Q.I. or not Q.I. ? L’identification du surdon (9/ 12) – Différences inter-individuelles : influence de l’inné et de l’acquis

Par Stéphanie Aubertin – Neuropsychologue.

Après avoir analysé les différences et décalages que peut présenter une personne à Haut Potentiel au sein de son développement ainsi qu’au sein de ses performances aux tests de QI, je m’attarde sur ce billet à vous présenter l’influence de l’environnement sur celui de l’inné.

1. Héritabilité et Influence du milieu socio-culturel

L’intelligence est une entité qui est généralement considérée comme possédant une grande part d’inné. Cependant, il est admis que dans tout processus psychologique, l’environnement joue un certain rôle. Pour tenter de comprendre l’interaction entre l’inné et l’acquis dans le développement, deux principales méthodes sont utilisées : la méthode des jumeaux et la méthode des adoptions.

La méthode des jumeaux consiste à comparer des jumeaux monozygotes (MZ) ou “vrais jumeaux” à des jumeaux dizygotes (DZ) ou “faux jumeaux”. Puisque les jumeaux monozygotes partagent 100% des gènes, et les dizygotes ne partagent les gènes que de simples frères ou sœurs, on peut mesurer l’impact de la ressemblance génétique (donc de l’inné) sur l’intelligence.
Dans une revue de la littérature, Loehlin (1989) indique que la corrélation obtenue entre la mesure de l’intelligence chez des jumeaux monozygotes est de 0,86, alors que celle obtenue chez des jumeaux dizygotes n’est que de 0,60 (la corrélation parfaite étant de 1). En d’autres termes, les performances de jumeaux monozygotes se ressemblent davantage que celles de jumeaux dizygotes, et donc, il y aurait bien une part génétique dans l’intelligence.

La méthode des adoptions, quant à elle, consiste à étudier l’impact du changement d’environnement chez des enfants adoptés. De nombreuses recherches comme celles de Scarr et Weinberg (1979) aux Etats-Unis ont montré que les enfants qui étaient élevés dans un milieu socio-éducatif plus élevé que le milieu biologique avaient de meilleures performances aux tests d’intelligence que le groupe d’origine.
De leur côté, Schiff et al. (1978) ont montré en France que des enfants nés dans un milieu social défavorisé et élevés dans un milieu social favorisé réussissaient davantage les tests d’intelligence que leurs frères et sœurs restés dans le milieu d’origine, et que cette différence était de 12 points de QI.
De manière plus précise, Duyme et al. (1999) ont suivi 67 enfants provenant de milieux particulièrement défavorisés dont le QI était médiocre (QI moyen = 77) et qui avaient été adoptés entre 4 et 6 ans (adoption tardive). Quelques années plus tard (entre 5 et 10 ans plus tard), tous ces enfants avaient augmenté leur QI, mais de manière plus ou moins importante selon les caractéristiques des familles adoptantes : ainsi, le gain de QI était de 19 points si l’enfant avait été adopté par une famille de niveau socio-économique élevé, et de 8 points si l’adoption avait été faite par une famille de niveau socio-économique plus faible.

D’autres études ont cherché à mettre en évidence ces différences sans pour autant utiliser la méthode des adoptions, mais ont utilisé une cohorte de sujets beaucoup plus importante, représentatifs de la population générale. Les résultats indiquent que le QI moyen d’enfants d’ouvriers agricoles est de 93,5 alors que celui d’enfants de cadres supérieurs est de 111,5, soit une différence de 18 points (Vallot, 1973).
L’étude de Tuma et al. (1978) a mis en évidence l’étendue des valeurs du QIT chez des enfants selon la provenance de leur classe sociale.
Ainsi, le QIT des enfants défavorisés varie de 67 à 118, alors que celui des classes sociales favorisées varie de 108 à 152. De plus, il est apparu que c’est l’échelle verbale qui est le plus sensible à la classe sociale : les chercheurs ont observé une différence de 30 points pour l’échelle verbale et de 20 points pour l’échelle de performance. Cette tendance a été observée dans plusieurs recherches.

Plus récemment, le manuel d’interprétation du WISC IV, cité par Grégoire (2009) indique les résultats suivants :

Catégories socio-professionnelles Nombre de sujets QIT moyen
1 : agriculteurs exploitants 32 98,47
2 : artisans, commerçants, chefs d’entreprise 90 101,78
3 : cadres et professions intellectuelles supérieures 159 110,16
4 : professions intermédiaires 220 102,44
5 : employés 160 97,65
6 : ouvriers 379 96,16
7 : retraités 15 92,20
8 : autres sans activité professionnelle 48 93,25
Total 1103 99,96

Si l’intelligence est en partie inscrite dans les gènes, il apparait que l’environnement intervient dans l’expression de celle-ci. A ce propos, Tazouti (2007) rappelle que de nombreux facteurs interagissent dans le développement et l’expression de l’intelligence. Il y aurait ainsi :

–          des facteurs individuels (biologiques, cognitifs, mais aussi conatifs) ;
–          des facteurs familiaux (appartenance sociale, pratiques éducatives, valeurs familiales…) ;
–          des facteurs institutionnels (pratiques pédagogiques, « effets-maîtres » et « effets établissements »…).

Néanmoins, il ne faut pas oublier qu’il n’y a aucun déterminisme, qu’il soit génétique ou sociologique dans le développement de l’intelligence, seulement une tendance observée ; et qu’une corrélation ne signifie pas qu’il y ait un lien de causalité entre deux variables.

2. Différences inter-groupes

 

2.1. Différences inter-genre

Certaines études étasuniennes – citées par Pereira-Fradin (2006) –  indiquent que les filles surdouées sont plus nombreuses à l’école que les garçons, mais cela proviendrait du fait que les filles sont plus facilement repérées dans la petite enfance. Puis au collège, les filles ne représentent plus que 30% et ce pourcentage est encore plus faible au lycée.

D’après Grégoire (2009), les versions antérieures du WISC ont mis en évidence une légère supériorité du QI Total chez les garçons.  Ainsi, cette supériorité était de l’ordre de 2,7 points  au WISC-R (Grégoire, 1992), de 2,09 au WISC III (Grégoire, 2000).
Avec la dernière version du WISC (version IV), les résultats sont inversés et ce sont les filles qui obtiennent un meilleur score au QIT qui s’élève à 1,57 points de plus que les garçons.
L’auteur explique cette évolution par l’uniformisation progressive de l’éducation des filles depuis les années 60. Une autre explication se base sur le remaniement de la composition du QIT entre le WISC-R et le WISC IV qui ne favorise plus les compétences reconnues pour être principalement réussies par les garçons.

Lorsque l’on analyse les différences inter-genre en fonction des performances aux tests, de nombreuses études – soutenues par les livres grand-public de type «Pourquoi les femmes ne savent pas lire les cartes routières », « pourquoi les hommes… » et Cie –   ont fait état d’un potentiel spatial plus développé chez les hommes et de meilleures capacités verbales chez les femmes. Cependant, la supériorité des hommes dans le domaine spatial ne concernerait que la rotation dans l’espace en trois dimensions ; les femmes se repérant très bien dans l’espace environnemental, i.e. en deux dimensions. Quant au langage, les femmes sont plus compétentes dans l’aisance verbale que dans l’étendue du vocabulaire (cité par Fournier, 2007).

D’autres études ont mis en évidence que la supériorité des hommes dans le domaine des mathématiques ne concernait que le raisonnement ; les filles étant meilleures en calcul. Ainsi, à l’épreuve du DAT (Differential Aptitude Test), les garçons obtiennent de meilleures performances que les filles aux épreuves de raisonnement mathématique et mécanique, alors que les filles réussissent mieux les épreuves de calcul ou d’arithmétique (Lubinsky & Benbow, 1992).
D’un point de vue développemental, les évaluations nationales françaises réalisées en CE2 et en 6ème montrent qu’à 6 ans (CE2), les filles sont meilleures que les garçons en mathématiques, alors que la tendance s’inverse à partir de 15 ans (3ème).

Cependant, de nombreuses recherches soulignent que ces différences ne se retrouvent pas dans tous les pays.

2.2. Différences inter-culturelles

Ces différences ont surtout été observées au niveau des réussites scolaires, d’une part parce que les tests étant adaptés à la culture de chaque pays, il est difficile de comparer les performances entre les différentes versions des tests, d’autre part parce que la notion d’intelligence varie selon les cultures et donc sa mesure aussi.

Comme on l’a vu ci-dessus, en France et dans les pays occidentaux ayant le même système éducatif, plusieurs enquêtes ont observé que les garçons ont de meilleurs résultats que les filles en mathématiques et en physique, alors que les filles sont plus douées pour le français et les langues vivantes.
Cependant, il a été mis en avant que les filles à haut potentiel possèdent une faible estime de soi dans le domaine des mathématiques (Pajares, 1996) et un niveau d’anxiété supérieur à celui des garçons dans ce même domaine (Catsambis, 1994).

En Israël ces mêmes différences entre les filles et les garçons étaient observées jusqu’à l’immigration massive de russes dans les années 1990 où les différences se sont équilibrées (Zohar & Sela, 2003). Par la suite, les différences fluctuaient en fonction de l’origine des immigrants.

Dans une étude américaine portant sur les différences filles/garçons à une épreuve de mathématiques, les chercheurs ont observé une sur-représentation des garçons par rapport aux filles dans les performances extrêmes. Mais en isolant les élèves selon leur origine, les auteurs se sont aperçus que la proportion des filles d’origine asiatique était supérieure à celle des garçons dans les performances extrêmes. Ainsi, cette différence en faveur des garçons était de 13 garçons pour 1 fille sans distinction ethnique, alors qu’elle était de 1 garçon pour 4 filles chez les asiatiques vivants aux États-Unis (Lubinski & Benbow, 1992).

La littérature en psychologie sociale a mis en évidence les effets des stéréotypes sociaux sur les réussites scolaires, professionnelles et dans les choix de vie. Je vous invite à regarder cette conférence de Jacques Lautrey :
http://www.mediatheque.univ-paris5.fr/article.php3?id_article=1343&var_recherche=Lautrey

Dans le prochain billet, j’exposerai les autres variables, plus psychologiques, qui peuvent influer sur les scores aux tests de QI.

Sources

Catsambis, S. (1994). The path of math : Gender and racial-ethnic differences in mathematics participation form the middle school to high school. Sociology of Education, 67, 199-215.
Duyme, M. et al. “How can we boost IQs of « dull children » ? A late adoption study”, Proceedings of National Academy of Sciences, vol. 96, 1999.
Fournier, M. (2007). L’intelligence a-t-elle un sexe ? In M. Duru-Bellat & M. Fournier (Eds.), L’intelligence de l’enfant – l’empreinte du social. Auxerre : Editions Sciences Humaines.
Grégoire, J. (1992) Evaluer l’intelligence de l’enfant. Liège : Ed. Mardaga.
Grégoire, J. (2000). L’évaluation clinique de l’intelligence de l’enfant. Sprimont : Ed. Mardaga.
Grégoire, J. (2009) L’examen clinique de l’intelligence de l’enfant ; fondements et pratique du WISC-IV.  Belgique : Ed. Mardaga.
Loehlin, J.C. (1989). Partitioning environmental and genetic contributions to behavioral development. American Psychologist, 44(10), 1285-1292.
Lubinsky, D. & Benbow, C. (1992). Gender differences in abilities and preferences among the gifted : implications for the math-science pipeline. Current Directions in Psychological Science, 1(2), 61-66.
Pajares, F. (1996). Self-efficacy beliefs and mathematical problem-solving of gifted students. Contemporary Educational Psychology, 21, 325-344.
Pereira-Fradin, M. (2006). Les différences individuelles chez les enfants à haut potentiel in Lubart T. (dir.), Enfants exceptionnels : précocité intellectuelle, haut potentiel et talent, Editions Bréal collection « Amphi Psychologie », Paris.
Scarr, S. & Weinberg, R.A. (1979). Nature and Nurture strike (out) again. Intelligence, 3, 321-339.
Schiff, M., Duyme, M., Dumaret, A., Stewart, J., Tomkiewicz, S. & Feingold, J. (1978). Intellectual status of working class children adopted early in upper-class families. Science, 200, 1503-1504.

Tazouti, Y. (2007). Environnement familial et développement cognitif. In M. Duru-Bellat & M. Fournier (Eds.), L’intelligence de l’enfant – l’empreinte du social. Auxerre : Editions Sciences Humaines.
Tuma, J.M., Appelbaum, A.S., & Bee, D.E. (1978). Comparability of the WISC and the WISC-R in normal children of divergent socioeconomic backgrounds. Psychology in the Schools, 15 (3), 339-346.
Vallot, F (1973); Enquête nationale sur le niveau intellectuel des enfants d’âge scolaire. Travaux et Documents, Cahier n° 64, Paris, PUF.
Zohar, A. & Sela, D. (2003). Her physics, his physics : gender issues in Israeli advanced placement physics classes, International Journal of Science Education, 25, 245-268.

2 thoughts on “Q.I. or not Q.I. ? L’identification du surdon (9/ 12) – Différences inter-individuelles : influence de l’inné et de l’acquis

  1. Je voulais mettre ce comm’ à la suite de l’article 10/12 de cette série, mais pas de formulaire, mystère de l’informatique, alors je le mets ici. S’il peut être replacé au bon endroit, merci, sinon tant pis 🙂

    Je voulais signaler un intéressant article sur la dyspraxie http://graphogap33.over-blog.com/article-dyspraxies-42898277.html dont la référence a été communiquée par Eleda, merci à elle.

    J’y lis : « A noter : pourcentage élevé chez les EIP testés , entre 20 à 25% (selon les associations, le centre référent Kremlin Bicêtre). »
    Ce n’est pas rien ! Les psy sont-illes vraiment tou-te-s formé-e-s à détecter la dyspraxie ?

    J’y lis aussi : «  Face à un écart très important entre les capacités verbales et les capacités de performance spatiale (dyssynchronie), on peut soupçonner un trouble neuro-visuel et/ou praxique.
    Avec le WISC III, l’écart entre QI Verbal et QI de Performance était plus évident mais avec le WISC4, la même différence est comparable entre l’ICV (indice de compréhension verbale) et l’IRP (Indice de Raisonnement Perceptif). Le subtest « Cubes » est le plus sensible à la Dyspraxie car il a une forte composante spatiale.
     »
    Personnellement, j’ai tellement raté le premier exercice du test des cubes que c’en était une vraie caricature ! Mais plus l’exercice était complexe, mieux j’y arrivais, le haut potentiel me permettant un apprentissage éclair et la difficulté de l’exercice stimulant mes autres capacités intellectuelles (et mon goût du challenge, et ma curiosité scientifique, « bon sang, comment ça marche ce bazar »).

    Et aussi : « La dyspraxie a souvent un impact très néfaste sur le développement de l’estime de soi. Parce que les habiletés athlétiques sont grandement valorisées en âge scolaire, l’enfant dyspraxique se fait souvent rejeter. Il a un grand sentiment d’être incompétent dans presque tout ce qu’il fait et il croit qu’il ne peut rien faire comme les autres. Ensemble, ceci fait en sorte qu’il a tendance à éviter les activités de groupe, se retirer et se replier sur lui-même et parfois même sombrer vers la dépression. »
    J’ajouterai que le décalage inexplicable entre capacités purement intellectuelles et capacités de type plus motrices (mais pas toutes !) induit une angoisse permanente : face à une nouveauté, impossible de savoir si je vais y arriver avec une insolente facilité, ou rater lamentablement, et avec la conviction que « je ne vais jamais y arriver. » Comment développer une estime de soi quand on ne peut pas compter sur soi-même ?

    Et enfin, pour en revenir à la douance : «  L’enfant dyspraxique est déjà un excellent « parleur » aussi quand il est EIP, son expression verbale est alors très supérieure à la « moyenne ». Difficile d’orienter sur un bilan un tel enfant.
    L’EIP (surtout le garçon) a la réputation d’être un enfant en difficulté graphique, avec une dyssynchronie entre ses capacités verbales et motrices « la main va moins vite que la tête ». Résultat, pendant des années, la dyspraxie et le handicap, amenant vers l’échec scolaire, ont le temps de s’installer.
    La précocité brouille les pistes : l’enfant à haut potentiel peut être très performant en Maths, même en Géométrie, il peut aimer et réussir dans les jeux de construction (puzzle, Tamgram), il peut apprendre à lire très vite. S’il paraît dysorthographique à l’écrit, il ne l’est souvent pas à l’oral…
     »

    Voilà… Désolée, mais c’est super important. Quand on a d’importants écarts entre les différents indices, on n’est pas « un peu surdoué » ou « limite surdoué », on est très probablement surdoué et dys-qqchose, ce n’est pas pareil du tout !

  2. Quelque remarques me viennent :
    « De plus, il est apparu que c’est l’échelle verbale qui est le plus sensible à la classe sociale : les chercheurs ont observé une différence de 30 points pour l’échelle verbale et de 20 points pour l’échelle de performance. » : ne pas oublier il me semble que + le QI augmente, + l’écart entre performance et verbale est important également. La corrélation constatée entre deux variables ne signifie pas que des interactions causales sont possibles entre + de deux variables : ainsi, si nous rapprochons les études sur les hauts QI ET ces études là sur les CSP et le QIT, que pouvons nous en déduire ? Le débat sur inné /acquis est plongé dans une logique binaire dualiste qui conjecture l’indépendance de ces facteurs : et si nous faisons l’hypothèse d’une vue plus étendue plongée dans une logique inclusive à multiples valeurs, que devient le diplet « inné/acquis » ?
    « qu’une corrélation ne signifie pas qu’il y ait un lien de causalité entre deux variables. » : merci infiniment pour cette remarque ! Une corrélation entre deux variables ne prouve en rien en effet une causalité directe entre ces variables, seulement un lien, une relation.

    « Une autre explication se base sur le remaniement de la composition du QIT entre le WISC-R et le WISC IV qui ne favorise plus les compétences reconnues pour être principalement réussies par les garçons. » : cela semble analogue aux études de Simon Baron Cohen sur l’autisme et les différences inter-genres où le modèles étendu (SQ-R) a été créé pour supprimer le biais constaté des premiers modèles (SQ et EQ) entre homme/femme. L’analogie repose ici sur les questions posées dans ces modèles qui implémentent de fait un biais dans les études. De manière générale, la différence inter-genre me semble entaché du biais principal qui est de définir une « classe » fille/femme et une « classe » garçon/homme basés sur le sexe apparent biologique et social quand il serait peut-être plus pertinent de se saisir d’une dichotomie féminin/masculin plus générale (à définir). Il existe ainsi dans chaque sous population définie par le genre (« sexe ») des individus qui de fait sont « à la marge », à la fois par la biologie mais aussi par le psychisme bien évidemment. Je conjecture également que cette dichotomie est plus floue à mesure que le QIT s’élève… Le QI est il ainsi réellement sexué ? Baron Cohen a ainsi montré dans ses études sur l’AQ qu’il existait statistiquement une complémentarité entre homme et femme. Qu’en est il sur le QIT ?

    Merci pour ce bel article, à nouveau.

    Bien à vous,
    Laurent

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