Epidemiological and cognitive evaluations in mathematics and language in the whole population of school-age children in France - TEL - Thèses en ligne
Thèse Année : 2023

Epidemiological and cognitive evaluations in mathematics and language in the whole population of school-age children in France

Évaluations épidémiologiques et cognitives en mathématiques et en langage dans l'ensemble de la population des enfants d'âge scolaire en France

Résumé

Recently, France implemented national evaluations to precisely measure the learning acquisitions and difficulties children are facing all along their first grade until their second grade, based on cognitive assessment of mathematics and language skills. Every year, about 750 000 children completed 46 exercises to assess their performances covering a total of 2.9 million children between 2018 and 2022. Analyzing these rich set of data on the complete population, this PhD aimed at providing a better understanding of the conditions that promote or hinder the acquisition of academic learning in children. To do so, we conducted a series of studies using longitudinal data from four whole-population-French cohorts assessing the relative influence of a wide range of individual-, class- and school-level factors on various aspects of academic success in primary school. Firstly, data obtained in the national program were described and predictors of learning skills in reading abilities and in reading comprehension were identified. In addition, predictive power of both child characteristics and environmental factors, at the individual, class, and school levels, were explored. Thanks to the natural experiment of Covid (i.e., absence of school exposure for a specific duration), we were able to estimate the impact of school exposure when comparing one cohort to the other. More particularly, we were able to identify learning needs among different SES school categories. Finally, we focused our last analysis on gender differences in language and mathematics, estimating the influence of different factors on children' results. Notably, we were able to identify that the gender gap in math is triggered by school and not by age. Overall, we discussed recent evidence in reading comprehension and math learning abilities, at a populational level. These scientific approaches can lead to design targeted learning programmes for both normal learners, learners at risk of developing difficulties, as well as for learners facing learning difficulties in language and/ or math. All along this dissertation, we show examples of how massive data and analyses based on cognitive science may help the learners and inform the national education system. Alongside each approach, we discuss the limitations of the approach and propose solutions to overcome them.
Récemment, la France a mis en place un nouveau système national pour mesurer précisément les acquisitions et les difficultés d'apprentissage auxquelles les enfants sont confrontés lors de leur entrée en première année et tout au long de leur deuxième année en école primaire, en se basant sur des évaluations cognitives en mathématiques et en langage. Chaque année, environ 750 000 enfants ont réalisé 46 exercices en language et en mathématiques, couvrant un total de 2,9 millions d'enfants depuis 2018. En identifiant les avancées clés des études en sciences cognitives sur l'éducation, cette thèse visait à mieux comprendre les conditions et les attributs qui favorisent ou entravent l'acquisition des compétences académiques chez les enfants. Pour ce faire, une série d'études utilisant des données longitudinales de quatre cohortes françaises de population entière a été utilisée, mobilisant les évaluations de l'éducation nationale, évaluant les influences relatives d'un large éventail de facteurs au niveau individuel, de classe et d'établissement sur divers aspects de la réussite scolaire au primaire. Tout d'abord, les données obtenues dans le programme national ont été décrites et les prédicteurs des compétences en lecture et en compréhension de lecture ont été identifiés. De plus, la puissance prédictive des caractéristiques individuelles et des facteurs environnementaux, au niveau individuel, de classe et d'établissement, a été explorée, et une attention particulière a été portée à la population des élèves les moins performants à l'école. Grâce à l'expérience naturelle de la Covid (c'est-à-dire l'absence d'exposition à l'école pendant une durée spécifique), nous avons pu estimer l'impact de l'exposition à l'école en comparant une cohorte à une autre. Plus particulièrement, nous avons pu identifier les facteurs qui guident les besoins d'apprentissage parmi les différentes catégories socio-économiques des écoles. Enfin, nous avons concentré notre dernière analyse sur les différences de genre en langue et en mathématiques, en estimant l'influence de différents facteurs sur les résultats des enfants. Notamment, nous avons pu identifier que l'écart entre les genres en mathématiques est provoqué par l'école et non par l'âge. Dans l'ensemble, nous avons discuté des preuves récentes en matière de compréhension de la lecture et des compétences en mathématiques, au niveau de la population. Ces approches scientifiques peuvent conduire à la conception de programmes d'apprentissage ciblés pour les élèves, mais également pour les élèves à risque de développer des difficultés, ainsi que pour les élèves confrontés à des difficultés d'apprentissage en langage et/ou en mathématiques. Tout au long de cette thèse, nous avons montré des exemples de la manière dont les données massives et les sciences cognitives peuvent aider les apprenants et l'éducation nationale en France. En parallèle de chaque approche, nous avons discuté des limites propres à chaque domaine à ce jour, et suggéré des solutions pour les surmonter.
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Origine Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04715278 , version 1 (30-09-2024)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04715278 , version 1

Citer

Pauline Martinot. Epidemiological and cognitive evaluations in mathematics and language in the whole population of school-age children in France. Education. Université Paris Cité, 2023. English. ⟨NNT : 2023UNIP7259⟩. ⟨tel-04715278⟩
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