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Réussir à l'école

 | 
Agnès Florin
, 
Pierre Vrignaud

Étude des relations entre appartenance sociale, éducation familiale et performances scolaires : différentes stratégies de recherche

Youssef Tazouti

Texte intégral

1Dès l’école maternelle, apparaissent des différences interindividuelles au niveau des performances scolaires des enfants appartenant à des milieux sociaux différents. De nombreuses recherches ont été effectuées pour expliquer ces disparités sociales de réussite. Ces études soulignent le caractère multidéterminé du phénomène et en fournissent des explications sociologiques (Baudelot & Establet, 1971 ; Bourdieu & Passeron, 1970), pédagogiques (Duru-Bellat & Mingat, 1993 ; Perrenoud, 1989), individuelles (Ceci & Williams, 1997 ; Chiland, 1989) ou encore familiales (Marjoribanks, 2001 ; Pourtois & Desmet, 1989). Ce travail se fixe comme objectif d’examiner les relations complexes existantes entre l’appartenance sociale, l’éducation familiale et les performances scolaires, en portant particulièrement nos analyses sur les enfants de milieu populaire. Dans un premier temps, nous évoquerons le modèle de Walberg (1986) qui nous a servi de cadre théorique de référence. Dans un second temps, nous présenterons les stratégies de recherche utilisées pour étudier les relations entre appartenance sociale, éducation familiale et performances scolaires puis, nous les illustrerons par des études empiriques récentes.

Les variables explicatives des performances scolaires

2Il existe de nombreux modèles et théories qui tentent d’expliquer les performances scolaires des élèves. Dans le champ de la psychologie, les théories de Carroll (1963), de Bruner (1966), de Glaser (1976) et de Bloom (1979) ont eu une grande renommée. Le modèle de Walberg (1986), quant à lui, est beaucoup moins connu. Ce dernier présente l’avantage de succéder dans le temps aux différentes théories citées ci-dessus et d’inclure leurs acquis respectifs (à tout le moins en ce qui concerne la prise en compte des facteurs qui influencent les apprentissages scolaires).

3Ainsi, Walberg a proposé un modèle (A model of educational productivity, 1986) qui regroupe neuf variables influençant les apprentissages (figure 1). Ces neuf variables sont organisées en trois groupes. Le premier rassemble les variables relatives aux aptitudes de l’élève (flèche X) telles que :

  • 1. les habiletés de l’élève mesurées par des tests d’intelligence ;

  • 2. le niveau de développement de l’élève qui renvoie à son stade de maturité et ;

  • 3. la motivation de l’élève.

4Le second groupe renvoie aux variables relatives à l’enseignement (flèche Y) à savoir :

  • 4. la quantité de l’enseignement qui concerne le temps que l’élève engage dans la tâche d’apprentissage et ;

  • 5. la qualité de l’enseignement qui englobe les aspects psychologiques et les aspects pédagogiques de l’apprentissage.

5Le dernier groupe concerne les variables relatives à l’environnement psychosocial de l’enfant (flèche Z) c’est-à-dire :

  • 6. l’environnement familial ;

  • 7. l’environnement scolaire ;

  • 8. les pairs et ;

  • 9. les médias.

Figure 1 : le « Model of educational productivity » de Walberg (1986)

Figure 1 : le « Model of educational productivity » de Walberg (1986)

6Les cinq premières variables énumérées ci-dessus proviennent des théories pré-existantes, les quatre restantes renvoient à des variables environnementales et constituent en quelque sorte l’originalité du modèle de Walberg par rapport aux précédents. Ce modèle a également une visée interactive dans la mesure où il prévoit, d’une part, des relations réciproques entre les différents groupes de variable (flèches a, b et c) et, d’autre part, un feed-back des apprentissages sur ces variables.

7Une autre lecture et catégorisation des neuf variables du modèle peuvent être envisagées. En effet, on peut distinguer, d’un côté, les variables individuelles qu’on peut subdiviser en variables cognitives (e. g. les performances intellectuelles) et en variables conatives (e. g. la motivation) et, de l’autre côté, les variables environnementales qui peuvent être subdivisées en variables relatives à l’environnement pédagogique et en variables relatives à l’environnement familial. C’est sur ce dernier sous-groupe que portera notre intérêt dans ce chapitre.

Relations entre appartenance sociale, éducation familiale et performances scolaires

8De nombreuses recherches ont établi des liens entre l’éducation familiale et les performances scolaires des enfants (Bradley, Corwyn, McAdoo & Coll, 2001 ; Lautrey, 1980 ; Marjoribanks, 2003 ; Palacio-Quintin, 1995 ; Pourtois, 1979). L’analyse de ces liens reste cependant complexe, car l’étude de l’éducation familiale doit tenir compte de l’appartenance sociale des parents. En effet, on ne peut attribuer à l’éducation familiale un rôle dans les performances scolaires des enfants qu’à la condition de contrôler le milieu socio-culturel de l’enfant. Nous avons identifié dans la littérature trois stratégies utilisées par les auteurs à cette fin (Tazouti, Flieller & Vrignaud, 2005). Avant de les présenter en détail, nous exposerons les problèmes posés par le concept d’appartenance sociale en psychologie de l’éducation.

9En effet, dans les recherches en psychologie, le concept d’appartenance sociale n’a pas toujours été défini et opérationnalisé avec rigueur. Il y a tout d’abord, une confusion terminologique : on parle tantôt de « classe sociale » tantôt de « niveau socio-économique et culturel », ou encore de « statut social », etc. Ensuite, les indicateurs utilisés pour opérationnaliser l’appartenance sociale sont entourés d’un certain flou. Les auteurs omettent parfois de citer les indicateurs qu’ils ont utilisés pour déterminer l’appartenance sociale (niveau d’éducation, profession des parents, revenus, etc.). Par ailleurs, de nombreuses études se contentent d’utiliser la PCS comme indicateur d’appartenance sociale ce qui demeure insuffisant pour rendre compte de la complexité de la réalité sociale. La question est alors de savoir comment déterminer l’appartenance sociale avec plus de rigueur.

10Deux auteurs, Havighurst et Janke (1944), ont proposé deux méthodes pour décrire l’appartenance sociale. Une première méthode dite « socio-économique » consiste à résumer les informations socioéconomiques sous la forme d’un indice global (usage fréquent dans les études nord-américaines). À titre d’exemple, Warner (1960) a construit, à partir de quatre critères principaux (profession, revenu, quartier habité et nature de l’habitat), un indice statutaire permettant d’ordonner les individus sur une échelle hiérarchique. Ensuite, il y a la méthode du « statut social » fondée sur l’étude de la participation sociale des individus, c’est-à-dire de leurs fréquentations, de leurs activités et de leur réputation au sein du groupe social. Cette dernière méthode est difficile à appliquer car elle exige un long travail d’observation et d’entretien au sein du groupe social. En revanche, les variables socio-économiques sont beaucoup plus faciles à recueillir et comme on constate qu’elles sont en corrélation avec le statut social, on les utilise comme moyen économique pour estimer l’appartenance sociale. Examinons à présent les trois stratégies de recherche utilisées pour étudier les relations entre appartenance sociale, éducation familiale et performances scolaires

L’éducation familiale comme variable intermédiaire entre le milieu socio-culturel et les performances scolaires

11La première stratégie consiste à traiter l’éducation familiale comme une variable intermédiaire entre le milieu socio-culturel et les performances scolaires. Les études qui s’inscrivent dans cette optique supposent que les performances scolaires dépendent de l’éducation familiale et non pas directement du milieu socio-culturel. En d’autres termes, l’éducation est considérée comme une variable proximale et le milieu social comme une variable distale (figure 2).

12Cette approche est adoptée par plusieurs auteurs (Baumrind, 1980 ; Lautrey, 1980 ; Marjoribanks, 2003). Ces recherches ont fourni des résultats intéressants, elles souffrent néanmoins d’une carence méthodologique. En effet, elles se contentent le plus souvent de corrélations entre les pairs de variables, ce qui est insuffisant pour attribuer à l’éducation familiale le statut d’une variable intermédiaire. Selon Tazouti et al. (2005) : « Les recherches seraient plus convaincantes si elles montraient que la corrélation entre le milieu socio-culturel et les performances scolaires s’annule ou s’atténue fortement quand on contrôle l’éducation au moyen de méthodes statistiques appropriées (corrélations partielles, régression multiple pas à pas, pistes causales…) » (p. 30).

Figure 2 : l’éducation familiale comme variable intermédiaire entre l’AS et les PS

Figure 2 : l’éducation familiale comme variable intermédiaire entre l’AS et les PS

L’éducation familiale et les performances scolaires au sein d’un même milieu socio-culturel

13La deuxième stratégie, moins fréquente que la précédente, consiste à étudier les relations entre éducation familiale et performances scolaires au sein d’un même milieu social. Le plus souvent on s’intéresse au milieu populaire. Dans cette optique, les relations constatées ne peuvent pas être attribuées au milieu socio-culturel puisqu’en principe il est maintenu constant. Deux variantes de cette stratégie peuvent être distinguées. La première consiste à dichotomiser l’échantillon en fonction de la réussite scolaire des élèves (bonne réussite ou présence de difficultés). Ensuite, on compare les pratiques éducatives familiales dans les deux sous-échantillons et l’on repère ainsi celles qui sont favorables à la réussite scolaire (Espéret, 1979 ; Pourtois, Desmet, Beirens, Centrella, Claus, Gobert, Nisolle & Vandenboch, 1992 ; Zéroulou, 1988). La seconde variante se distingue de la précédente de deux façons. D’une part, elle admet que le milieu socio-culturel que l’on étudie, en l’occurrence le milieu populaire, n’est pas parfaitement homogène et qu’il existe des différences économiques et culturelles entre les familles populaires qu’il est nécessaire de considérer. D’autre part, plutôt que de remonter de la variable dépendante (les performances scolaires) vers la variable indépendante (l’éducation familiale), elle préfère le schéma inverse. Ainsi, dans une recherche qui a porté sur 128 familles de milieu populaire et leurs enfants scolarisés en CE2 (Tazouti, 2003), nous avons testé au moyen d’un modèle d’équations structurales (figure 3), l’influence de l’éducation familiale sur les performances scolaires en milieu populaire.

Figure 3 : Modèle en pistes causales mettant en relation les différentes variables de l’étude Tazouti (2003)

Figure 3 : Modèle en pistes causales mettant en relation les différentes variables de l’étude Tazouti (2003)

14Ce modèle fait intervenir dix variables :

    • 1 Les revenus pondérés du ménage sont calculés selon la formule : revenu mensuel du ménage/(nombre d’ (...)

    1. le niveau économico-culturel des familles qui a été mesuré par un indice agrégeant quatre indicateurs : le niveau d’instruction de la mère ; le niveau d’instruction du père ; les revenus pondérés du ménage1 et l’espace disponible dans le logement ;

  • 2. les aspirations parentales pour la scolarité de l’enfant ;

  • 3. l’aspect latent de l’éducation familiale, c’est-à-dire les valeurs parentales en éducation et les attentes parentales envers l’école ;

  • 4 et 5. deux dimensions du style éducatif familial ont été mesurées : l’acceptation parentale de l’enfant et l’exigence parentale envers l’enfant ;

  • 6. les pratiques éducatives familiales en relation directe avec la scolarité de l’enfant renvoient aux différentes dimensions de l’accompagnement parental de la scolarité de l’enfant ;

  • 7. les pratiques éducatives familiales en relation indirecte avec la scolarité de l’enfant renvoient au rapport parental à la lecture de l’enfant et au rapport parental au langage de l’enfant ;

  • 8 et 9°. des épreuves de raisonnement de l’enfant ont été mesurées par une version abrégée du cahier 2 de l’ECNI (acronyme d’Échelle collective de niveau intellectuel) mise au point par Benedetto (1969).

    • 2 Le logiciel LISREL fournit un ensemble d’indices qui permettent d’apprécier le degré d’ajustement d (...)

    10. quant aux épreuves de performances scolaires en français et en mathématiques nous les avons construites à partir des épreuves des évaluations nationales à l’entrée en CE2 de 1999 (DPD, 2000). Pour mettre à l’épreuve des faits ce modèle théorique explicatif des performances scolaires, le programme LISREL 8.50 de Jöreskog et Sörbom (1998) a été utilisé afin de tester ce modèle en pistes causales2.

Figure 4 : Résultats de l’analyse en pistes causales sur les différentes variables de l’étude de 2003 (N = 128) Seules les pistes significatives à. 05 sont indiquées

Figure 4 : Résultats de l’analyse en pistes causales sur les différentes variables de l’étude de 2003 (N = 128) Seules les pistes significatives à. 05 sont indiquées

Khi-deux = 11 ; Degrés de liberté = 8 ; Valeur de P =.19 ; Résidus (RMSEA) =.06
Note de lecture : les valeurs indiquées sur les flèches unidirectionnelles sont les valeurs standardisées des coefficients de piste. Elles indiquent de quelles proportion d’écart-type la variable dépendante augmente lorsque la variable indépendante augmente d’un écart-type. Par exemple, la valeur. 37 sur la flèche qui joint le raisonnement verbal aux performances scolaires signifie que les performances scolaires croissent de. 37 écart-type quand le raisonnement verbal croît d’un écart-type. Les valeurs sur les doubles flèches sont les valeurs des corrélations estimées par le logiciel.

  • 3 Nous ne nous intéressons pas ici à tout le réseau de relations entre les variables du modèle. Nous (...)

15L’analyse (figure 4) montre que les indices d’adéquation du modèle testé sont satisfaisants (Khi-deux = 11 ; Degré de liberté = 8 ; Valeur de P =.19 ; (RMSEA) = 0.062). En ce qui concerne le pourcentage de la variance expliquée des performances scolaires par le modèle, il est de 60 %. Le logiciel permet également de décomposer les effets totaux des différentes variables du modèle sur les performances scolaires en effet direct et indirect3. La lecture du tableau 1 nous montre que :

Tableau 1 : Effets directs et indirects des variables du modèle sur les performances scolaires (figure 4)

Tableau 1 : Effets directs et indirects des variables du modèle sur les performances scolaires (figure 4)

* Pratiques éducatives familiales

  1. Ce qui permet d’expliquer le mieux les performances scolaires est l’indice économico-culturel. Il a un effet total de. 56 décomposé en effet direct (.21) et en effet indirect (.35).

  2. Les épreuves de raisonnement expliquent également une part importante de la variance des performances scolaires. Les performances, dans les épreuves de raisonnement non verbal et de raisonnement verbal, ont respectivement un effet de 0.35 et 0.37 sur les performances scolaires. Ce résultat est conforme à la littérature qui indique que les performances scolaires et les aptitudes intellectuelles sont fortement corrélées et que les deux variables entretiennent entre elles des relations bidirectionnelles. Ce résultat montre également l’importance de l’éducation cognitive implicite (stimulations intellectuelles, activités culturelles,…) que reçoit l’enfant dans son environnement familial.

  3. Les pratiques éducatives familiales en relation indirecte avec la scolarité de l’enfant (le rapport des parents au langage et à la lecture) jouent un rôle important dans l’explication des performances scolaires. Elles ont un effet total de 0.32 sur les performances scolaires (tableau 1). Cet effet est décomposé en effet direct de 0.13 et en effet indirect de 0.19 via les performances dans les épreuves de raisonnement. Ce résultat est important dans la mesure où il montre qu’une des variables proximales familiales a un effet sur les performances scolaires.

  4. Enfin les aspirations parentales pour la scolarité de l’enfant ont un effet direct de 0.14 sur les performances scolaires.

16Au vu de nos résultats, un enfant de milieu populaire qui a de bonnes performances scolaires appartient plutôt à un milieu populaire plus favorisé économiquement et culturellement ; il possède des bonnes capacités intellectuelles ; ses parents nourrissent des grandes aspirations pour sa scolarité et adoptent des pratiques éducatives qui vont dans le sens favorable aux performances scolaires. Ainsi, il apparaît que les variables expliquant les performances scolaires en milieu populaire, sont les mêmes que celles expliquant les performances scolaires dans des études qui prennent en compte plusieurs milieux sociaux. Ceci conduit à se poser la question suivante : les relations entre l’éducation familiale et les performances scolaires en milieu populaire présentent-elles une réelle spécificité ? La seconde stratégie que nous venons d’adopter ci-dessus ne permet pas de répondre précisément à cette question. En revanche, une troisième stratégie que nous allons maintenant présenter fournit quelques éléments de réponses.

L’éducation familiale et les performances scolaires dans des milieux socio-culturels contrastés

17La troisième stratégie consiste à comparer les réseaux de relations entre l’éducation familiale et les performances scolaires dans des milieux socio-culturels contrastés. On admet, à titre d’hypothèse, que le réseau de causalité entre milieu socio-culturel, éducation familiale et performances scolaires puisse partiellement différer d’un milieu à l’autre. Cette hypothèse générale a été mise à l’épreuve dans une recherche récente (Tazouti et al., 2005). Ce travail se basait sur une analyse secondaire des données de l’enquête 20 ans après (Flieller, Manciaux & Kop, 1994 ; 1995) qui a porté sur un échantillon de 2 334 enfants (majoritairement scolarisé en CE1) et leurs familles. Nos analyses ont porté plus précisément sur un échantillon aléatoire de 531 familles qui ont répondu à un questionnaire sur l’éducation familiale. Nous avons testé, au moyen d’un modèle d’équations structurales (figure 5), l’influence de l’éducation familiale sur les performances scolaires sur deux sous-échantillons, l’un constitué des familles populaires et l’autre des familles non populaires.

Figure 5 : modèle en pistes causales mettant en relation les différentes variables de l’étude de 2005

Figure 5 : modèle en pistes causales mettant en relation les différentes variables de l’étude de 2005

18Ce modèle fait intervenir douze variables :

  1. l’indice économico-culturel (INDISOC) ;

  2. les aspirations parentales pour la scolarité de l’enfant (ASPIRENF) ;

  3. les valeurs d’autonomie en éducation (VALAUT) ;

  4. les valeurs de conformisme en éducation (VALCONF) ;

  5. les attentes de socialisation envers l’école (ATTSOS) ;

  6. les attentes intellectuelles envers l’école (ATTINTEL) ;

  7. le style éducatif familial (SEF) ;

  8. l’accompagnement parental de la scolarité de l’enfant (ACOMSCOL) ;

  9. le rapport de l’enfant à la lecture (LECTURE) ;

  10. l’environnement pédagogique (TOTCLAS),

  11. le niveau intellectuel (NI) et ;

  12. les performances scolaires (TOTSCOL).

19Pour mettre à l’épreuve des faits ce modèle théorique explicatif des performances scolaires, nous avons fait appel comme précédemment au programme LISREL 8.50 de Jöreskog et Sörbom (1998).

Figure 6 : Coefficients de pistes standardisés estimés par LISREL sur l’échantillon populaire (N = 246)

Figure 6 : Coefficients de pistes standardisés estimés par LISREL sur l’échantillon populaire (N = 246)

Khi-deux à 20ddl = 18, p = 0,63 ; RMSEA = 0,00 ; GFI = 0,99 ; AGFI = 0,95

Figure 7 : Coefficients de piste standardisés estimés par LISREL sur l’échantillon non populaire (N = 246)

Figure 7 : Coefficients de piste standardisés estimés par LISREL sur l’échantillon non populaire (N = 246)

Khi-deux à 20 ddl = 29, p = 0,09 ; RMSEA = 0,04 ; GFI = 0,98 ; AGFI = 0,92

20Les figures 6 et 7 présentent les coefficients de pistes estimés par LISREL dans chacun des deux sous-échantillons. L’adéquation des données au modèle est bonne dans chaque échantillon (les indices sont satisfaisants). Le pourcentage de la variance des performances scolaires expliquée par le modèle est un peu plus élevé pour le milieu populaire (51 %) que pour le milieu non populaire (47 %). Les figures font apparaître un certain nombre de différences entre les deux milieux. En effet, certains coefficients de piste sont significatifs dans un échantillon mais pas dans l’autre. À titre d’exemple, l’indice économico-culturel exerce un effet positif et significatif sur l’accompagnement parental de la scolarité de l’enfant dans les familles populaires (figure 6, coefficient de piste =.27) qui ne se retrouve pas dans les familles non populaires (figure 7). Ainsi, les variables indépendantes du modèle n’ont pas toutes les mêmes effets sur les variables dépendantes dans les deux milieux sociaux comparés.

21La décomposition des effets totaux des différentes variables du modèle sur les performances scolaires en effet direct et indirect (tableau 2) montre qu’il existe des différences inter-milieux pour la plupart des variables exerçant un effet significatif sur les performances scolaires, à l’exception de l’accompagnement parental de la scolarité de l’enfant.

22Tableau 2 : Effets standardisés directs et indirects des variables du modèle sur les performances scolaires

23On constate, à la lecture du tableau 2, que l’effet de l’indice économico-culturel est plus élevé pour le sous-échantillon non populaire (0,31) que pour l’échantillon populaire (0,19), cette différence étant due principalement aux effets directs (0,15 et 0,07 respectivement). À l’inverse, l’environnement pédagogique exerce un effet un peu plus important sur les performances scolaires des enfants de milieu populaire (0,54) que sur ceux de milieu non populaire (0,46). Enfin, l’effet direct du niveau intellectuel de l’enfant sur ses performances scolaires apparaît un peu plus élevé dans le milieu non populaire (0,49) que dans le milieu populaire (0,42).

  • 4 Les lecteurs désireux de plus amples informations concernant ce point peuvent se référer à Tazouti (...)

24Au total, ces résultats confirment l’hypothèse centrale de notre recherche, à savoir l’existence de différences inter-milieux dans le réseau de causalité considéré. La significativité statistique de ces différences a été attestée par des analyses effectuées avec le logiciel AMOS version 5 (Arbuckle, 2003)4.

Conclusion

25Les recherches empiriques que nous avons présentées dans ce travail montrent l’intérêt d’utiliser les modèles d’équations structurales (MES) qui ont la capacité de modéliser un réseau de relations complexes et de comparer ces réseaux entre plusieurs sous-échantillons. Ainsi, à un niveau global, deux résultats semblent être confirmés. D’une part, quelques variables relatives à l’éducation familiale jouent effectivement le rôle de variable intermédiaire entre l’appartenance sociale et les performances scolaires de l’enfant. D’autre part, il existe des différences inter-milieux dans le réseau de causalité des variables en lien avec les performances scolaires.

26À un niveau plus spécifique, ces recherches ont permis d’établir un certain nombre de faits. Tout d’abord, on constate que l’hétérogénéité économique et culturelle propre au milieu populaire permet d’expliquer les différences des performances scolaires des élèves. Ce résultat est conforme à la littérature qui indique que la probabilité de réussite scolaire de l’enfant augmente par le simple fait que la mère possède un diplôme (De Singly & Thelot, 1986). Les travaux de la DPD (2000) montrent également que les enfants d’ouvriers qualifiés obtiennent de meilleures performances scolaires que les enfants d’ouvriers sans qualification dans les évaluations nationales à l’entrée en CE2 ou en 6e. Le milieu populaire de nos jours ne se limite pas aux familles ouvrières mais assimile d’autres types de familles, notamment des employés. Ce qui augmente considérablement son hétérogénéité. Il est d’ailleurs préférable de parler des milieux populaires (Périer, 2004).

27On constate également que l’environnement pédagogique (qui déborde l’efficacité pédagogique du maître) a un effet très important sur les performances scolaires quel que soit le milieu socio-culturel.

28Toutefois, les élèves des milieux populaires semblent plus sensibles aux variations de cet environnement. Ce résultat indiquerait que l’école dispose d’une marge de manœuvre un peu plus élevée pour les enfants des milieux populaires que pour ceux des milieux plus favorisés. Les recherches sur les effets-maîtres et les effets-établissement ont montré également que les élèves les plus faibles sont plus sensibles à l’efficacité pédagogique du maître et au contexte éducatif (Bressoux, 1994). Cela ne signifie aucunement que l’école est la seule responsable des différences de réussite liées au milieu social, ni qu’elle puisse facilement les réduire. Une amélioration des conditions de prise en charge pédagogique pourrait avoir des conséquences un peu plus bénéfiques pour ces élèves que pour les autres.

29Un dernier résultat intéressant concerne le fait que l’influence de l’appartenance sociale sur les performances scolaires transite davantage par l’école pour les enfants des milieux populaires et davantage par l’éducation familiale et le niveau intellectuel (les deux étant liés) pour les enfants des milieux non populaires. Ce résultat demande à être confirmé par des études ultérieures.

30Nos résultats doivent cependant être nuancés pour plusieurs raisons. Premièrement ils ne sont généralisables qu’à la population et aux niveaux scolaires considérés dans nos études. Deuxièmement, seules certaines dimensions de l’éducation familiale ont été mesurées ici. Enfin, en dépit des différences significatives mises en évidence, les réseaux de causalité présentent de nombreuses similitudes dans les différents milieux comparés.

Bibliographie

Bibliographie

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Zéroulou Z., « La réussite scolaire d’enfants immigrés », Revue française de sociologie, 24, 1988, p. 447-470.

Notes

1 Les revenus pondérés du ménage sont calculés selon la formule : revenu mensuel du ménage/(nombre d’adultes + 0,5 nombre d’enfants). En ce qui concerne l’espace disponible dans le logement, c’est le nombre de pièces du logement divisé par le nombre de personnes habitant le ménage.

2 Le logiciel LISREL fournit un ensemble d’indices qui permettent d’apprécier le degré d’ajustement de la solution aux données. Les indices les plus utilisés sont le 2 et le RMSEA. Le 2 est utilisé comme une mesure d’ajustement en le comparant à son nombre de degrés de liberté. Empiriquement, il faut que la valeur du 2 soit inférieure à deux fois le degré de liberté. Quant au RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation), il donne la racine carrée de la moyenne de l’erreur d’approximation. Une valeur nulle de l’indice RMSEA indique un ajustement parfait, une valeur au-dessous de 0.05 indique un bon ajustement, une valeur inférieure à 0.08 indique une erreur d’approximation acceptable alors qu’une valeur supérieure à 0.1 incite à rejeter le modèle.

3 Nous ne nous intéressons pas ici à tout le réseau de relations entre les variables du modèle. Nous focalisons notre attention sur les variables qui influencent directement ou indirectement les performances scolaires.

4 Les lecteurs désireux de plus amples informations concernant ce point peuvent se référer à Tazouti et al. (2005).

Table des illustrations

Titre Figure 1 : le « Model of educational productivity » de Walberg (1986)
URL http://books.openedition.org/pur/docannexe/image/60151/img-1.jpg
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Titre Figure 2 : l’éducation familiale comme variable intermédiaire entre l’AS et les PS
URL http://books.openedition.org/pur/docannexe/image/60151/img-2.jpg
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Titre Figure 3 : Modèle en pistes causales mettant en relation les différentes variables de l’étude Tazouti (2003)
URL http://books.openedition.org/pur/docannexe/image/60151/img-3.jpg
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Titre Figure 4 : Résultats de l’analyse en pistes causales sur les différentes variables de l’étude de 2003 (N = 128) Seules les pistes significatives à. 05 sont indiquées
Légende Khi-deux = 11 ; Degrés de liberté = 8 ; Valeur de P =.19 ; Résidus (RMSEA) =.06Note de lecture : les valeurs indiquées sur les flèches unidirectionnelles sont les valeurs standardisées des coefficients de piste. Elles indiquent de quelles proportion d’écart-type la variable dépendante augmente lorsque la variable indépendante augmente d’un écart-type. Par exemple, la valeur. 37 sur la flèche qui joint le raisonnement verbal aux performances scolaires signifie que les performances scolaires croissent de. 37 écart-type quand le raisonnement verbal croît d’un écart-type. Les valeurs sur les doubles flèches sont les valeurs des corrélations estimées par le logiciel.
URL http://books.openedition.org/pur/docannexe/image/60151/img-4.jpg
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Titre Tableau 1 : Effets directs et indirects des variables du modèle sur les performances scolaires (figure 4)
Légende * Pratiques éducatives familiales
URL http://books.openedition.org/pur/docannexe/image/60151/img-5.jpg
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Titre Figure 5 : modèle en pistes causales mettant en relation les différentes variables de l’étude de 2005
URL http://books.openedition.org/pur/docannexe/image/60151/img-6.jpg
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Titre Figure 6 : Coefficients de pistes standardisés estimés par LISREL sur l’échantillon populaire (N = 246)
Légende Khi-deux à 20ddl = 18, p = 0,63 ; RMSEA = 0,00 ; GFI = 0,99 ; AGFI = 0,95
URL http://books.openedition.org/pur/docannexe/image/60151/img-7.jpg
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Titre Figure 7 : Coefficients de piste standardisés estimés par LISREL sur l’échantillon non populaire (N = 246)
Légende Khi-deux à 20 ddl = 29, p = 0,09 ; RMSEA = 0,04 ; GFI = 0,98 ; AGFI = 0,92
URL http://books.openedition.org/pur/docannexe/image/60151/img-8.jpg
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URL http://books.openedition.org/pur/docannexe/image/60151/img-9.jpg
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Auteur

Université de Nancy 2, LabPsyLor (Laboratoire de Psychologie des universités Nancy 2 et Metz).

© Presses universitaires de Rennes, 2007

Conditions d’utilisation : http://www.openedition.org/6540

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