

Je souhaite remercier mes ami(e)s qui ont su m’encourager lors des périodes plus

difficiles et se réjouir avec moi lors des moments heureux. Notamment, merci à Dominique

Lemay, Marie-Claude Blais, Sandra Hopps et Geneviève Kirouac, mes collègues du

laboratoire, pour leur présence, leurs conseils et leur soutien psychologique. Elles m’ont

permis d’apprécier le travail au sein du laboratoire par le climat de gaieté et de dynamisme

qu’elles savaient si bien créer. Merci à Nathalie Portier d’avoir toujours été là pour m’écouter

et me conseiller aux moments où j’en avais besoin. Merci à Patrick Gosselin pour ses coups

de pouce par internet et ses visites rassurantes à mon labo. Merci à Mélanie Bemier pour son

écoute et ses « lâche pas ! » très encourageants. Merci à Véronique Desrochers qui était là au

tout début, lors d’un été plutôt éprouvant personnellement. Merci également à Jean-François

Mercier pour l’intérêt qu’il a toujours porté face à ce queje fais. Et bien entendu, je veux dire

11

un gros merci à ma meilleure amie, Julie Genest, pour son amitié durable dont Γ importance à

mes yeux est telle qu’aucun mot ne saurait en exprimer l’ampleur correctement. En

particulier, je tiens à te remercier de si bien savoir me remettre sur le droit chemin lorsque je

me sens dépassée par les événements. Psychologue à tes heures, tu connais l’art de la

confrontation efficace et je l’apprécie énormément !

Je tiens à souligner l’importance de mes parents qui, par leur amour et leur support

inconditionnel tout au long de mes études, m’ont permis d’arriver à mes fins. Merci à eux qui

ont toujours cru en moi et ont su me prouver que la volonté et la persévérance peuvent

conduire à la réalisation de bien des objectifs. Enfin, je remercie sincèrement mon copain

Frédéric Lemay qui, par l’amour et le bonheur qu’il a suscité dans ma vie, m’a donné la

motivation nécessaire pour compléter ce mémoire. Le bout de chemin parcouru avec lui m’a

aussi permis de connaître et d’apprécier la réalité professionnelle.

C’est aujourd’hui, avec confiance et ambition, que je me tourne vers d’autres

horizons...

Ill

RÉSUMÉ

Cette recherche vise à documenter les qualités psychométriques des Tests de

rendement cognitif pour enfants (TRCE; Loranger & Pépin, 1998), un instrument

d’évaluation intellectuelle informatisé tenant compte de la vitesse des opérations mentales.

Les TRCE et la forme abrégée de Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet sont administrés à

127 enfants âgés entre 3 ans et 5½ ans. Les différents tests informatisés montrent des

relations significatives entre eux allant de -0,54 à 0,90 (g < 0,01). De plus, l’analyse

factorielle confirme la prédominance d’un seul facteur se dégageant à la fois des TRCE et de

l’échelle d’intelligence traditionnelle (56% de la variance est expliquée par ce facteur).

L’instrument à l’étude démontre aussi une bonne capacité discriminante en fonction de l’âge

(r entre score global et âge = 0,70). Par ailleurs, les scores des TRCE présentent des relations

positives et significatives avec ceux du Stanford-Binet (score global mis en relation avec les

sous-tests du Stanford-Binet : Vocabulaire r = 0,51 ; Analyse de modèles r = 0,60 ; Quantités

r = 0,60 ; Mémorisation de perles r = 0,39). En somme, cette étude montre que la vitesse des

opérations mentales constitue une composante fondamentale pour l’étude de !’intelligence

des enfants.

Josée Boutin Étudiante graduée

Michel Loranger, Ph.D. Directeur de recherche

IV

TABLE DES MATIÈRES

Page

AVANT-PROPOS ............................................................. ......................................... i

RÉSUMÉ ................... ................................................................................................. iii

TABLE DES MATIÈRES ........................................................................................... iv

LISTE DES TABLEAUX ........................................................................................... vi

INTRODUCTION .......................................................................................................... 1

1.1 Contexte théorique et exposé du problème ....................................................... 4

1.1.1 Courant théorique à l’origine de l’élaboration des TRCE .................. 4

1.1.2 Vitesse d’exécution comme indice de vitesse mentale ........................ 5

1.1.3 Relation entre vitesse des opérations mentales et habileté intellectuelle. 8

1.1.4 Vitesse des opérations mentales dans un contexte développemental ... 10

1.1.5 Conclusion ........................................................................................... 14

1.1.6 Hypothèses de recherche ...................................................................... 14

1.2 Méthodologie ................................................................................................... 16

1.2.1 Participants ........................................................................................... 16

1.2.2 Matériel ................................................................................................ 16

1.2.3 Procédure ............................................................................................. 20

1.3 Résultats ........................................................................................................... 21

1.3.1 Données descriptives ........................................................................... 21

1.3.2 Indice de fidélité .................................. 24

1.3.2.1 Consistance interne ................................................................ 24

1.3.3 Indices de validité ................................................................................ 24

1.3.3.1 Corrélations ............................................................................ 24

1.3.3.2 Structure factorielle ................................................................ 24

1.3.3.3 Validité discriminante ............................................................ 25

1.3.3.4 Validité concomitante ............................................................ 26

1.3.3.5 Validité prédictive .................................................................. 27

V

TABLE DES MATIÈRES (suite)

Page1.4 Discussion ................ 27

1.4.1 Fidélité ................................................................................................. 27

1.4.1.1 Consistance interne ............................................................... 27

1.4.2 Validité ................................................................................................. 28

1.4.2.1 Corrélations ............................................................................ 28

1.4.2.2 Structure factorielle ................................................................ 29

1.4.2.3 Validité discriminante ........................................................... 29

1.4.2.4 Validité concomitante ............................................................ 30

1.4.2.5 Validité prédictive .................................................................. 33

1.4.3 Implications théoriques et pratiques .................................................... 33

1.4.4 Aspects limitatifs de l’étude et propositions de recherches futures ... 34

CONCLUSION GÉNÉRALE ..................................................................................... 35

RÉFÉRENCES .................... 36

NOTE DE L’AUTEURE ............................................................................................. 44

ANNEXE A Lettre de consentement aux parents ................................................... 56

ANNEXE B Tableau 12 : Moyennes des scores aux TRCE pour chaque tranche

d’âges (en mois) ............................................................................................... 58

ANNEXE C Tableau 13 : Moyennes des scores bruts aux sous-tests

de Y Échelle d’intelligence Stanford-BineCpom chaque tranche d’âges

(en mois) .......................................................................................................... 63

VI

LISTE DES TABLEAUX

Page

Tableau 1 : Minimums, maximums et moyennes des scores de réussite des

TRCE pour chaque groupe d’âges ................................................................... 45

Tableau 2 : Moyennes et écarts types pour chaque groupe d’âges aux TRCE .......... 46

Tableau 3 : Moyennes et écarts types des scores Z des TRCE pour chaque

groupe d’âges ................................................................................................... 47

Tableau 4 : Moyennes et écarts types des scores bruts et des scores QI

aux sous-tests de T Échelle d’intelligence Stanford-Binet ............................... 48

Tableau 5 : R de Pearson et nombre de sujets (n) impliqués dans la mise en

relation des TRCE ............................................................................................ 49

Tableau 6 : R de Pearson et nombre de sujets (n) impliqués dans la mise en

relation des sous-tests de Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet ................. 50

Tableau 7 : Analyse factorielle des scores de vitesse d’exécution des TRCE :

résultats de l’extraction des composantes ...................... ................................ 51

Tableau 8 : Analyse factorielle des scores de vitesse d’exécution des TRCE et

des scores bruts de Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet : résultats

de l’extraction des composantes ...................................................................... 52

Tableau 9 : Comparaisons multiples de type Bonferroni des différences

entre les groupes d’âges aux TRCE ................................................................. 53

Tableau 10 : Comparaisons multiples de type Bonferroni des différences

entre les goupes d’âges à Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet ................. 54

Tableau 11 : Corrélations entre les TRCE, entre les TRCE et l’âge (en mois)

ainsi qu’entre les TRCE et les sous-tests de l’Échelle d’intelligence

Stanford-Binet .................................................................................................. 55

Tableau 12 : Moyennes des scores aux TRCE pour chaque tranche d’âges

(en mois) .......................................................................................................... 58

Tableau 13 : Moyennes des scores bruts aux sous-tests de l’Échelle d’intelligence

Stanford-Binet pour chaque tranche d’âges (en mois) ............................ 63

Tests de rendement cognitif 1

INTRODUCTION

L’évaluation des habiletés intellectuelles fait l’objet de recherches depuis plus d’un

siècle. Et en fait, depuis 20 à 30 ans, des changements importants dans ce domaine sont

survenus sous l’influence de la psychologie cognitive et de la technologie informatique. À

l’heure actuelle, il semble que de nouveaux instruments psychométriques informatisés

puissent être proposés dans le domaine de l’évaluation intellectuelle et qu’un

rapprochement entre la psychométrie classique et la psychologie cognitive puisse être

opéré.

À l’Université Laval, les travaux au sein du Groupe de recherche en psychologie

cognitive visent la mesure de diverses fonctions cognitives par la prise en compte de la

vitesse des opérations mentales inférée à partir des temps d’exécution à des tâches

cognitives, certains individus étant plus rapides que d’autres. Pour ce faire, plusieurs

instruments d’évaluation informatisés sont développés et étudiés. Entre autres, les travaux

de Blanchet (1998), de Lavergne (1997) et de Vigneau (1997) rapportent des résultats très

probants suite à l’étude de ces différents instruments et incitent, par conséquent, à des

travaux subséquents dans le domaine.

En confrontant théoriquement et empiriquement le Test d’Aptitudes Informatisé

(TAI) adolescents et adultes (Pépin & Loranger, 1994) à une méthode traditionnelle

d’évaluation de type Wechsler, soit l’Épreuve Individuelle d’Habileté Mentale (EIHM;

Chevrier, 1989), l’étude de Blanchet (1998) a d’abord permis d’évaluer la convergence des

deux types d’épreuves reflétant différents niveaux hiérarchiques d’habiletés en plus de

suggérer que plusieurs épreuves informatisées soient très corrélées à des épreuves

traditionnelles. Pour sa part, Lavergne (1997) a comparé la version enfant du Test

d’Aptitudes Informatisé (TA1-E; Loranger & Pépin, 1994) à la traduction française du

Wechsler Intelligence Scale for Children-Third Edition (WISC-II1; Wechsler, 1991). Ses

résultats montrent que la vitesse d’exécution à ce type d’épreuve est lié au degré de

maîtrise des apprentissages.

Vigneau (1997) s’est intéressé aux personnes déficientes intellectuelles, une

clientèle pour laquelle les moyens d’évaluation cognitive sont plutôt limités. Ainsi, les

Tests de rendement cognitif (TRC) pour personnes adultes présentant une déficience

intellectuelle (Loranger & Pépin, 1998) ont été développés afin de recueillir des

informations relatives au degré d’automaticité des opérations mentales chez les retardés

mentaux. L’étude de Vigneau confirme !’applicabilité des tests auprès de cette clientèle

ainsi que les qualités psychométriques de l’instrument. De plus, cette recherche suggère

que les processus de traitement de !’information inhérents aux opérations mentales puissent

être modifiés chez les retardés mentaux et souligne une certaine malléabilité de ces

processus. En somme, les travaux visant à vérifier !’application des instruments

informatisés développés jusqu’à présent offrent des résultats intéressants en ce sens qu’ils

indiquent que les tests informatisés peuvent procurer, de façon rapide, des renseignements

comparables à ceux obtenus par les instruments traditionnels ou, à tout le moins, offrent un

complément à ces instruments et, par conséquent, ouvrent la voie vers une compréhension

nouvelle des conduites intelligentes.

Jusqu’à présent, les études évaluant la vitesse des opérations mentales ont été

centrées sur des échantillons d’adultes ou d’enfants d’âge scolaire, utilisant la plupart du

temps des tâches requérant l’habileté de lecture (Miller & Vemon, 1997). Et peu de

recherches ont été faites en utilisant principalement cette variable auprès d’enfants d’âge

préscolaire.

Cette recherche est une première étude vérifiant l’apport de mesures de temps de

réaction et de vitesse d’exécution lors de tâches d’évaluation chez les jeunes enfants. Elle

met à contribution une série de tests adaptés pour eux et inspirés des Tests de rendement

cognitif pour personnes adultes présentant une déficience intellectuelle. Ce travail vise

plus particulièrement à explorer les possibilités d’application des Tests de rendement


cognitif pour enfants. Ainsi, des données préliminaires sont recueillies auprès d’enfants

d’âge préscolaire et les qualités psychométriques de l’instrument sont évaluées.

La première partie du travail présente le cadre théorique. Principalement, cette

section expose le courant théorique au sein duquel s’inscrit l’élaboration des Tests de

rendement cognitif pour enfants. De plus, elle propose des mesures de temps de réaction et

de vitesse d’exécution comme indices de vitesse des opérations mentales. Elle aborde

également la relation entre la vitesse d’exécution et l’habileté intellectuelle en plus de

fournir des informations sur la vitesse des opérations mentales dans un contexte

développemental. Enfin, un résumé ainsi que les hypothèses de recherche sont rapportés.

La deuxième partie précise les différentes étapes de la réalisation de cette étude, à savoir la

méthodologie : les participants, les instruments de mesure et le déroulement de

1 ’expérimentation. La troisième partie expose les résultats de l’étude alors que la

quatrième présente la discussion.



CONTEXTE THÉORIQUE ET EXPOSÉ DU PROBLÈME

1.1.1 Courant théorique à l’origine de l’élaboration des TRCE

L’apparition d’un point de vue cognitiviste dans le domaine de la psychologie de

!’intelligence a suscité de nombreux travaux relativement à la vitesse des opérations

mentales et, plus spécifiquement, aux processus de traitement de T information (Lautrey,

1996). De nouvelles théories de !’intelligence axées sur le fonctionnement cognitif et

inspirées du modèle de traitement de !’information ont vu le jour et ouvrent la voie vers de

nouvelles mesures de l’habileté intellectuelle. Notamment, plusieurs chercheurs ont

effectué des études expérimentales et ont proposé des théories centrées sur la mesure de

l’automaticité du traitement de !’information : Schneider et Shiffrin, 1977; Posner et

Snyder, 1975; LaBerge et Samuels, 1974; Neumann, 1984; Logan, 1988; Jacoby, 1991;

Sternberg, 1985 ne sont que quelques exemples.

Par l’ampleur et la rigueur expérimentale de leurs travaux, Schneider et Shiffrin

(1977) ont exercé une influence réelle dans l’étude de !’attention et du développement de

l’automaticité (Fortin & Rousseau, 1989). Ils ont établi une distinction claire entre les

processus automatiques et contrôlés, les premiers étant rapides et sans effort, les seconds

requérant un plus grand effort mental. Pour sa part, Neumann (1984) a tenté de réunir

deux tendances soit l’accent mis sur les processus et l’accent mis sur les conditions

environnementales. Il a ainsi attribué aux processus d’automaticité non pas une propriété

intrinsèque mais plutôt une propriété dépendant à la fois du système de traitement et du

contexte. Dans ce même ordre d’idées, Sternberg (1985, 1988) a présenté une théorie

offrant une intégration encore plus grande des processus automatisés au reste de la vie

mentale. Dans sa théorie triarchique de !’intelligence, la dimension d’automaticité s’insère

dans la sous-théorie qui relie !’intelligence et l’expérience de l’individu. L’habileté à

automatiser fait référence à la capacité de développement de séquences surapprises

(Vigneau, 1997) et est liée à la vitesse de réponse suite à l’activation des stimuli de base.

Selon Sternberg (1994), !’automatisation des opérations mentales est nécessaire à

l’assimilation de l’information et, par conséquent, à une réalisation intelligente des tâches.

En effet, les opérations intellectuelles qui sont effectuées facilement et automatiquement

par des gens plus intelligents sont accomplies avec plus de peine et d’effort par ceux qui le

sont moins. D’où la conclusion de l’auteur que les individus intellectuellement supérieurs

sont ceux qui auraient mieux automatisé différents apprentissages.

C’est à l’intérieur d’un courant théorique axé sur les processus cognitifs que les

Tests de rendement cognitif pour enfants ont été développés et, en particulier, en tenant

compte des théories d’automatisation très présentes dans le domaine de !’intelligence. En

fait, les Tests de rendement cognitif pour enfants comprennent des tâches simples

d’analogie et les mesures qui en sont issues reposent principalement sur des scores de

temps de réaction et de vitesse d’exécution, lesquels constituent vraisemblablement des

indices du degré d’automatisation des opérations mentales. Les résultats à ces tâches

devraient donc permettre de refléter l’habileté intellectuelle générale des enfants, la

littérature faisant état de la vitesse d’exécution comme indice de la vitesse des opérations

mentales.

1.1.2 Vitesse d’exécution comme indice de vitesse des opérations mentales

Le choix de prise en compte systématique de la vitesse d’exécution dans

l’évaluation intellectuelle trouve sa source dans la psychologie du traitement de

!’information. En effet, cette dernière a contribué au renouvellement de l’intérêt envers le

temps de réponse en postulant la possibilité d’inférer à partir de ce délai la présence et le

mode de fonctionnement de divers processus mentaux (Lohman & Rocklin, 1995).

Plusieurs méthodes de calcul basées sur les temps de réponse ont été développées afin

d’estimer la durée des processus cognitifs qui s’opèrent entre la présentation du stimulus et

la réponse. Entre autres, il y a la méthode classique de soustraction des temps de réaction

de Donders (Gottsdanker, 1989), qui présente un intérêt historique considérable puisqu’elle

constitue l’une des premières tentatives d’analyse des étapes de traitement à l’aide des

temps de réponse. Plusieurs travaux ont fait suite à l’idée de Donders de prendre en

considération le temps nécessaire aux divers processus mentaux pour se réaliser. La

méthode des facteurs additifs de Sternberg (Robert & Sternberg, 1992), la loi de Hick


(Jensen, 1987) utilisée pour expliquer le facteur général d’intelligence et le modèle de

Posner employé par Hunt (1978, 1985) pour expliquer le facteur verbal sont d’autres

avenues développées qui prennent en compte la variable de temps susceptible de témoigner

de la vitesse des opérations mentales.

L’intérêt envers la mesure d’habiletés dites « élémentaires » de traitement de

!’information résulte de l’influence de l’approche du traitement de !’information. Selon

Detterman et al. (1992), de telles mesures constituent un apport nouveau important pour

l’évaluation intellectuelle et sont susceptibles de relever les divers défis rencontrés par les

méthodes traditionnelles d’évaluation. Toutefois, certains auteurs soutiennent que de telles

mesures élémentaires ne permettront jamais de rendre compte de l’ensemble du

fonctionnement intellectuel (Keating, 1983 ; Lautrey, 1996 ; Sternberg & Salter, 1982).

De plus, Lautrey (1996) rapporte que les tâches les plus élémentaires semblent mobiliser

des processus cognitifs nettement plus complexes que ceux imaginés par leurs concepteurs.

Ainsi, selon l’auteur, les paradigmes expérimentaux basés sur l’isolation des processus

élémentaires sollicitent en fait, bien qu’à un degré moindre, les ressources cognitives qui

sont en jeu dans les tâches complexes: familiarité avec un contenu, capacité à maintenir

!’attention, à trouver des stratégies d’optimisation, à tirer parti de l’entraînement, à

automatiser, etc. Il n’en demeure pas moins, d’après Vigneau (1997), que ces mesures

élémentaires présentent les relations nécessaires avec le facteur g (intelligence générale)

pour faire partie d’une évaluation intellectuelle. Ainsi, la variable vitesse d’exécution

apparaît comme une mesure d’évaluation précise et dynamique des activités mentales.

Bien sûr, le temps d’exécution peut être affecté par plusieurs variables telles !’attention, la

motivation, la fatigue, etc. Ces variables amènent du bruit dans les temps d’exécution

comme elles le font pour n’importe quelle mesure psychométrique (test d’intelligence, test

de personnalité) et ces variables « bruit » font partie de ce qu’on nomme l’erreur de

mesure, laquelle fait partie intégrante de tout score observé.

Les chercheurs qui se sont intéressés à l’étude de la vitesse d’exécution ont

généralement utilisé des temps d’exécution recueillis à des tests expérimentaux visant la

mesure de composantes spécifiques de traitement de l’information (Bowling & Mackenzie,


1996 ; Brand & Deary, 1982 ; Hunt, Lunneborg & Lewis, 1975 ; Vernon, 1983 ; Vernon,

Nador & Kantor, 1985 ). Ils ont alors tenté d’isoler certains processus tels que le temps

d’encodage ou le temps d’inspection dont ils inféraient !’implication dans la réalisation de

tâches intellectuelles. De leurs études se dégagent des relations significatives entre

certaines composantes de vitesse de traitement et les scores aux tests d’intelligence.

Reuchlin (1989) a toutefois mentionné quelques limites quant à certaines de ces

recherches expérimentales, notamment en ce qui a trait à l’isolation des processus étudiés.

En fait, l’auteur remet en cause la méthode qui consiste à chercher des liaisons dont

chacune porte sur un seul processus élémentaire et !’intelligence générale. D’une part, les

corrélations ainsi obtenues sont relativement faibles. D’autre part, Hunt et Lansman

(1982) rapportent qu’en présentant aux gens un seul problème à la fois et en se centrant

ainsi sur l’aptitude à exécuter les tâches expérimentales l’une après l’autre, on peut laisser

échapper une dimension du comportement humain associée à l’exécution de tâches

concurrentes. On ne peut donc pas espérer comprendre le fonctionnement d’un système

complexe par une simple analyse des sous-systèmes considérés isolément. Lautrey (1996)

arrive à la même conclusion en proposant d’étudier des performances impliquant plusieurs

processus en interaction plutôt que d’axer sur !’utilisation de tâches élémentaires qui

incluent hypothétiquement un seul processus. Dans ce sens, l’étude de la vitesse

d’exécution aux items d’un test psychométrique visant l’évaluation de la vitesse des

opérations mentales en général s’avère une démarche plus appropriée.

Dans le courant psychométrique de la recherche sur la vitesse des opérations

mentales, le temps de réaction à chaque item s’avère un indice de rapidité relativement peu

étudié. En effet, pour évaluer la vitesse mentale, la mesure de prédilection correspond

plutôt au nombre de réponses exactes produites à l’intérieur d’un temps limite (Anastasi,

1988) . Dans la présente étude, les temps de réaction sont calculés à partir des items réussis

seulement. En effet, la prise en compte des items échoués serait inappropriée puisqu’il est

reconnu que le temps de réaction à une solution erronée reflète soit un traitement incomplet

de !’information, soit un échec d’une ou de plusieurs composantes du traitement (Lohman,

1989) . Par ailleurs, la vitesse d’exécution est une mesure issue d’une tâche de résolution


de problème, par opposition au temps de réaction qui se veut une simple mesure du temps

nécessaire pour répondre suite à Γapparition d’un stimulus. Dans la présente étude, la

vitesse d’exécution est établie à partir d’un score qui tient compte à la fois du temps de

réaction et de l’exactitude des réponses. Une comparaison de chacun des scores (score de

temps, de réussite et de vitesse d’exécution) mis en relation avec l’habileté intellectuelle

permettra donc de constater quelle mesure est la plus efficace et mérite d’être prise en

compte lors des applications ultérieures des Tests de rendement cognitif pour enfants.

1.1.3 Relation entre vitesse des opérations mentales et habileté intellectuelle

Étant donné que le processus de vitesse fait partie intégrante du système cognitif, il

est attendu d’observer une relation importante entre la vitesse des opérations mentales et

l’intelligence. En fait, depuis les quinze dernières années, les travaux ont démontré une

relation négative entre !’intelligence, telle que mesurée à l’aide de tests traditionnels

d’habileté générale et la vitesse des opérations mentales dans les tâches cognitives

élémentaires. D’où la conclusion à l’effet que les personnes les plus intelligentes sont plus

rapides dans la perception et le traitement de !’information (Vernon, 1987). Les études de

Jensen (1982, 1986) permettent d’affirmer que !’intelligence est négativement corrélée à la

vitesse d’exécution dans les tâches cognitives relativement simples impliquant des temps

de réaction de moins de deux secondes. Au-delà de ce temps, la corrélation entre la vitesse

d’exécution et le quotient intellectuel (QI) décroît. En effet, avec !’augmentation de la

complexité de la tâche cognitive, d’autres facteurs tels que les variables de personnalité ou

la recherche de stratégie interfèrent avec la mesure précise des opérations mentales. Jensen

nomme ce phénomène le test-speed paradox. Pour leur part, Glaser et Pellegrino (1982)

soulignent que les tâches simples de raisonnement inductif, requérant la comparaison et la

catégorisation, activités à la base de tout travail analogique, corrélent très fortement avec

un facteur d’habileté intellectuelle générale. Dans cette optique, les Tests de rendement

cognitif pour enfants impliquent des tâches analogiques très simples susceptibles de rendre

compte de l’habileté intellectuelle et d’offrir une mesure qui traduise relativement bien la

vitesse des opérations mentales de l’individu.


Tesis de rendement cognitif 9

Avec Γapparition des tests informatisés d’habileté mentale, MacLennan, Jackson et

Bellantino (1988) se sont penchés sur la possibilité de mesurer la vitesse des opérations

mentales directement, lors de la passation de ces tests. Ils ont ainsi émis l’hypothèse que

les mesures de vitesse d’exécution recueillies lors de la passation d’un test psychométrique

informatisé puissent refléter les différences individuelles dans la vitesse des opérations

mentales et être reliées, par le fait même, au quotient intellectuel. Dans ce même ordre

d’idées, Lavergne, Pépin et Loranger (1997) ont administré le Test d’Aptitudes Informatisé

pour enfants et ont observé des corrélations importantes entre les indices de vitesse et les

mesures globales de performance à un test traditionnel d’intelligence (WISC-1I1). L’étude

de Vigneau (1997) auprès des déficients mentaux indique également que les sous-tests du

Test d’automaticité entretiennent des relations élevées avec plusieurs épreuves

psychométriques (tests d’intelligence et échelle de comportements d’adaptation).

Récemment, une étude de Blanchet (1998), réalisée auprès d’élèves de niveau secondaire,

a démontré une corrélation entre la vitesse d’exécution et l’habileté intellectuelle lors de la

passation des Tests d’Aptitudes Informatisés adolescents et adultes. En somme, pour tous

ces auteurs, la vitesse des opérations mentales telle que mesurée par des tâches

informatisées semble déterminer l’efficacité de ces opérations et, par le fait même, serait

reliée à la performance à des tests d’habiletés intellectuelles.

En 1990, Neubauer poursuit une étude visant à évaluer la relation que le degré

d’automatisation des opérations mentales entretient avec !’intelligence. Cette recherche est

intéressante en raison de la référence faite à la théorie de Sternberg. Dans son étude, le

chercheur a recours à des matrices de Raven informatisées. Une première passation,

présentée comme une tâche d’identification de concept, constitue la condition « adaptation

à la nouveauté » et la seconde, présentée comme un test mesurant la vitesse d’exécution,

est la condition « automatisation ». Les résultats indiquent que le degré d’automatisation

entretient, tel que prévu par la théorie de Sternberg, des relations modérées avec

!’intelligence. Il partage aussi des liens modérés avec l’adaptation à la nouveauté. Les

deux conditions contribuent de manière différente à !’intelligence : au début de la tâche,

l’adaptation à la nouveauté est plus importante tandis que !’automatisation prend davantage

d’importance à mesure que la tâche se poursuit. Enfin, la relation entre le degré

d’automatisation et !’intelligence est d’autant plus forte que la tâche est facile tandis que

l’inverse est vrai pour l’adaptation à la nouveauté. Ceci concorde avec le test-speed

paradox relevé par Jensen (1982) voulant que !’intelligence soit négativement corrélée

avec la vitesse d’exécution seulement lorsque les tâches cognitives sont relativement

simples.

Les résultats de l’étude de Neubauer (1990) confirment donc l’idée de Vemon

(1987) voulant que les individus plus brillants soient plus rapides pour résoudre les items

relativement simples. Par ailleurs, il est important de noter que ces résultats proviennent

d’une expérimentation réalisée auprès d’adultes universitaires, n’assurant pas la

généralisation à une autre population. Il n’en demeure pas moins que ces résultats

indiquent que la mesure du degré d’automatisation, telle que conçue par Sternberg, peut

être envisagée avec les hypothèses que suggère la théorie, que l’emploi de l’ordinateur à

cette fin se révèle approprié, et qu’il est possible d’obtenir une mesure relativement fidèle

du degré d’automatisation des opérations mentales.

En résumé, plusieurs travaux empiriques réalisés par les chercheurs de la tradition

cognitiviste constituent autant d’appuis à !’utilisation ou, à tout le moins, à la poursuite des

études de la vitesse d’exécution dans l’évaluation intellectuelle. Rafaeli et Tractinsky

(1991) mentionnent que l’argument en faveur de la prise en compte des indices de vitesse

est que les temps d’exécution diffèrent clairement entre les individus, qu’ils sont reliés au

temps que les individus prennent pour faire un choix et sont donc indicatifs de quelques

dimensions de l’habileté. Par ailleurs, l’inclusion de la variable vitesse d’exécution au sein

de l’évaluation intellectuelle a fait l’objet de diverses recherches et constatations en ce qui

a trait au rendement selon l’âge des personnes. Les données actuellement disponibles se

doivent donc d’être exposées.

1.1.4 Vitesse des opérations mentales dans un contexte développemental

Il est bien reconnu que la vitesse mentale varie en fonction du développement

intellectuel. Déjà, en 1974, Wickens affirmait que les réponses des enfants à des tâches de

rapidité étaient typiquement plus lentes que celles des jeunes adultes. À l’heure actuelle,



un important courant de recherches s’attarde à souligner l’importance du développement

en montrant que des groupes d’individus contrastés selon l’âge présentent des différences

dans la vitesse d’exécution (Haie, 1990 ; Kail, 1986, 1991a; Kail & Salthouse, 1994).

Cependant, la raison précise de cette augmentation dans la vitesse avec !’augmentation en

âge est encore le sujet de diverses recherches. Plusieurs hypothèses sont avancées à ce

sujet : !’augmentation dans la vitesse de !’identification et de l’encodage du stimulus, la

réduction dans le temps de prise de décision et la sélection des réponses plus rapide (Miller

& Vernon, 1997).

Brewer et Smith (1989) suggèrent que !’augmentation développementale dans la

vitesse des opérations mentales soit due aux changements reliés à l’âge dans le compromis

entre la vitesse et l’exactitude. Utilisant une tâche de résolution de problèmes à choix de

réponse séquentiels et considérant le temps d’exécution, ils découvrent que les jeunes sont

plus lents et moins constants au niveau de la vitesse d’exécution en plus d’être moins

précis dans le contrôle de leurs erreurs. Dans le même ordre d’idées, Hale, Fry et Jessie,

(1993) rapportent aussi un temps d’exécution plus grand chez les enfants. Il est bien

reconnu que la variabilité des temps d’exécution est susceptible d’être plus importante dans

des conditions impliquant de plus grands temps d’exécution (Luce, 1986). Donc, il est

possible, et c’est la conclusion des auteurs, que la grande variabilité intrasujet dans la

performance des enfants soit entièrement due une lenteur au niveau de la vitesse mentale

plutôt qu’à l’existence de différences qualitatives relatives à l’âge dans les opérations

mentales (Haie et al., 1993). Par ailleurs, les conclusions de Miller et Vernon (1996, 1997)

ne permettent pas de supporter l’opinion de Brewer et Smith relativement au taux d’erreur.

En fait, ils sont plutôt d’avis que l’âge affecte la précision seulement quand les tâches sont

particulièrement difficiles.

Des recherches de Haie (1990) et de Kail (1986, 1988) suggèrent également que les

différences reliées à l’âge dans la vitesse des opérations mentales sont principalement de

nature quantitative et non qualitative. Dans les études transversales de Salthouse et Kail

(1983), la vitesse, obtenue pour un large éventail de tâches, suit une trajectoire particulière

d’âge en âge : elle augmente pendant l’enfance puis, après avoir atteint un sommet à l’âge

adulte, elle diminue peu à peu. L’explication offerte par Kail (1986, 1991a, 1991b) est

globale : ces différences liées à l’âge, étant donné leur apparente universalité quant aux

tâches, seraient sous-tendues par le développement d’un mécanisme central de limitation

de la vitesse. En d’autres mots, Kail conclut que la plupart des traitements cognitifs

fondamentaux, sinon tous, arrivent à maturité à la même vitesse. C’est ce que Haie (1990)

définit comme « l’hypothèse de tendance globale ». En fait, les résultats supportent

l’hypothèse que les jeunes répondent plus lentement que les adultes, tel que décrit par une

fonction linéaire. Toutefois, les changements dans les performances de vitesse prennent

une direction non linéaire avec l’âge.

Kail (1991b) émet l’hypothèse que !’augmentation dans la vitesse des opérations

mentales soit due à une utilisation plus efficace des stratégies ou à une plus grande

efficacité du balayage de !’information en mémoire de travail. En relation avec la première

hypothèse, Lavergne et vigneau (1997) énoncent l’idée que le niveau développemental des

stratégies utilisées additionné à la maîtrise relative de ces stratégies puissent moduler la

vitesse des opérations mentales. Par ailleurs, les chercheurs reconnaissent l’importance de

la mémoire de travail dans la vitesse des opérations mentales : les changements reliés à

l’âge dans la vitesse de ces opérations amènent des changements dans la mémoire de

travail qui, en retour, amènent des modifications dans la performance à des tests d’habileté

intellectuelle (Fry & Hale, 1996 ; Kail & Salthouse, 1994).

La majorité des recherches faisant état de la vitesse des opérations mentales chez

les jeunes ont évalué des enfants d’au moins six ans (voir par exemple Anderson, 1988 ;

Fry & Hale, 1996 ; Kail, 1993 ; Lavergne, 1997 ; Nettelbeck & Wilson, 1994) ou encore,

ont tenté de prédire !’intelligence des jeunes enfants à partir de leurs performances lors des

premiers mois de vie (voir par exemple Fagan, 1984 ; Bomstein, 1985 ; Dougherty &

Haith, 1997). C’est pourquoi, l’étude de Miller et Vernon (1996) s’avère particulièrement

intéressante dans le cadre de la présente recherche. En effet, elle fait partie des rares

travaux qui se sont attardés à évaluer la vitesse des opérations mentales chez des enfants

d’âge préscolaire à l’aide de tâches ne requérant pas d’habileté de lecture ou

d’identification numérique et, par surcroît, elle apporte des résultats issus d’un échantillon


d’enfants aux âges similaires à ceux requis dans !’échantillon de participants de la présente

étude.


L’étude de Miller et Vemon (1996) s’attarde à vérifier la relation entre

!’intelligence, la vitesse d’exécution et la mémoire de travail des enfants âgés entre quatre

et six ans afin de déterminer si les conclusions relatives à la population plus âgée peuvent

s’appliquer aux jeunes enfants. En fait, les études chez les adultes montrent que

!’intelligence est corrélée avec la vitesse d’exécution (Jensen, 1987 ; Vemon, 1989) et

aussi avec la mémoire de travail (Kyllonen, Tirre & Christal, 1991). Bien que la vitesse

d’exécution et la mémoire puissent tous les deux prédire !’intelligence, c’est la mémoire de

travail qui s’avère le meilleur prédicteur chez les adultes (Miller & Vemon, 1992). De

plus, les auteurs maintiennent qu’un facteur général se dégage des dimensions de mémoire,

de vitesse d’exécution et d’intelligence. Bien que ce facteur soit également identifié suite à

l’étude auprès des enfants, la relation entre ces trois dimensions n’est pas comparable à

celle des adultes. En effet, chez les enfants, la relation entre vitesse d’exécution et

intelligence générale ne serait pas aussi forte que la relation entre mémoire et intelligence

générale (Miller & Vemon, 1996). Une explication suggérée par les auteurs réfère à la

possibilité que la relation entre vitesse et intelligence se développe en fonction des

habiletés cristallisées. Ainsi, la vitesse d’exécution serait une habileté qui se développerait

avec l’expérience, l’éducation et la culture. De plus, les auteurs croient que d’un point de

vue culturel et éducationnel, la vitesse n’est encouragée que plus tard dans l’enfance, donc

développée après l’âge préscolaire.

L’étude de Miller et Vemon (1996) rapporte des corrélations allant de -0,026 à

-0,495 (M = -0,261) entre la vitesse d’exécution calculée à partir de huit tests informatisés

et les scores bruts des sous-tests du Wechsler Preschool and Primary Scale of Intelligence-

Revised (WPPSI-R). Les auteurs concluent que, chez les enfants âgés entre quatre et six

ans, la mémoire compte pour une part significative de la variabilité dans !’intelligence

tandis que la vitesse d’exécution ne semble pas influencer de manière importante les

habiletés intellectuelles et, par le fait même, ne s’avère pas un bon prédicteur de

!’intelligence. Il n’en demeure pas moins que la vitesse d’exécution est corrélée de façon

significative avec Γintelligence chez les enfants d’âge préscolaire, chez les enfants d’âge

scolaire et chez les adultes. Il paraît donc approprié d’étudier la relation de cette dernière

avec un nouvel instrument d’évaluation intellectuelle basé principalement sur des mesures

de temps de réaction et de vitesse d’exécution : les Tests de rendement cognitif pour

enfants.

1.1.5 Conclusion

S’inscrivant dans un courant théorique axé sur les processus cognitifs et en tenant

compte des théories d’automatisation très présentes dans le domaine de !’intelligence, les

Tests de rendement cognitif pour enfants veulent témoigner de la vitesse des opérations

mentales. Le temps de réaction et la vitesse d’exécution constituent les principales

variables d’intérêt étant donné qu’il semble possible d’inférer à partir d’elles la présence et

le mode de différents processus mentaux (Lohman & Rocklin, 1995). De plus, plusieurs

études telles que celles de MacLennan et al. (1988), de Lavergne et al. (1997), de Vigneau

(1997) et de Blanchet (1998) rapportent que la vitesse des opérations mentales, telle que

mesurée par des tâches informatisées, déterminerait l’efficacité de ces opérations et, par le

fait même, serait reliée à la performance à des tests d’habiletés intellectuelles. D’un point

de vue développemental, Salthouse et Kail (1983) rapportent que la vitesse de traitement

augmente pendant l’enfance puis, après avoir atteint un sommet à l’âge adulte, elle

diminue peu à peu. Par ailleurs, bien que Miller et Vemon (1996) concluent que la vitesse

d’exécution ne soit pas un bon prédicteur de !’intelligence chez les enfants d’âge

préscolaire, une corrélation significative est tout de même observée entre ces deux

variables. C’est pourquoi il est justifié de vérifier l’apport des mesures de vitesse

d’exécution chez les jeunes enfants à partir d’un nouveau logiciel soit les Tests de

rendement cognitif pour enfants.

1.1.6 Hypothèses de recherche

L’évaluation de la vitesse des opérations mentales est ici la voie choisie pour

parvenir à une compréhension et une évaluation de !’intelligence chez les enfants d’âge

préscolaire. Bien entendu, cet objectif d’évaluation requiert des instruments de mesure

dont les propriétés psychométriques sont acceptables. Dans cet ordre d’idées, la présente


recherche met à contribution une série de nouveaux tests informatisés qui veulent traduire,

par des mesures de temps de réaction et de vitesse d’exécution, la vitesse des opérations

mentales chez de jeunes enfants. Elle se veut une étude pilote visant à recueillir, auprès

d’enfants âgés entre trois ans et cinq ans et demi, des données préliminaires relativement

aux qualités psychométriques des Tests de rendement cognitif pour enfants.

L’hypothèse générale de l’étude est que les mesures de temps de réaction et de

vitesse d’exécution issues des TRCE sont des mesures fidèles et valides. Concernant la

fidélité, les coefficients alpha de Cronbach devraient être élevés, témoignant d’une

consistance interne satisfaisante. Par ailleurs, on s’attend à ce que les tests à l’étude

entretiennent des relations positives et significatives entre eux, avec les mesures de

YÉchelle d’intelligence Stanford-Binet ainsi qu’avec l’âge. Plus précisément, étant donné

la prémisse suggérant que la vitesse des opérations mentales soit une composante de

!’intelligence, les scores obtenus aux TRCE devraient se refléter dans la performance à des

tâches plus complexes. C’est pourquoi il est attendu d’observer de fortes corrélations entre

les scores issus des TRCE et ceux venant de l’échelle d’intelligence traditionnelle,

témoignant d’une bonne validité concomitante. De plus, des analyses seront effectuées

afin de rendre compte de la validité prédictive des TRCE. L’hypothèse stipulée est à l’effet

que les TRCE sont en mesure de prédire l’âge des enfants. De plus, une autre hypothèse

veut que les TRCE offrent une bonne validité discriminante par la distinction des enfants

selon leur âge. Enfin, l’étude des composantes factorielles issues des scores des TRCE

permettra d’établir la structure factorielle de l’instrument à l’étude.



MÉTHODOLOGIE

1.2.1 Participants

Cent vingt-sept enfants âgés entre trois ans et cinq ans et demi participent à l’étude.

Les participants sont en bonne santé et fréquentent l’une des dix garderies suivantes :

Centre de la petite enfance du Bois-Joli, St-Nicolas ; Centre de la petite enfance La

Salopette, St-Étienne ; Garderie Bichonnette inc., St-Jean-Chrysostome ; Garderie

Dandisosaure, St-Nicolas ; Garderie Feu Vert, Québec ; Garderie Jardin des Anges inc.,

Ste-Foy ; Garderie Libellule inc., Charny ; Garderie les Petits Oursons, St-Rédempteur ;

Garderie Pierrot & Colombino inc., Charny ;Garderie Univers des enfants, Ste-Foy. C’est

par entremise des responsables de chacune de ces garderies de la région de Québec que les

participants sont recrutés. L’échantillon est composé de 62 filles et de 65 garçons. L’âge

moyen des participants est de 4,58 ans, soit de 4,59 ans pour les filles et de 4,57 ans pour

les garçons.

1.2.2 Matériel

Dans chacune des garderies, les entrevues sont réalisées dans des locaux en retrait

des autres enfants. Le mobilier est constitué d’une table basse et de quelques chaises. Un

formulaire de consentement (annexe A) est signé par un parent de l’enfant. Au cours de

l’étude, deux instruments sont utilisés soit les Tests de rendement cognitif pour enfants

(Loranger & Pépin, 1998) et la version abrégée de Y Échelle d'intelligence Stanford-Binet,

quatrième édition (Chevrier, 1991).

Les TRCE sont des épreuves informatisées développées pour faire suite aux travaux

réalisés dans le domaine de la mesure de la vitesse des opérations mentales. Cet

instrument s’articule autour du même construit que les Tests de rendement cognitif pour

personnes adultes présentant une déficience intellectuelle (Loranger & Pépin, 1998). Il est

de type informatisé, requérant un ordinateur IBM ou compatible, un écran graphique

couleur, une carte de son et Γenvironnement Windows 95. Les tâches sont, de manière

résumée, les suivantes :

Pré-test :

Huit items visent à familiariser l’enfant avec le matériel visuel et informatique

utilisé dans l’ensemble de l’épreuve. La tâche du sujet consiste à nommer la forme et la

couleur des figures qui apparaissent à l’écran. Dans le cas où la réponse donnée est bonne,

l’enfant doit appuyer sur la barre d’espacement. Si la réponse est mauvaise, l’examinateur

appuie sur la flèche droite du clavier.

Test de temps de réaction :

Sur un écran uni est disposé un carré vide. Après une durée variable suivant le

signal avertisseur, l’intérieur du carré se colore. Le sujet doit appuyer sur la barre

d’espacement le plus rapidement possible au moment où le carré s’emplit de la couleur

rouge. La latence ainsi déterminée (de la fin de la coloration du carré à l’appui de la barre

d’espacement) est enregistrée. Les deux blocs de 12 items (séparés par une pause

contrôlable) sont précédés de quatre items d’exemples se déroulant de façon identique au

test.

Test d’automaticité du vocabulaire :

Suivant la même procédure qu’au test précédent, un carré apparaissant à l’écran se

remplit cette fois d’une image. Un nom se fait entendre simultanément à l’apparition

d’une image différente à chacun des items. L’enfant appuie sur la barre d’espacement le

plus rapidement possible lorsque le mot entendu et l’image concordent (ex. lorsqu’il

entend et voit le mot « pomme ») tandis qu’il ne doit donner aucune réponse lorsque les

Stimuli sont différents. Le test, comprenant 24 items et précédé de quatre exemples, se

termine après trois échecs consécutifs.

Test de comparaison de formes :

Après une durée variable (aux alentours de 1500 ms) suivant le signal sonore, deux

formes pleines et bleues (soit un carré, un cercle ou un triangle) apparaissent à l’écran sur


un fond uni blanc. La tâche du sujet consiste à appuyer le plus rapidement possible sur la

barre d’espacement lorsque les deux formes présentées sont identiques, mais ne donner

aucune réponse lorsque les stimuli sont différents. La latence (durée entre l’apparition des

stimuli et l’appui de la barre) est enregistrée. Une nouvelle période variable de

récupération précède l’item suivant. Lorsque aucune réponse n’est donnée, l’item disparaît

après quatre secondes, enclenchant du même coup la période de repos variable. Le test

compte 24 items (12 positifs et 12 négatifs) précédés de quatre exemples.

Test de comparaison de couleurs :

Suivant une procédure similaire à celle du test précédent, les formes apparaissant

maintenant à l’écran peuvent être de couleur verte ou bleue. Le sujet doit appuyer le plus

rapidement possible sur la barre d’espacement lorsqu’il aperçoit deux couleurs identiques,

qu’il y ait identité physique ou non. Le test est également précédé de quatre exemples.

Test de comparaison de tailles :

L’image de deux crayons, disposés à l’horizontale et pointés vers la droite, apparaît

à l’écran dans un délai variable suivant le signal sonore. Le sujet doit appuyer sur la barre

d’espacement le plus rapidement possible lorsque les crayons présentés sont de même

longueur. Ces derniers sont alignés quant à leur base et peuvent être de deux longueurs

(courte et longue), facilitant ainsi la comparaison. Le test est constitué de 24 items (12

positifs, 12 négatifs), précédés de quatre items d’exemple. Les quatre possibilités d’items

sont les suivantes : crayon court / crayon court, crayon court / crayon long, crayon long /

crayon court, crayon long / crayon long.

La nature informatisée des Tests de rendement cognitif pour enfants favorise une

administration uniformisée pour tous les participants. Les conditions d’administration sont

hautement standardisées et les résultats sont donnés directement par le programme. En

fait, trois scores sont disponibles : le score de réussite, le score de temps et le scores de

vitesse d’exécution.


L’Échelle d’intelligence Stanford-Binet est un test individuel d’intelligence

générale qui permet la mesure des habiletés cognitives de sujets âgés de deux ans à l’âge

adulte. La quatrième édition de Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet est une révision de

YÉchelle d’intelligence Stanford-Binet, Forme L-M de 1960. La batterie complète de

Y Échelle d'intelligence Stanford-Binet, quatrième édition, comprend un ensemble de huit à

treize sous-tests, fondés sur l’âge chronologique d’un sujet et sur son palier de départ établi

d’après son rendement au sous-test Vocabulaire. Bien qu’une version abrégée de l’épreuve

puisse être utilisée, !’administration de la batterie complète évalue, de la manière la plus

fidèle, le degré et le profil des habiletés cognitives d’un sujet. La batterie de dépistage

rapide, conduisant à un score total fondé sur les quatre secteurs d’habiletés, est créée par

]’utilisation de quatre sous-tests : Vocabulaire, Analyse de modèles, Quantités et

Mémorisation de perles. Ces sous-tests mesurent quatre secteurs d’habiletés cognitives qui

sont respectivement le raisonnement verbal, le raisonnement abstrait/visuel, le

raisonnement quantitatif et la mémorisation à court terme. La passation requiert

habituellement entre 30 et 40 minutes. De cette évaluation, il est possible de dégager un

score composite mesurant le facteur g ou, en d’autres mots, l’habileté générale de

raisonnement.

La normalisation de l’instrument a été effectuée en 1985 auprès de 5000 sujets

provenant de 160 centres répartis dans 47 états américains. L’échantillon était

représentatif de la population en fonction, notamment, des régions géographiques

représentées, des groupes ethniques, de l’âge, du sexe, de l’occupation et du niveau

d’instruction des parents, etc. L’échelle présente d’excellentes qualités psychométriques,

lesquelles sont largement documentées au sein du Guide d’étude technique qui

accompagne le test (Chevrier, 1991). Par exemple, les corrélations test/retest (n = 57)

entre deux et huit mois d’intervalle qui s’étendent de 0,56 (Mémorisation de perles) à 0,78

(Mémorisation de phrases) témoignent d’un haut niveau de constance de l’instrument. Les

indices obtenus à la technique Kuder-Richardson Formule 20 (KR-20) et le coefficient

alpha démontrent également un haut degré de fidélité de l’instrument. Par ailleurs, la

validité de contenu est satisfaisante. En effet, les coefficients d ’ intercorrélations médians

calculés entre tous les tests administrés à chacun des 17 groupes d’âges de deux ans ¿£ÍÍh


ans vont de 0,29 à 0,91. Les analyses factorielles effectuées pour chacun des sous-tests en

fonction des quatre secteurs d’habiletés démontrent d’excellentes qualités de l’échelle en

termes de validité de contenu. Particulièrement, les quatre sous-tests qui font l’objet de

passation dans cette étude entretiennent des relations avec le facteur g qui vont de 0,67 à

0,78.

1.2.3 Procédure

Au total, la durée d’une passation se situe entre 50 et 75 minutes, celle-ci étant

habituellement divisée en deux parties. L’ordre des épreuves peut varier selon les

circonstances. En ce qui a trait aux TRCE, les six tests sont toujours administrés dans le

même ordre, tel que décidé lors de la programmation du logiciel. L’expérimentatrice

demeure aux côtés du participant tout au long de l’épreuve afin de lui transmettre les

consignes et de s’assurer de la participation active de l’enfant. Les sous-tests de Y Échelle

d’intelligence Stanford-Binet sont administrés dans l’ordre suivant : Vocabulaire,

Mémorisation de perles, Quantités et Analyse de modèles, tel qu’indiqué dans le Guide

d’administration et de dépouillement (Chevrier, 1991).



RÉSULTATS

1.3.1 Données descriptives

Avant de procéder aux épreuves en tant que telles, les participants doivent réussir le

Pré-test, un exercice visant à se familiariser avec le matériel visuel et informatique. Tous

les enfants passent avec succès le Pré-test de modalité de réponse et peuvent alors

poursuivre le test. Ainsi, 127 sujets sont évalués à l’aide des Tests de rendement cognitif

pour enfants. Toutefois, ce ne sont pas tous les participants qui complètent chacun des

tests. En fait, le test effectué à une plus petite échelle est Comparaison de tailles (n = 111).

Il comprend tout de même un nombre approprié de sujets faisant en sorte qu’il puisse être

considéré, tout comme les autres tests, dans les analyses plus approfondies.

Trois scores sont fournis par les Tests de rendement cognitif pour enfants : le score

de réussite, le score de temps (en secondes) et le score de vitesse d’exécution. Le score de

réussite indique le total des réponses correctes. Il peut être de 24 au maximum, un point

étant attribué pour chaque bonne réponse. Le tableau 1 présente les scores minimums, les

scores maximums et les moyennes des scores de réussite pour chaque groupe d’âges

divisés en tranches de six mois. Les moyennes montrent une légère augmentation avec

l’âge. En fait, les résultats demeurent plutôt élevés de façon générale et ce,

particulièrement pour le test Temps de réaction. Pour tous les tests, le score de temps

représente le temps moyen, en millisecondes, pris par le sujet pour répondre à chaque item

positif réussi. Puisque tous les items du test Temps de réaction sont positifs (une réponse

de la part du sujet étant attendue pour chaque item), le score de temps de cette épreuve se

définit comme étant le temps moyen pris par le sujet pour répondre à chaque item réussi.

Des scores de vitesse d’exécution sont calculés pour tous les tests à !’exception du test

Temps de réaction. Ils tiennent compte à la fois du temps requis à l’enfant pour répondre

et du score de réussite. Étant donné que le score est plus complet qu’un simple score de

temps ou de réussite, il est régulièrement impliqué lors des analyses statistiques.


Précisément, ce score est calculé selon la formule suivante, procurée par les auteurs du test

(Loranger & Pépin, 1998) :

Score de vitesse d’exécution = (-RP x TA - TP) x fRN/12) x 100

12 X TA

où

RP = nombre d’items positifs réussis

RN = nombre d’items négatifs réussis

TA = temps maximum alloué pour répondre à un item donné (4 secondes)

TP = total des scores de temps de réaction

Ayant déjà été utilisé lors de travaux précédents, ce score de vitesse possède un

appui empirique au niveau de la validité et de la fidélité qui justifient son utilisation

actuelle. En particulier, l'étude de Loranger, Pépin et Vigneau (1994) portant sur un test

informatisé relativement semblable aux TRCE et adapté à une clientèle déficiente

intellectuelle révèle que les scores générés par l'indice de vitesse corrélent fortement avec

l'Échelle de comportements d'adaptation Loranger-Pépin, la corrélation entre les scores de

vitesse et l'échelle globale étant de 0,75. De plus, les scores de vitesse sont reliés assez

fortement au score d'âge mental moyen ( r = 0,77 pour le score moyen).

Le score de vitesse d'exécution tient compte non seulement du temps requis à

l'enfant pour répondre mais innove par le fait qu'il considère aussi l'exactitude des

réponses. Il est donc un score composite où le temps est calculé pour les items réussis

seulement.

Insérer tableau 1

Le tableau 2 expose les moyennes et les écarts types des scores de temps du test

Temps de réaction ainsi que les moyennes et les écarts types des scores de vitesse

d’exécution des autres tests pour chaque groupe d’âges. Les données révèlent que le temps

au test Temps de réaction a tendance à diminuer avec l’âge tandis que le score de vitesse

d’exécution des autres tests augmente, de façon générale, avec l’âge. En annexe B, le

tableau 12 présente les mêmes résultats mais de manière plus détaillée, en considérant les

participants par tranches d’âges en mois.

Insérer tableau 2

Un score global tenant compte des scores de vitesse d’exécution aux tests

Automaticité du vocabulaire, Comparaison de formes, Comparaison de couleurs et

Comparaison de tailles est établi. Les scores de vitesse d’exécution sont d’abord

transformés en scores Z afin d’assurer que la même pondération soit donnée à chacun des

tests. De plus, tous ces scores se voient attribuer une limite inférieure à -2,50 et une limite

supérieure à 2,50. Ces restrictions permettent d’éviter une implication trop importante des

données extrêmes dans la constitution du score global et, par conséquent, empêchent une

influence de ces données dans les résultats d’analyses ultérieures. Pour que les scores d’un

participant soient inclus dans le score global, celui-ci doit avoir complété au moins trois

des quatre tests possédant un score de vitesse d’exécution. C’est la moyenne des scores Z

qui constitue le score global. Le tableau 3 détaille les scores Z et les scores globaux

obtenus pour chaque groupe d’âges. Il rapporte, entre autres, des scores Z et des scores

globaux croissants avec l’âge, ces derniers résultats étant établis à partir de 117 sujets de

l’étude.


Insérer tableau 3

En ce qui concerne Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet, les scores bruts et les

scores QI sont considérés. Les statistiques descriptives concernant les résultats aux sous-

tests de VÉchelle d'intelligence Stanford-Binet figurent au tableau 4. Les résultats

suggèrent que le score brut tend à augmenter avec l’âge tandis que le quotient intellectuel

demeure plutôt stable. À travers les sous-tests, les quotients se situent majoritairement au

niveau de la moyenne à l’exception d’un résultat dans la basse moyenne (QI abstrait-visuel

du groupe de trois ans) et de trois résultats dans la haute moyenne (QI abstrait-visuel du

groupe de quatre ans ; QI mathématique des groupes de trois ans et de quatre ans et demi).

Pour sa part, le quotient intellectuel global est dans la moyenne peu importe le groupe

d’âges. Dans les analyses statistiques, c’est le score brut qui est impliqué puisqu’il

témoigne des habiletés intellectuelles avant la correction pour l’âge. En annexe C, le

tableau 13 rapporte les moyennes des scores bruts de ce test avec encore plus de détails,

décrivant les données selon l’âge des participants, considéré en terme de mois.


Insérer tableau 4

1.3.2 Indice de fidélité

1.3.2.1 Consistance interneLa formule de l’alpha de Cronbach est utilisée afin de rendre compte de

l’homogénéité des items et, par le fait même, pour témoigner de la fidélité de l’instrument.

Ainsi, les scores de temps de chacun des items et ce, pour chacun des tests font l’objet

d’analyses. Les coefficients obtenus sont, en ordre décroissant, de 0,8798 (n = 120) pour

Temps de réaction, 0,7845 (n = 125) pour Comparaison de formes, 0,7554 (n = 126) pour

Automaticité du vocabulaire, 0,7347 (n = 120) pour Comparaison de couleurs et le plus

faible est de 0,7086 (n = 116) pour Comparaison de tailles.

1.3.3 Indices de validité

1.3.3.1 Corrélations

Les résultats présentés au tableau 5 témoignent des relations entre les différents

Tests de rendement cognitif pour enfants. Toutes les corrélations sont significatives

(¡2 < 0,01) et les plus fortes valeurs impliquent le score global. La plus forte relation est

obtenue par le test Comparaison de formes avec le score global (r = 0,901) et la plus faible

comprend le test Comparaison de tailles en relation avec le test Temps de réaction

(r = -0,542). Une telle analyse est également effectuée en ce qui concerne les scores bruts

de l’échelle d’intelligence traditionnelle où toutes les corrélations sont significatives à un

niveau alpha de 0,01. Elles vont de 0,394 à 0,622 (M = 0,489). En fait, le tableau 6

montre des relations plutôt modérées.

Insérer tableaux 5 et 6

1.3.3.2 Structure factorielle

Une analyse factorielle en composante principale basée sur les scores de vitesse

d’exécution des tests Automaticité du vocabulaire, Comparaison de formes, Comparaison

de couleurs et Comparaison de tailles dégage un seul facteur au niveau du construit des

Tests de rendement cognitif pour enfants. Le tableau 7 laisse voir que le facteur explique à


lui seul 73% de la variance. Une deuxième analyse factorielle portant sur les données des

TRCE et sur celles des sous-tests de Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet dégage

également un facteur principal tel que présenté au tableau 8. Cette analyse montre que le

facteur commun aux deux tests explique 56% de la variance totale.

Insérer tableaux 7 et 8

1.3.3.3 Validité discriminante

Une analyse de variance multivariée (MANOVA) est utilisée pour évaluer les

différences entre les âges (par tranches de six mois) et entre les sexes dans les vitesses

d’exécution mesurées par les TRCE. Pour ce faire, les participants du groupe de trois ans

sont rassemblés avec ceux du groupe de trois ans et demi étant donné le faible nombre de

ces premiers. Le Wilks’ Lambda dégage une différence significative entre les âges

(F [4,92] = 3,482 ; p < 0,0001) sans toutefois relever de différence significative entre les

sexes (F [1,92] = 1,129 ; p < 0,352), ni faire mention d’interaction significative entre les

deux variables dépendantes (F [4,92] = 1,248 ; p < 0,199). Une comparaison multiple de

type Bonferroni relève que les différences se situent, pour chaque test, entre trois ans et

demi versus quatre ans et demi, cinq ans et cinq ans et demi. De plus, des différences entre

quatre ans et les autres âges se dégagent mais ne sont toutefois pas constantes parmi les

tests (tableau 9).

Insérer tableau 9

Une deuxième MANO VA est effectuée, cette fois dans le but de rendre compte des

différences entre les âges (par tranches de six mois) et entre les sexes dans les

performances à YÉchelle d’intelligence Stanford-Binet. Le Wilks’ Lambda rapporte une

différence significative entre les âges (F [4,94] = 6,851 ; p < 0,0001) mais ne relève pas de

différence significative entre les sexes (F [1,94] = 0,470 ; p < 0,758), ni d’interaction

significative entre les deux variables dépendantes (F [4,94] = 0,735 ; p < 0,757). Une

comparaison multiple de type Bonferroni démontre que les tests Vocabulaire et Analyse de

modèles discriminent un peu mieux entre les âges que les tests Quantités et Mémorisation

de perles puisque les premiers permettent de différencier entre quatre ans et demi et cinq

ans et demi, tel que l’indique le tableau 10.


Insérer tableau 10

1.3.3.4 Validité concomitante

Le tableau 11 évalue, d’une part, la valeur du score de temps du test Temps de

réaction relativement au score de réussite. De plus, des corrélations avec l’âge ainsi

qu’avec les divers sous-tests de l’Échelle d’intelligence Stanford-Binet sont démontrés.

D’autre part, les scores de vitesse d’exécution des quatre autres tests informatisés sont mis

en relation avec les scores de réussite et de temps propres aux TRCE. Les corrélations

entre ces tests et l’âge sont précisées de même que celles impliquant le test traditionnel.

Enfin, le score global fait également l’objet de corrélations. En somme, les relations

impliquant les scores de temps du test Temps de réaction sont toutes significatives à

2 < 0,01 alors que les relations impliquant les scores de réussite demeurent moins élevées

de manière générale. En ce qui concerne les autres tests informatisés, les résultats

démontrent que la majorité des corrélations sont significatives à un alpha de 0,01, les plus

fortes valeurs impliquant généralement les scores de vitesse d’exécution. Plus

spécifiquement, les scores de vitesse corrélent davantage avec les données de temps plutôt

qu’avec les scores de réussite. De plus, les corrélations avec l’âge et les sous-tests de

YÉchelle d’intelligence Stanford-Binet tendent à être meilleures lorsqu’élaborées avec les

scores de vitesse. Enfin, le score global corréle significativement avec l’âge

(r = 0,696 ; p < 0,01) ainsi qu’avec les sous-tests de YÉchelle d’intelligence Stanford-Binet

(tous les r sont significatifs à 2 < 0,01).

Insérer tableau 11

1.3.3.5 Validité prédictive

Une analyse de régression multiple est réalisée afin de déterminer le pourcentage de

la variance de l’âge expliqué par les données aux tests suivants : Temps de réaction,

Automaticité du vocabulaire, Comparaison de formes, Comparaison de couleurs,

Comparaison de tailles. Le coefficient de corrélation multiple (R) est de 0,716 et les cinq

variables expliquent 51% de la variance de l’âge. En fait, la variable Automaticité du

vocabulaire explique à elle seule 36% de toute la variance de l’âge.


DISCUSSION

L’objectif général de cette étude consiste à vérifier l’apport des mesures de temps

de réaction et de vitesse d’exécution chez les enfants d’âge préscolaire par !’utilisation

d’un nouveau test informatisé. Plus particulièrement, cette recherche vise à explorer les

possibilités d’application des Tests de rendement cognitif pour enfants en documentant les

qualités psychométriques de l’instrument. L’hypothèse générale à l’effet que les mesures

de temps de réaction et de vitesse d’exécution issues des TRCE sont des mesures fidèles et

valides est confirmée. Les résultats obtenus sont discutés dans la présente section

permettant, par le fait même, un retour sur les hypothèses spécifiques.

1.4.1 Fidélité

1.4.1.1 Consistance interne

L’hypothèse stipulant que la consistance interne est adéquate est confirmée.

L’homogénéité des items pour chacun des tests est élevée ou, à tout le moins, modérée.

Ainsi, les 24 items compris pour un même test corrélent bien entre eux et reflètent le

construit mesuré. Le contenu de chacun des TRCE est donc homogène. Le test Temps de

réaction présente la fidélité inter-items la plus forte, avec un coefficient de 0,8798 alors

que le test Comparaison de tailles démontre la fidélité inter-items la plus faible avec un

coefficient de 0,7086. La différence entre ces deux coefficients pourrait s’expliquer par la

nature de la tâche requise pour chacun des tests. En effet, bien que tous les tests

impliquent des tâches analogiques très simples, des différences sont identifiées. Le test

Temps de réaction exige un traitement moins complexe puisque la tâche ne requiert aucun

effort de comparaison mais sollicite plutôt une réponse immédiate dès l’apparition du

stimulus qui est d’ailleurs toujours le même. Par contre, le test Comparaison de tailles

semble plus difficile relativement aux autres tests parce qu’il demande vraisemblablement

une capacité de comparaison plus fine. Le traitement est probablement un peu plus

complexe que les autres tests en raison de l’évaluation de la longueur du crayon qui doit

être effectuée. En fait, on remarque que, lors de la passation, les enfants répondaient à

quelques items avant de réussir à comprendre que le test ne comportait que deux grandeurs

de crayon. Ils cherchaient donc souvent des subtilités dans les grandeurs, rendant leur

performance plus variable d’un item à l’autre. Il serait ainsi pertinent de supposer que la

variation dans le type de traitement requis, bien que très minime, de même que les

variations dans les items présentés (par exemple, toujours le même carré rouge versus des

longueurs de crayon qui diffèrent), puissent moduler l’homogénéité des items.

1.4.2 Validité

1.4.2.1 Corrélations

Les corrélations parmi les TRCE sont toutes significatives et sont particulièrement

élevées lorsque le score global est impliqué. Ainsi, le score global apparaît comme une

bonne mesure du degré d’automatisation de la vitesse des opérations mentales. De plus,

les différents tests semblent offrir une image adéquate de la vitesse mentale dans son

ensemble, se gardant de reconnaître des spécificités dans la vitesse selon les tests. Ceci

correspond aux attentes de départ étant donné que les TRCE se veulent une mesure

traduisant la vitesse des opérations mentales et ce, sans tenter une analyse des sous-

systèmes considérés isolément. En effet, tel que suggéré par Lautrey (1996), l’étude du

fonctionnement du système de vitesse mentale, qui s’avère plutôt complexe, est plus

susceptible d’être déterminante lorsque l’emphase est mise sur !’observation des

performances impliquant plusieurs processus en interaction plutôt que sur un seul

processus élémentaire. Par ailleurs, les corrélations entre les sous-tests de Y Échelle

d’intelligence Stanford-Binet sont également toutes significatives bien que majoritairement

moins élevées que celles des TRCE. Le Guide d’étude technique du Stanford-Binet

(Chevrier, 1991) comprend une mise en relation semblable, bien que de plus grande

envergure. Il est intéressant de noter que les relations rapportées dans la présente étude

s’apparentent à celles démontrées dans le cadre de l’étude de validité du test, le plus grand

écart identifié étant de 0,12 entre deux corrélations de Pearson. Donc, une certaine

homogénéité des mesures de !’intelligence se dégage à la lumière des relations qu’ils

entretiennent.



1.4.2.2 Structure factorielle

L’étude des composantes factorielles révèle qu’un seul facteur se dégage des deux

instruments de mesure. Les résultats montrent que les scores aux TRCE et à Y Échelle

d’intelligence Stanford-Binet partagent une très forte proportion de variance (56%) et ce,

en dépit des différences méthodologiques, techniques et de contenus attribuables aux deux

types de tests. Ainsi, bien que les processus sollicités dans les TRCE et dans le test

traditionnel puissent être sensiblement différents, les résultats de l’analyse factorielle

confirment que ces deux séries de tests sollicitent tout de même une dimension d’habileté

qui leur est commune. Ces résultats vont dans le même sens que ceux de Vemon (1996)

qui dégage un seul facteur général des dimensions de mémoire, de vitesse d’exécution et

d’intelligence.

1.4.2.3 Validité discriminante

De fortes corrélations entre l’âge et les scores de vitesse d’exécution des TRCE

incitent à des analyses plus approfondies relativement à ces deux variables. Et ces

analyses mènent à la conclusion que les TRCE permettent effectivement de discriminer les

enfants selon leur âge sans toutefois établir de distinction entre les sexes. Bien que Vemon

(1996) rapporte également un effet discriminant suite à des analyses concernant un

échantillon d’enfants de quatre à six ans, ses résultats diffèrent de la présente recherche en

ce sens qu’ils montrent que c’est plutôt la mémoire qui compte pour une part significative

de variabilité dans !’intelligence, tandis que la vitesse mentale ne contribue pas à influencer

de façon significative l’habileté intellectuelle. Plus spécifiquement, le score de vitesse

d’exécution de la présente étude offre une distinction au niveau de l’âge des enfants avec

sensiblement la même précision que celle relevée dans l’échelle d’intelligence

traditionnelle. Les analyses démontrent donc que les enfants, classés par groupes d’âges,

présentent des différences en ce qui concerne leur score de vitesse d’exécution, ce qui

concorde avec les conclusions de chercheurs selon lesquelles la vitesse des opérations

mentales chez les enfants augmente à mesure que les groupes d’enfants avancent en âge

(Haie, 1990 ; Kail, 1986,1991a ; Kail & Salthouse, 1994).

L’échantillon de participants considéré pour les analyses comprend des enfants dont

l’âge varie entre trois ans et cinq ans et demi. En fait, la passation des TRCE a aussi été

tentée chez deux enfant âgés de deux ans et demi. Cependant, ceux-ci ont été incapables

de mettre en application les consignes nécessaires à la tâche. Par conséquent, il semble

que les TRCE s’adressent à des enfants d’au moins trois ans.

La méthode statistique employée dégage un effet plafond en ce sens que les

groupes d’enfants âgés de quatre ans et demi et plus ne se distinguent pas les uns des

autres. En d’autres mots, les TRCE ne semblent pas en mesure de distinguer, par exemple,

la performance d’un enfant de quatre ans et demi versus un enfant de cinq ans et demi. Cet

effet se manifeste également dans Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet, bien que deux

des quatre sous-tests permettent une distinction entre quatre ans et cinq ans et demi.

Puisque l’échelle d’intelligence traditionnelle possède un pouvoir discriminatif

relativement semblable aux TRCE, on peut émettre l’hypothèse que les TRCE, tout comme

Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet, soient vraiment en mesure de bien distinguer les

enfants selon leur âge et qu’un phénomène développemental soit plutôt à l’origine de

l’effet plafond identifié. En effet, le développement chez les enfants de quatre ans et demi

à cinq ans et demi s’effectue peut-être plus lentement. Il est également possible que

!’enrichissement soit de nature qualitative plutôt que de nature quantitative. Par

conséquent, cette période du développement de l’enfant serait hors de portée des mesures

psychométriques, incluant le test informatisé à l’étude. Par ailleurs, le score de vitesse

d’exécution utilisé pour les analyses statistiques, bien qu’il montre d’excellentes

corrélations, rencontre peut-être des limites dans un effort de discrimination. Ainsi, une

étude ultérieure devrait explorer un nouveau score vitesse afin d’assurer que le score retenu

est en mesure d’offrir une combinaison optimale des scores de réussite et de temps et est

susceptible, par le fait même, d’établir la distinction parmi les âge la plus fidèle qu’il soit.

1.4.2.4 Validité concomitante

L’hypothèse voulant que les Tests de rendement cognitif pour enfants offrent une

bonne validité concomitante est confirmée. En fait, de fortes corrélations sont observées

en général entre les scores dérivés des TRCE et ceux dégagés par Y Échelle d’intelligence


Stanford-Binet. Au niveau descriptif, les scores de réussite des TRCE sont plutôt élevés et

ce, particulièrement pour le test Temps de réaction. Ils montrent également une légère

augmentation avec l’âge de manière générale. Ainsi, cette étude ne soutient pas l’idée

énoncée par Brewer et Smith (1989). En effet, !’augmentation développementale dans la

vitesse des opérations mentales ne semble pas être la conséquence de changements relatifs

à l’âge dans le compromis entre la vitesse et l’exactitude. Par ailleurs, les scores de temps

aux TRCE diminuent avec l’âge alors que les scores de vitesse d’exécution augmentent, de

façon générale, avec l’âge. Les scores Z montrent aussi une augmentation avec l’âge, de

même que le score global, calculé à partir des scores Z des quatre tests possédant un score

de vitesse d’exécution. De tels résultats concordent avec l’idée de Lohman et Rocklin

(1995) à l’effet que la vitesse d’exécution traduise la présence et le mode de

fonctionnement de divers processus mentaux. Pour leur part, les scores de réussite de

YÉchelle d’intelligence Stanford-Binet augmentent généralement avec l’âge, offrant la

même direction que les résultats des TRCE, soit une amélioration de la performance avec

l’âge. De plus, les scores QI rapportés par le test traditionnel sont en majorité dans la

moyenne, témoignant d’un échantillon de participants dont le fonctionnement intellectuel

se situe en grande partie comme celui de la moyenne des gens de la population normale.

Les corrélations impliquant les scores de réussite du test Temps de réaction sont

toutes significatives à p < 0,01 ou p < 0,05 à une exception près. Ce sont toutefois les

scores de temps qui montrent les relations les plus fortes. Pour leur part, les scores de

réussite des autres tests informatisés montrent également de bonnes corrélations (toutes les

relations sont significatives à p < 0,01 ou p < 0,05 à l’exception du test Comparaison de

formes en relation avec le sous-test Mémorisation de perles). Il n’en demeure pas moins

que les corrélations effectuées entre les scores de vitesse d’exécution des TRCE et les

scores bruts de l’échelle d’intelligence traditionnelle sont plus élevées que celles effectuées

à partir des scores de réussite ou des scores de temps et sont, par surcroît, toutes

significatives (p < 0,01). En somme, les corrélations issues des TRCE indiquent que les

scores de réussite méritent d’être pris en compte pour le calcul d’un score témoignant de la

vitesse des opérations mentales puisqu’ils prouvent que les habiletés intellectuelles sont

effectivement reliées aux réponses issues de tâches analogiques simples. De plus, la



vitesse d’exécution des enfants d’âge préscolaire, telle que mesurée par les TRCE, montre

d’excellentes relations avec !’intelligence. Ceci respecte les propos de Vemon (1987)

selon lesquels les personnes les plus intelligentes sont plus rapides dans la perception et le

traitement de !’information. Dans le cadre de cette étude, les scores de vitesse d’exécution

plus élevés pourraient donc traduire une plus grande intelligence tandis que les scores plus

bas seraient indicateurs d’une plus faible intelligence.

De manière plus spécifique, le score global des TRCE donne un indice de l’ampleur

de la relation avec chacun des sous-tests de Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet. Le

sous-test le plus relié aux TRCE est Analyse de modèles, suivi de Quantités, de

Vocabulaire et, enfin, Mémorisation de perles est Γ épreuve la moins corrélée aux TRCE.

Étant donné que Vernon (1996) a observé une relation plus forte entre la mémoire à court

terme et !’intelligence comparativement à la relation entre la vitesse d’exécution et

!’intelligence, on se serait attendu à ce que la corrélation la plus forte, dans la présente

étude, implique le sous-test Mémorisation de perle (un exercice de mémoire à court terme).

Aussi, de concert avec !’explication suggérée par Vernon (1996), les corrélations

impliquant les sous-tests Vocabulaire et Quantités auraient dû être les moins fortes étant

donné que ceux-ci sollicitent, selon l’auteur, des habiletés cristallisées qui, semble-t-il, se

développeraient plus tard avec l’expérience, l’éducation et la culture. Par conséquent, les

résultats discutés ne rejoignent pas ceux du chercheur et les explications de celui-ci ne

peuvent s’appliquer à la présente recherche. Le nombre de sujets étant limité à la fois dans

l’étude actuelle (n = 127) et dans celle de Vernon (n = 109), de plus grands échantillons de

participants auraient peut-être permis d’obtenir des conclusions concordantes, amenant à

une interprétation valable pour les deux études. De plus, le fait qu’un seul sous-test relatif

à la mémoire fasse l’objet de passations lors de l’évaluation par YÉchelle d’intelligence

Stanford-Binet limite la portée des résultats obtenus.

À partir d’échantillons d’adultes ou d’enfants d’âge scolaire, des études telles que

celles de MacLennan et al. (1988), de Lavergne et al. (1997), de Vigneau (1997) et de

Blanchet (1998) rapportent que la vitesse des opérations mentales, telle que mesurée par

des tâches informatisées, déterminerait l’efficacité de ces opérations et, par le fait même,

serait reliée à la performance à des tests d’habiletés intellectuelles. La présente étude, de

part l’établissement de la validité concomitante de l’instrument, partage les avis de ces

chercheurs en ajoutant que même chez les enfants d’âge préscolaire, la vitesse mentale est

un bon indicateur de !’intelligence.

1.4.2.5 Validité prédictive

Étant donné les corrélations élevées relativement aux scores de temps du test Temps

de réaction et aux scores de performance des autres tests, et afin d’estimer dans quelle

mesure l’âge des sujets peut être prédit par les scores des TRCE, une analyse de régression

multiple a été effectuée. Une telle analyse, incluant les scores de chacun des TRCE comme

variables indépendantes et l’âge comme variable dépendante, présente un coefficient de

corrélation multiple (R) de 0,716. L’hypothèse voulant que les scores des participants

permette de prédire leur âge se voit donc confirmée. Ceci respecte les propos de Vernon

(1996) à l’effet que les analyses de régression révèlent un effet lié à l’âge très prononcé.

Dans la présente étude, le coefficient le plus élevé est celui du test Automaticité du

vocabulaire alors que le moins élevé concerne le test Temps de réaction. Il semble donc

que le temps d’exécution simple ne soit pas le meilleur prédicteur mais qu’une tâche

analogique simple dont le temps et l’exactitude sont pris en considération soit en mesure

d’offrir une meilleure estimation de l’âge de l’enfant.

1.4.3 Implications théoriques et pratiques

En regard des résultats obtenus dans cette étude, diverses conclusions théoriques et

pratiques peuvent être apportées. Ainsi, !’utilisation de l’ordinateur s’avère appropriée

pour l’évaluation des enfants d’âge préscolaire. La prise en compte des variables temps de

réaction et vitesse d’exécution peut relativement bien nous faire parvenir à une

compréhension et une évaluation de !’intelligence des enfants. En fait, par !’utilisation de

ces variables, les Tests de rendement cognitif pour enfants pourraient éventuellement être

considérés comme un outil d’évaluation intellectuelle complémentaire aux tests déjà

existants. Bien que !’échantillon de participants soit plutôt restreint, cette première étude

fait état de propriétés psychométriques très intéressantes au plan de la fidélité et de la

validité de l’instrument.



1.4.4 Aspects limitatifs de l’étude et propositions de recherches futures

Bien que les résultats obtenus par l’étude des qualités psychométriques des TRCE

soient très probants, cette recherche rencontre tout de même certaines limites qui

mériteraient d’être repoussées lors de recherches ultérieures. Bien entendu, une prochaine

étude devrait comprendre un échantillon de participants plus grand pour ainsi émettre des

conclusions plus solides concernant les différentes analyses. De plus, il serait souhaitable

d’administrer l’Échelle d’intelligence Stanford-Binet en entier et non seulement sa version

abrégée. Ainsi, un score QI valide serait disponible pour les analyses. Il serait alors

particulièrement intéressant de se questionner à propos du pouvoir prédictif des TRCE sur

le QI et, par surcroît, de comparer cette analyse à celles de Vemon (1996) qui lui, conclut

que la mémoire à court terme peut prédire le QI mais que le temps d’exécution n’y arrive

pas. Enfin, il serait pertinent d’administrer une seconde fois les TRCE à un même

échantillon de participants et ce, environ un mois suivant la première passation pour ainsi

recueillir davantages d’informations concernant la fidélité de l’instrument.


CONCLUSION GÉNÉRALE

Ce mémoire constitue une illustration des avantages de tirer parti à la fois des

paradigmes associés à la vitesse des opérations mentales et à la psychométrie pour établir

de nouveaux modes d’évaluation chez les enfants d’âge préscolaire. Il se veut une

première étude concernant les qualités psychométriques d’une série de tests informatisés

nommés les Tests de rendement cognitif pour enfants. Les enfants évalués semblent

apprécier les différentes tâches demandées, celles-ci apparaissant adaptées à la clientèle

ciblée. De plus, les indices de fidélité et de validité recueillis sont très satisfaisants compte

tenu du caractère explorateur de la recherche. Les mesures de temps de réaction et de

vitesse d’exécution témoignent bien de la vitesse des opérations mentales et constituent

donc des variables de choix pour l’étude de !’intelligence des enfants. Éventuellement, les

Tests de rendement cognitif pour enfants pourraient probablement s’inscrire parmi la

gamme d’instruments d’évaluation destinés aux jeunes enfants. En effet, une prochaine

étude comprenant un plus grand nombre de sujets serait en mesure non seulement de

documenter les qualités psychométriques de l’instrument sur une plus grande échelle mais

aussi d’établir des normes relatives à l’instrument. Par conséquent, les Tests de rendement

cognitif pour enfants constitueraient un instrument complémentaire à ceux déjà existants et

innoveraient dans le domaine de l’évaluation intellectuelle des enfants d’âge préscolaire

par leur caractère informatique et par la prise en compte de la vitesse d’exécution dans des

tâches analogiques simples.


RÉFÉRENCES

Anastasi, A. (1988). Psychological testing (6e éd.h New York : Macmillan.

Anderson, M. (1988). The effect of attention on developmental differences in

inspection time. Oxford : Blackwell.

Blanchet, L. (1998). Comparaison d’une méthode informatisée et d’une méthode

traditionnelle d’évaluation intellectuelle auprès d’élèves du secondaire : implications

diagnostiques et prédictives. Thèse de doctorat, Université Laval, Québec.

Bornstein, M.H. (1985). Habituation of attention as a measure of visual

information processing in human infants : summary, systematization, and synthesis. In G.

Gottlieb & N.A. Krasnegor (Eds.), Measurement of audition and vision in the first year of

life : a methodological overview (pp. 253-300). Norwood, NJ : Ablex.

Bowling, A.C., & Mackenzie, B.D. (1996). The relationship between speed of

information processing and cognitive ability. Personality and Individual Differences. 20.

775-800.

Brand, C.R., & Deary, I.J. (1982). Intelligence and « inspection time ». In H.J.

Eysenck (Ed.), A model for intelligence (pp. 133-148). Berlin : Springer-Verlag.

Brewer, N., & Smith, G.A. (1989). Developmental changes in processing speed :

influence of speed-accuracy regulation. Journal of Experimental Psychology. 118. 298-

310.

Chevrier, J.M. (1989). Épreuve Individuelle d’Habileté Mentale (EIHM).

Montréal : Institut de Recherches psychologiques inc.

Chevrier, J.M. (1991). Échelle d’intelligence Stanford-Binet (4e éd.). Montréal :

Institut de Recherches psychologiques inc. [Thorndike, R.L., Hagen, E.P., & Sattler, J.M.

(1986). Stanford-Binet Intelligence Scale, Fourth revision, Boston : Houghton Mifflin

Company.]

Detterman, D.K., Mayer, J.D., Caruso, D.R., Legree, P.J., Conners, F.A., & Taylor,

R. (1992). Assessment of basic cognitive abilities in relation to cognitive deficits.

American Journal on Mental Retardation. 97, 251-286.

Dougherty, T.M., & Haith, M.M. (1997). Infant expectations and reaction time as

predictors of childhood speed of processing and IQ. Developmental Psychology, 33. 146-

155.

Fagan, J.F. (1984). The relationship of novelty preferences during infancy to later

intelligence and recognition memory. Intelligence. 8. 339-346.

Fortin, C., & Rousseau, R. (1989). Psychologie cognitive : une approche de

traitement de !’information. Sainte-Foy : Télé-université.

Fry, A.F., & Hale, S. (1996). Processing speed, working memory, and fluid

intelligence : evidence for a developmental cascade. Psychological Science. 7. 237-241.

Gottsdanker, R. (1989). Subtractive decomposition of perceptual-motor reactions

after Donders. In D. Vicker & P.L. Smith (Eds.), Human information processing :

Measures, mechanisms, and models (pp. 311-323). North-Holland : Elsevier Science

Publishers B.V.

Hale, S. (1990). A global developmental trend in processing speed. Child


Development. 61. 653663־.

Hale, S., Fry, A.F., & Jessie, K.A. (1993). Effects of practice on speed of

information processing in children and adults : age sensitivity and age invariance.

Developmental Psychology, 29, 880-892.

Hunt, E., Lunneborg, C., & Lewis, J. (1975). What does it mean to be high verbal?

Cognitive Psychology. 7 (2). 194-227.

Hunt, E. (1978). Mechanics of verbal ability. Psychological Review. 85. 109-130.

Hunt, E., & Lansman, M. (1982). Individual differences in attention. In R.J.

Sternberg CEd.I. Advances in the psychology of human intelligence fvol.ll Hillsdale, NJ :

Erlbaum.

Hunt, E. (1985). Verbal ability. In R.J. Sternberg (Ed.) Human abilities : An

information processing approach (pp. 31-58). New York : Freeman.

Jacoby, L.L. (1991). A process dissociation framework : separating automatic from

intentional uses of memory. Journal of Memory and Language. 30. 513-541.

Jensen, A.R. (1982). Reaction time and psychometric g. In H.J. Eysenck (Ed.), A

model for intelligence (93-132). New York : Springer-Verlag.

Jensen, A.R. (1986). G : Artifact or reality? Journal of Vocational Behavior. 29.

301-339.

Jensen, A.R. (1987). Individual differences in the Hick paradigm. In P.A. Vernon

(dir.), Speed of information processing and intelligence (pp.101-175). Norwood (NJ) :

Ablex.


Kail, R. (1986). Sources of age differences in speed of processing. Child

Development. 57. 969-987.


Kail, R. (1988). Developmental functions for speeds of cognitive processes.

Journal of Experimental Child Psychology, 45, 339-364.

Kail, R. (1991a). Developmental change in speed of processing during childhood

and adolescence. Psychological Bulletin. 109,490-501.

Kail, R. (1991b). Processing time declines exponentially during childhood and

adolescence. Developmental Psychology. 27. 259-266.

Kail, R. (1993). Processing time decreases globally at an exponential rate during

childhood and adolescence. Journal of Experimental Child Psychology. 56, 254-265.

Kail, R., & Salthouse, T.A. (1994). Processing speed as a mental capacity. Acta

Psychologica, 86. 199-225.

Keating, D.P. (1983). The emperor’s new clothes : A new look at intelligence

research. In R,J. Sternberg (Ed.), Advances in the psychology of human intelligence (vol.

2, pp. 1-45). Hillsdale (NJ) : Lawrence Erlbaum.

Kyllonen, P.C., Tirre, W.C., & Christel, R.E. (1991). Knowledge and processing

speed as determinants of associative learning. Journal of Experimental Psychology :

General. 120. 57-79.

LaBerge, D., & Samuels, S.J. (1974). Toward a theory of automatic information

processing in reading. Cognitive Psychology, 6, 293-323.

Lautrey, J. (1996). La recherche des « particules élémentaires » de !’intelligence :

une impasse ? Psychologie Française, 41, 23-33.

Lavergne, C. (1997). La vitesse d’exécution à des tests d’aptitudes comme indice

d’habileté intellectuelle. Thèse de doctorat inédite, Université Laval, Québec.


Lavergne, C., Pépin M., & Loranger, M. (1997). La vitesse d’exécution à des tests

d’aptitudes comme indice de rendement intellectuel : stabilité et apport prédictif. Revue

Canadienne des Sciences du Comportement. 29. 132-137.

Lavergne, C., & Vigneau, F. (1997). Response speed on aptitude tests as an index

of intellectual performance : a developmental perspective. Personality and Individual

Differences. 23, 283-290.

Logan, G.D. (1988). Toward an instance theory of automatization. Psychological

Review. 95. 492-527.

Lohman, D.F, (1989). Individual differences in errors and latencies on cognitive

tasks. Learning and Individual Differences. 1. 179-202.

Lohman, D.F., & Rocklin, T. (1995). Current and recurring issues in the

assessment of intelligence and personality. In D.H. Saklofske & M. Zeidner (Eds.),

International handbook of personality and intelligence (pp. 447-474). New York : Plenum.

Loranger, M., & Pépin, M. (1994). Tests d’Aytitudes Informatisés (enfants).

Sainte-Foy : Psychotech.

Loranger, M., & Pépin, M. (1998). Tests de rendement cosnitif pour personnes

adultes présentant une déficience intellectuelle. Sainte-Foy : Psychotech.

Loranger, M., & Pépin, M. (1998). Tests de rendement cosnitif pour enfants.

Sainte-Foy : Psychotech.

Loranger, M., Pépin, M., & Vigneau, F. (1994). Étude de fidélité et de validité du

Test d’automaticité (Loranger & Pépin, 1993). Revue Francophone de la Déficience

Intellectuelle. 5. 53-65.


Luce, R.D. (1986). Response times : Their role in inferring elementary mental

organization. New York : Oxford University Press.

MacLennan, R.N., Jackson, D.N., & Bellantino, N. (1988). Response latencies and

the computerized assessment of intelligence. Personality and Individual Differences, 9.

811-816.

Miller, L.T., & Vernon, P.A. (1992). The general factor in short-term memory,

intelligence, and reaction time. Intelligence. 16. 5-29.

Miller, L.T., & Vernon, P.A. (1996). Intelligence, reaction time, and working

memory in 4 to 6 year-old children. Intelligence. 22. 155-190.

Miller, L.T., & Vernon, P.A. (1997). Developmental changes in speed of

information processing in young children. Developmental Psychology, 33, 549-554.

Nettelbeck, T., & Wilson, C. (1994). Childhood changes in speed of information

processing and mental age : a brief report. British Journal of Developmental Psychology,

12, 277-280.

Neubauer, A.C. (1990). Speed of information processing in the Hick paradigm and

response latencies in a psychometric intelligence test. Personality and Individual

Differences. 11, 147-152.

Neumann, O. (1984). Automatic processing : A review of recent findings and a

plea for an old theory. In W. Prinz & A.F. Sanders (Eds.), Cognition and motor processes

(pp.255-293). Berlin : Springer-Verlag.

Pépin, Μ., & Loranger, Μ. (1994). Test d’Aptitudes Informatisé (TAI) adolescents

et adultes. Charlesbourg : Psychotech.

Posner, M.I., & Snyder, C.R.R. (1975). Attention and cognitive control. In R.L.

Solso (Eds.), Information processing and cognition : The Loyola Symposium (pp. 55-85).

Hillsdale (NJ) : Lawrence Erlbaum.

Rafael!, S., & Tractinsky, N. (1991). Time in computerized tests : a multitrait,

multimethod investigation of general-knowledge and mathematical-reasoning on-line

examinations. Computers in Human Behavior. 7. 215-225.

Reuchlin, M. (1989). Les différences individuelles dans le développement cognitif

de l’enfant. Paris : Presses Universitaires de France.

Roberts, S., & Sternberg, S. (1992). The meaning of additive reaction-time effects :

Tests of three alternatives. In D. E. Meyer & S. Komblum (Eds.), Attention and

Performance : XIV : Synergies in experimental psychology, artificial intelligence and

cognitive neuroscience (pp. 611-653). Cambridge, Mass. : MIT Press.

Salthouse, T.A., & Kail, R. (1983). Memory development throughout the life

span : The role of processing rate. In P.B. Elates & O.G. Brim (Eds.), Life-span

development and behavior (vol.5, pp. 89-116). San Diego : Academic Press.

Schneider, W., & Shiffrin, RM. (1977). Controlled and automatic human

information processing I : Detection, search and attention. Psychological Review. 84. 1-

66.


Sternberg, R.J. (1985). Beyond 10 : A triarchic theory of human intelligence.

Cambridge :Cambridge University Press.

Sternberg, R.J. (1988). The triarchic mind : A new theory of human intelligence.

New York : Viking.


Sternberg, R.J. & Salter, W. (1982). Conceptions of intelligence. In R.J. Sternberg

(Ed.), Handbook of human intelligence (pp. 3-28). New York : Cambridge University

Press.

Sternberg, R.J. (1994). La conception triarchique de 1 י intelligence. In J. Aubret et

al. (Eds.), Les techniques psychologiques d’évaluation des personnes (pp. 40-59). Issy-les-

Moulineaux : EAP.

Vemon, P.A. (1983). Speed of information processing and general intelligence.

Intelligence. 7. 53-70.

Vernon, P.A., Nador, S., & Kandor, L. (1985). Reaction times and speed-of-

processing : their relationship to timed and untimed measures of intelligence. Intelligence.

9, 357-374.

Vemon, P.A. (1987). Speed of information processing and general intelligence.

Norwood (NJ) : Ablex.

Vemon, P.A. (1989). The generality of g. Personality and Individual Differences.

10, 803-804.

Vigneau, F. (1997). L’automaticité du traitement de F information chez des adultes

retardés mentalement. Thèse de doctorat, Université Laval, Québec.

Wechsler, D. (1991). Wechsler Intelligence Scale for Children (3 rd edi. Toronto :

Psychological Corporation.

Wickens, C.D. (1974). Temporal limits of human information processing : A

developmental study. Psychological Bulletin. 81. 739-755.


NOTE DE L’AUTEURE

Cette étude a été réalisée alors que l’auteure était récipiendaire d’une bourse de

l’Institut de réadaptation en déficience physique de Québec (IRDPQ). De plus, elle a été

rendue possible grâce au soutien financier du Conseil québécois de la recherche sociale

(CQRS) et du Fonds pour la Formation de Chercheurs et l’Aide à la Recherche (FCAR).


Tableau 1

Minimums, maximums et moyennes des scores de réussite des TRCE pour chaque grouped’âges

Groupes d’âges

TRCE3 3½ 4 4½ 5 5½ Total

Temps de réactionMinimum 23 15 9 23 17 22 18,17Maximum 24 24 24 24 24 24 24,00Moyenne 23,5 21,33 21,86 23,76 23,50 23,78 22,96(a) (2) (18) (22) (17) (36) (23) (118)

AutomaticitéMinimum

du vocabulaire12 14 14 16 16 18 15,00

Maximum 21 24 24 24 24 24 23,50Moyenne 16,25 19,00 21,00 23,11 22,83 23,62 20,97(n) (4) (17) (24) (19) (35) (24) (123)

ComparaisonMinimum

de formes22 16 20 21 18 20 19,50

Maximum 24 24 24 24 24 24 24,00Moyenne 23,00 21,82 22,36 23¿2 22,92 23,50 22,80(n) (3) (17) (25) (18) (36) (24) (123)

ComparaisonMinimum

de couleurs12 14 17 18 17 20 16,33

Maximum 23 24 24 24 24 24 23,83Moyenne 18,67 19,82 21,71 22,94 22,49 22,96 21,43(Π) (3) (17) (21) (18) (35) (24) (118)

ComparaisonMinimum

de tailles16 10 13 15 14 19 14,50

Maximum 18 22 24 24 24 24 22,67Moyenne 17,33 18,21 20,00 22,20 22,11 22,67 20,42(n) (3) (14) (20) (15) (35) (24) (111)


Tableau 2

Moyennes et écarts types pour chaque groupe d’âges aux TRCE

TRCE

Groupes d’âges

3 3½ 4 4½ 5 5½ Total

Temps de réactionM 1,34600 1,43294 1,11832 0,77682 0,72936 0,69291 1,01606ET 0,0056569 0,40283 0,42701 0,22332 0,32103 0,26450 0,27406(0) (2) 08) (22) (17) (36) (23) (118)

Automaticité du vocabulaireM 10,0650 26,6365 39,2671 60,5063 59,6957 68,1875 44,0597ET 7,4333 17,5120 22,9267 12,5896 11,6727 12,1917 14,0543(n) (4) (17) (24) (19) (35) (24) (123)

Comparaison de formesM 40,2267 36,5294 46,8564 56,2206 56,8800 62,8867 49,9333ET 2,9128 14,7900 10,1014 11,2786 14,4291 14,0311 11,2572(n) (3) (17) (25) 08) (36) (24) (123)

Comparaison de couleursM 19,6700 29,4947 39,5000 53,3172 53,4306 59,9513 42,5606ET 19,8547 14,0604 10,9577 12,2218 15,2880 12,5290 14,1519(S) (3) (17) (21) 08) (35) (24) (118)

Comparaison de taillesM 18,2833 20,7386 30,8185 39,1980 43,2437 49,5413 33,6372ET 2,2281 12,4805 17,0156 12,1796 16,9395 16,0510 12,8157(n) (3) (14) (20) (15) (35) (24) (111)

Note. Des scores de temps (en secondes) figurent pour le test Temps de réaction alors que des scores de vitesse d’exécution sont rapportés pour les autres tests


Tableau 3

Moyennes et écarts types des scores Z des TRCE pour chaque groupe d’âges

Groupes d’âges

TRCE3 3½ 4 4V2 5 5½

Automaticité du vocabulaireM -1,865923 -1,116205 -0,5447771 0,4161177 0,3794448 0,7636260ET 0,3362935 0,7922705 1,0372396 0,5695703 0,5280919 0,5515688(a) (4) (17) (24) (19) (35) (24)

Comparaison de formesM -0,8082672 -1,041450 -0,3786406 0,2281847 0,2709187 0,6601687ET 0,1887607 0,9478351 0,6545996 0,7308886 0,9350466 0,9092561(s) (3) (17) (25) (18) (36) (24)

Comparaison de couleursM -1,556612 -1,064263 -0,4876222 0,3093814 0,3159196 0,6920447ET 1,0406673 0,8101153 0,6320637 0,7049772 0,8818380 0,7226972(n) (3) (17) (21) (18) (35) (24)

Comparaison de taillesM -1,109399 -0,9733666 -0,4148874 0,0494 0,2735325 0,6224479ET 0,1234506 0,6914844 0,9427498 0,6748094 0,9385327 0,8893077(n) (3) (14) (20) (15) (35) (24)

Score globalM -1,1255 -1,0810 -0,4720 0,2990 0,3135 0,6846ET 0,2082 0,6737 0,6139 0,5006 0,6348 0,6747Ûî) (2) (17) (21) (18) (35) (24)


Moyennes et écarts types des scores bruts et des scores 01 aux sous-tests de YÉchelled’intelligence Stanford-Binet pour chaque groupe d’âges

Tableau 4

Groupes d’âges

Sous-tests3 3½ 4 4% 5 5½

VocabulaireM 10,00 10,43 13,90 14,59 16,57 17,13ET — 2,71 2,00 1,23 2,75 2,82(n) (1) (14) (20) (17) (30) (23)

QI verbalM 98,00 97,29 104,10 101,76 108,20 103,83ET — 10,28 9,48 5,95 15,69 13,59(n) (1) (14) (20) (17) (30) (23)

Analyse de modèles M 5,00 9,43 12,55 13,59 15,63 18,77ET — 2,10 3,53 4,84 5,31 4,37(n) (1) (14) (20) (17) (30) (22)

QI abstrait-visuelM 86,00 106,57 111,80 106,94 105,67 109,55ET — 10,94 13,90 18,14 18,89 13,75(2) (1) (14) (20) (17) (30) (22)

QuantitésM 8,00 5,93 7,45 10,47 11,33 12,91ET — 3,22 3,82 3,22 3,94 3,16(H) (1) (14) (20) (17) (30) (23)

QI mathématiqueM 120,00 107,14 106,30 112,00 108,93 106,52ET —— 12,67 16,00 12,45 15,75 11,56(Q) (1) (14) (20) (17) (30) (23)

Mémorisation de perlesM 6,00 7,50 7,95 11,59 9,63 12,70ET — 2,31 2,84 4,57 4,54 5,72(D) (1) (14) (20) (17) (30) (23)

QI de mémorisation à court termeM 102,00 103,86 97,30 102,35 90,07 94,87ET — 10,21 10,49 15,62 15,43 20,70(n) (1) (14) (20) (17) (30) (23)

QI globalM 102,00 104,43 105,80 107,47 103,80 104,09ET — 10,17 9,08 10,04 14,84 13,39(n) (1) (14) (20) (17) (30) (23)


R de Pearson et nombre de sujets fa) impliqués dans la mise en relation des TRCE

Tableau 5

TRCE Temps de Automat. du Comparaison Comparaison Comparaison Scoreréaction vocabulaire de formes de couleurs de tailles global

Temps de —— -0,664 -0,655 -0,641 -0,542 -0,732réaction (116) (116) (112) (106) (112)

Automat. du _ 0,706 0,636 0,562 0,849vocabulaire (119) (116) (108) 015)

Comparaison — 0,723 0,650 0,901de formes (116) 010) (116)

Comparaison —— 0,652 0,870de couleurs (109) (117)

Comparaison -- 0,847de tailles (109)

Scoreglobal

—

Note. Toutes les corrélations sont significatives (2 < 0,01)


Tableau 6

Y Échelle d'intelligence Stanford-Binet

Sous-tests Vocabulaire Analysede modèles

Quantités Mémorisation de perles

Vocabulaire 0,504 0,530 0,394(105) (106) (106)

Analyse —— 0,622 0,443de modèles (105) (105)

Quantités — 0,439(106)

Mémorisation ___

de perles

Note. Toutes les corrélations sont significatives (g < 0,01)


Tableau 7

Analyse factorielle des scores de vitesse d’exécution des TRCE : résultats de l’extractiondes composantes

Facteurs Racine propre % de variance expliquée

% cumulatif de variance expliquée

1 2,92 73,04 73,042 0,44 11,10 84,143 0,36 8,92 93,064 0,79 6,94 100,00


Tableau 8

Analyse factorielle des scores de vitesse d’exécution des TRCE et des scores bruts deY Échelle d’intellisence Stanford-Binet : résultats de Γ extraction des composantes

Facteurs Racine propre % de variance expliquée % cumulatif de variance expliquée

1 4,459 55,74 55,742 0,859 10,74 66,483 0,682 8,52 75,004 0,536 6,69 81,705 0,455 5,69 87,386 0,392 4,90 92,287 0,348 4,35 96,638 0,269 3,37 100,00


Tableau 9

Comparaisons multiples de type Bonferroni des différences entre les groupes d’âges auxTRCE

TRCEGroupes d’âges Groupes d’âges Différences moyennes

(I) de comparaison (I-J)(J)

Temps de réaction 3,6 4,6 0,593635,0 0,624735,6 0,67302

4,0 5,0 0,352915,6 0,40120

Automaticité du 3,6 4,6 -33,2465vocabulaire 5,0 -32,3627

5,6 -40,50674,0 4,6 -20,0967

5,0 -19,21295,6 -27,3569

Comparaison de 3,6 4,6 -18,1700formes 5,0 -16,5500

5,6 -22,89434,0 5,6 -13,9838

Comparaison de 3,6 4,6 -20,1121couleurs 5,0 -20,4261

5,6 -26,65974,0 5,0 -13,9947

5,6 -20,2283

Comparaison de 3,6 4,6 -17,9943tailles 5,0 -22,1594

5,6 -28,10594,0 5,6 -17,8916

Score global 3,6 4,6 -1,20905,0 -1,23495,6 -1,6021

4,0 4,6 -0,68245,0 -0,70835,6 -1,0755

Note. Toutes les comparaisons sont significatives (p < 0,05)


Tableau 10

Comparaisons multiples de type Bonferroni des différences entre les groupes d’âges àY Échelle d’intelligence Stanford-Binet

Sous-testsGroupes d’âges Groupes d’âges de Différences moyennes

(I) comparaison (I-J)(J)

Vocabulaire 3,6 4,0 -3,504,6 -4,195,0 -6,175,6 -6,92

4,0 5,0 -2,675,6 -3,42

4,6 5,6 -2,73

Analyse de 3,6 4,6 -4,45modèles 5,0 -6,50

5,6 -9,644,0 5,6 -6,224,6 5,6 -5,18

Quantités 3,6 4,6 -4,405,0 -5,275,6 -7,02

4,0 5,0 -3,885,6 -5,64

Mémorisation 3,6 5,6 -5,55de perles 4,0 5,6 -5,00

Note. Toutes les comparaisons sont significatives (g < 0,05)


Corrélations entre les TRCE, entre les TRCE et l’âge (־en mois) ainsi qu’entre les TRCE etles sous-tests de Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet

Tableau 11

Sous-tests deY Échelle d’intelligence Stanford-Binet

TRCE ÂgeVocabulaire Analyse de

modèlesQuantités Mémor.

de perlesTemps Perform.

Temps de réactionRéussite 0,372 0,481 0.208 0,375 0,134 -0,668 ——

Temps -0,591 -0,527 -0,454 -0,475 -0,310 —— ——

(a) (118) (102) 001) (102) (102) (118)

Automaticité du vocabulaireRéussite 0,541 0,428 0,404 0,491 0.198 -0,641 0,861Temps -0,696 -0,473 -0,470 -0,475 -0,338 — -0,911Vitesse 0,695 0,519 0,522 0,556 0,328 —

(n) (123) (103) (102) (103) (103) (123) (123)

Comparaison de formesRéussite 0,305 0.235 0,256 0.233 0,104 -0,380 0,698Temps -0,538 -0,461 -0,545 -0,500 -0,312 -- -0,915Vitesse 0,556 0,479 0,544 0,501 0,303 ——

(n) (123) (104) (103) (104) (104) (123) (123)

Comparaison de couleursRéussite 0,432 0,285 0,308 0,328 0.208 -0,475 0,783Temps -0,611 -0,387 -0,477 -0,457 -0,328 — -0,878Vitesse 0,627 0,424 0,507 0,491 0,335 —

(n) (118) 003) (102) 003) (103) (118) (118)

Comparaison de taillesRéussite 0,550 0,331 0,458 0,506 0,352 -0,492 0,814Temps -0,448 -0.252 -0,345 -0,341 -0,259 — -0,881Vitesse 0,568 0,327 0,476 0,480 0,349 —

(Q) (111) (99) (98) (99) (99) (111) (Ill)

Score global 0,696 0,510 0,604 0,597 0,386(n) (117) (103) 002) (103) (103)

Note. Les valeurs en gras sont significatives à g < 0,01Les valeurs soulignées sont significatives à g < 0,05


ANNEXE A

Lettre de consentement aux parents


Formulaire de consentement

Je soussigné (e)____________________________________ consent librement à ce quemon enfant_____________________________(date de naissance : / / )participe à l’étude de validité concernant l’évaluation des Tests de rendement cognitif pour enfants. La nature et les procédures de l’étude se définissant comme suit :

1. La recherche a pour but de recueillir des données nous permettant de tester l’exactitude des Tests de rendement cognitif

2. Plus spécifiquement, nous voulons voir si les tests mesurent bien la variable ciblée soit, la vitesse de traitement de !’information.

3. Les tests étant encore à l’état expérimental, les résultats obtenus ne pourront vous être communiqués, puisque la fiabilité de ceux-ci n’est pas encore confirmée.

4. La rencontre avec l’enfant consiste en !’administration :des Tests de rendement cognitif effectués sur ordinateur ־- et d’un test d’habiletés papier-crayon (!Stanford-Binet)

cette rencontre étant d’une durée totale d’environ 1 heure divisée en plusieurs parties.5. Chaque participant (e) pourra se retirer de cette étude en tout temps, sans avoir à fournir

de raison ni subir de préjudice quelconque.6. En ce qui concerne l’anonymat des participants (es) et le caractère confidentiel des

renseignements fournis, les mesures suivantes sont prévues :6.1 Les noms des participants (es) ne paraîtront sur aucun rapport ;6.2 Un code sera utilisé sur les divers documents de l’étude. Seuls les chercheurs

auront accès à la liste des noms et codes ;6.3 Si les renseignements obtenus dans cette étude sont soumis à des analyses

ultérieures, seul le code apparaîtra sur les divers document ;6.4 En aucun cas, les résultats individuels des participants (es) ne seront

communiqués à qui que ce soit.7. Cette étude est effectuée par les assistantes du Groupe de recherche en intervention

cognitive, sous la supervision de monsieur Michel Loranger (Ph.D.), professeur à l’École de psychologie de l’Université Laval (656-5933), à qui toute information supplémentaire pourra être demandée.

Lue et signée le______________________ _______________________________(signature)(date)


ANNEXE B

Tableau 12 :

Moyennes des scores aux TRCE pour chaque tranche d’âges (en mois)


Moyennes des scores aux TRCE pour chaque tranche d’âges (en moisi

Tableau 12

Tests de rendement cognitif pour enfants

ÂgesTemps de réaction

Automat, du vocabulaire

Comparaison de formes

Comparaison de couleurs

Comparaison de tailles

Scoreglobal

37M 1,34600 15,3950 41,0800 29,1450 19,5450 -1,1255ET 0,0056569 4,0941 3,5497 15,8038 0,6152 0,2082(n) (2) (2) (2) (2) (2) (2)

38M 8,9400 0,7200ET(n) (0) (1) (0) (1) (0) (0)

39M 0,5300 38,5200 15,7600ET(n) (0) (1) 0) (0) (1) (0)

41M 1,32967 14,6467 30,3367 26,5267 3,9250 -1,5298ET 0,068149 15,2435 10,8391 15,6921 5,0558 0,1286(n) (3) (3) (3) (3) (2) (3)

42M 1,34567 29,1967 34,7833 37,2033 17,1267 -0,9852ET 0,33398 21,0607 19,8442 14,0581 7,7884 0,8131(n) (3) (3) (3) (3) (3) (3)

43M 1,40733 36,7200 43,2467 29,7067 21,4800 -0,8717ET 0,74926 27,6762 11,3937 10,9016 16,0326 0,7557(Q) (3) (2) (3) (3) (3) (3)

44M 1,13550 17,7100 35,2050 24,1750 23,6900 -1,2492ET 0,14637 3,7335 11,0097 7,1913 — 0,1827(n) (2) (2) (2) (2) (1) (2)

45M 1,67350 34,8850 33,0550 31,5400 27,9300 -0,8844ET 0,0035355 11,9855 5,3811 0,8910 16,2352 0,01499(S) (2) (2) (2) (2) (2) (2)

46M 1,58540 28,5320 39,8450 27,4175 29,0400 -0,9873ET 0,47860 20,3939 24,0581 23,7914 9,3624 1,1254(0) (5) (5) (4) (4) (3) (4)


Tableau 12 (suite)



ÂgesTemps de réaction





Scoreglobal

47M 40,9700 45,0000 43,5100 8,5600 -0,7178ET ___ ___ —— _ _(n) (0) (1) (1) (1) (1) (1)

48M 0,98850 54,8850 50,3333 31,3000 38,3650 -0,1468ET 0,30901 15,4079 9,6732 26,4882 16,5675 0,4297(n) (2) (2) (3) (2) (2) (2)

49M 1,04371 30,5686 45,3771 43,7029 32,2617 -0,5259ET 0,37985 22,1816 14,4604 6,1361 18,8825 0,6243(n) (7) (7) (7) (7) (6) (7)

50M 1,22233 38,4383 48,3000 39,0360 26,5000 -0,5363ET 0,18840 21,3259 6,0043 11,7702 14,5842 0,6141(n) (6) (6) (6) (5) (4) (5)

51M 0,69567 52,7867 53,2100 33,3900 31,3700 -0,2811ET 0,36731 41,4999 15,1588 15,9983 20,6793 1,1822(n) (3) (3) (3) (3) (3) (3)

52M 1,47475 37,7400 41,6680 40,7067 34,3500 -0,5651ET 0,64265 19,9818 3,3195 2,8476 20,0271 0,3622(n) (4) (5) (5) (3) (4) (3)

53M 0,92460 57,3650 49,5583 49,1360 40,3800 0,1237ET 0,26553 6,0985 13,0760 14,2993 6,2283 0,4400(H) (5) (6) (6) (5) (4) (5)

54M 0,62300 73,1200 65,9800 59,3400 34,1500 0,5685ET — — — -- — —

(n) (1) (1) (1) (1) (1) (1)

55M 0,64800 73,9000 72,4100 45,1900 0,9400ET ___ ___ —— ___

(n) (1) (1) (0) (1) (1) (1)


Tableau 12 (suite)



Âges Temps de réaction





Scoreglobal

56M 0,69650 67,0650 59,4450 52,6650 30,3500 0,2452ET 0,10253 2,4819 11,5753 15,2240 13,6613 0,1898(n) (2) (2) (2) (2) (2) (2)

57M 0,64900 59,9250 61,9350 55,2250 43,3750 0,4221ET 0,015556 1,1243 4,6457 12,7067 3,3163 0,2917(0) (2) (2) (2) (2) (2) (2)

58M 0,77017 57,7757 57,9829 52,3571 39,9320 0,2744ET 0,24893 18,8103 10,6665 11,7290 19,3755 0,6693Û2) (6) (7) (7) (7) (5) (7)

59M 0,68733 56,2150 53,3717 57,0500 31,5350 0,1038ET 0,17052 12,0101 13,0400 12,9906 10,9192 0,4488(Π) (6) (6) (6) (6) (6) (6)

60M 0,73750 53,0100 46,0100 29,3800 30,8150 -0,4607ET 0,028991 12,0491 4,4548 4,8649 7,6155 0,2438(n) (2) (2) (2) (2) (2) (2)

61M 0,87664 61,0091 62,0482 55,3882 49,1645 0,5188ET 0,48691 12,4845 14,2532 17,6694 15,6278 0,7540(״) (11) (11) (11) (11) (11) (11)

62M 0,69675 58,6175 50,0725 47,6000 34,3050 -0,0204ET 0,083978 5,8535 6,6509 10,0004 22,6570 0,5069(n) (4) (4) (4) (4) (4) (4)

63M 0,69650 64,6333 57,1617 51,2620 45,4620 0,3653ET 0,19016 8,9377 10,2087 13,4715 6,4370 0,4091(n) (6) (6) (6) (5) (5) (5)

64M 0,57843 58,7783 58,5200 59,0043 51,0500 0,5456ET 0,27946 16,5428 22,0715 14,5859 21,0795 0,6766(n) (7) (6) (7) (7) (7) (7)


Tableau 12 (suite)

Moyennes des scores aux TRCE pour chaque tranche d’âges (en mois)


Âges Temps de réaction





Scoreglobal

65M 0,91400 54,2850 31,8400 40,4700 21,2850 -0,6480ET 0,17819 13,9229 18,5686 4,6952 19,0565 0,7900(n) (2) (2) (2) (2) (2) (2)

66M 0,63200 69,2900 65,0500 55,2800 53,3500 0,7175ET 0,35780 12,7845 26,7852 13,6189 30,1086 1,1920(n) (2) (2) (2) (2) (2) (2)

67M 0,66957 72,8529 62,2971 58,3257 52,0400 0,7390ET 0,28836 10,1563 11,6644 13,2835 14,3192 0,6251(n) (7) (7) (7) (7) (7) (7)

68M 0,67843 65,6375 68,7962 64,2550 53,6013 0,8698ET 0,21551 14,9721 3,8290 9,3021 10,0349 0,3368(n) (7) (8) (8) (8) (8) (8)

69M 0,74850 69,5500 63,0600 64,2275 49,2500 0,7604ET 0,36593 8,3707 6,6802 14,4869 17,5027 0,6394(S) (4) (4) (4) (4) (4) (4)

70M 0,41500 76,0800 76,8100 68,1000 49,6300 1,1181ET — — — — —— ——

(n) (1) (1) (1) (1) (1) (1)


ANNEXEC

Tableau 13 :

Moyennes des scores bruts aux sous-tests de Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet

pour chaque tranche d’âges (en mois)


Tableau 13

Moyennes des scores bruts aux sous-tests de YÉchelle d’intelligence Stanford-Binet pourchaque tranche d’âges (en moisi

Sous-tests de YÉchelle d'intelligence Stanford-Binet

ÂgesVocabulaire Analyse

de modèlesQuantités Mémorisation

de perles37

M 10,00 5,00 8,00 6,00ET(D) O) (1) (1) (1)

38MET(n) (0) (0) (0) (0)

39MET(Π) (0) (0) (0) (0)

41M 7,50 6,50 2,50 5,50ET 3,54 2,12 0,71 2,12(a) (2) (2) (2) (2)

42M 11,00 11,50 7,00 9,50ET 2,83 3,54 4,24 3,54(n) (2) (2) (2) (2)

43M 11,67 8,67 3,67 7,67ET 1,15 0,58 0,58 3,06(n) (3) (3) (3) (3)

44M 9,50 10,50 5,50 7,50ET 3,54 0,71 2,12 3,54(n) (2) (2) (2) (2)

45M 12,00 9,00 10,50 7,00ET 1,41 1,41 0,71 1,41(n) (2) (2) (2) (2)

46M 10,33 10,33 7,00 7,67ET 3,79 1,53 3,46 1,15(0) (3) (3) (3) (3)


Tableau 13 (suite)

Moyennes des scores bruts aux sous-tests de Y Échelle d’intellieence Stanford-Binet pourchaque tranche d’âges (en mois)

Sous-tests de l’Échelle d’intelligence Stanford-Binet



de perles47

M 15,00 9,00 8,00 6,00ET ___ ___ ___

(Π) (1) (1) (1) (1)

48M 15,50 14,50 9,50 11,00ET 0,71 0,71 6,36 5,66(S) (2) (2) (2) (2)

49M 14,33 12,00 7,50 7,67ET 1,21 4,77 3,73 1,63(n) (6) (6) (6) (6)

50M 13,25 '12,25 9,50 6,00ET 1,71 0,96 5,00 2,16(n) (4) (4) (4) (4)

51M 14,67 12,67 5,00 7,33ET 0,58 5,69 1,00 1,53(n) (3) (3) (3) (3)

52M 12,25 13,50 6,00 9,75ET 3,50 3,11 3,56 3,50(n) (4) (4) (4) (4)

53M 14,17 14,67 11,00 9,83ET 1,17 6,44 3,16 5,00(Q) (6) (6) (6) (6)

54M 16,00 18,00 9,00 14,00ET —-, —— «»«· —

(n) 0) (1) (1) (1)

55M 13,00 13,00 12,00 9,00ET ·. _ —— __

(n) (1) (1) (1) (I)


Tableau 13 (suite)

Moyennes des scores bruts aux sous-tests de Y Échelle d’intellisence Stanford-Binet pourchaque tranche d’âges Ten mois)

Sous-tests de Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet



de perles56

M 15,50 13,00 13,00 15,50ET 0,71 1,41 1,41 0,71(Π) (2) (2) (2) (2)

57M 15,00 10,00 8,00 5,00ET va» _ *

(a) (1) (1) (1) (1)

58M 14,67 12,67 9,50 13,17ET 1,37 4,89 4,09 4,22(n) (6) (6) (6) (6)

59M 16,67 14,17 9,67 8,83ET 3,56 3,71 3,33 3,37(Q) (6) (6) (6) (6)

60M 16,00 13,00 10,00 8,50ET 0,00 0,00 1,41 3,54(Π) (2) (2) (2) (2)

61M 17,33 16,11 11,00 9,67ET 3,12 6,23 3,39 5,00(n) (9) (9) (9) (9)

62M 16,33 8,67 8,67 6,33ET 3,06 2,89 4,04 0,58(n) (3) (3) (3) (3)

63M 14,67 20,33 14,33 6,67ET 1,53 0,58 2,08 0,58(n) (3) (3) (3) (3)

64M 16,57 18,00 13,43 13,29ET 2,51 4,86 5,16 5,28(0) (7) (7) (7) (7)


Tableau 13 (suite)

Moyennes des scores bruts aux sous-tests de Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet pourchaque tranche d’âges (en mois)

Sous-tests de 1’Échelle d'intelligence Stanford-Binet



de perles65

M 15,00 15,00 11,50 12,00ET 1,41 0,00 0,71 2,83(n) (2) (2) (2) (2)

66M 17,50 19,50 10,00 7,00ET 3,54 6,36 5,66 0,00(n) (2) (2) (2) (2)

67M 16,29 18,57 14,71 13,86ET 2,06 6,21 2,14 5,05(n) (7) (7) ’ (7) (7)

68M 18,57 19,43 11,57 13,14ET 2,64 3,87 3,26 7,15(n) (7) (7) (7) (7)

69M 17,50 19,67 13,75 12,25ET 4,43 1,53 3,30 7,41(n) (4) (3) (4) (4)

70M 15,00 19,00 15,00 16,00ET — — " —

(Π) (1) (1) (1) (1)

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