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Inégalités socio-économiques dans les apprentissages de la lecture et des mathématiques : les comprendre pour mieux les combattre


Par Elora Taieb, Teresa Iuculano & Irène Altarelli

[English version below]





1. Inégalités éducatives liées au milieu socio-économique d’origine


Le statut socio-économique (SSE) d’un élève fait référence aux ressources familiales d’ordre financier, social, culturel et humain auquel celui-ci a accès et qui déterminent la position sociale de sa famille (Avvisati, 2020). Les indicateurs les plus couramment utilisés pour le mesurer sont le niveau d’éducation des parents, leur profession, et les revenus du foyer.

On parle d’inégalités éducatives quand ce statut socio-économique détermine au moins en partie les performances scolaires des élèves.

De ce point de vue, la France fait partie des pays les plus inégalitaires de l’OCDE (Organisation de Coopération et de Développement Économiques), puisque 21% de la performance en mathématiques et 17% de la performance en compréhension de l’écrit des élèves de 15 ans est expliquée par le SSE, ce qui est supérieur à ce qui est retrouvé dans la moyenne des pays (PISA, 2022).

Ces inégalités observées en début de lycée se forment en réalité dès le plus jeune âge et vont notamment impacter l’entrée dans les apprentissages formels. Ainsi, une équipe de chercheurs français a observé que le pourcentage d’enfants en difficulté de lecture en CE1 variait considérablement selon l’environnement de scolarisation, s’étendant de 3% dans des zones éducatives favorisées à plus de 24% dans des zones éducatives défavorisées (Fluss et al., 2009). Acquérir une lecture efficace et de bonnes compétences en mathématiques à l’école primaire est toutefois primordial pour la réussite académique – tous les apprentissages ultérieurs prenant inévitablement appui sur ces compétences de base – mais également pour le succès professionnel, la qualité de vie et le bien-être futur (Carneiro & Gordon, 2013). Il existe donc un véritable enjeu à mieux comprendre les origines possibles de ces inégalités éducatives dans ces domaines d’apprentissages fondamentaux.



2. Origines environnementales, cognitives et émotionnelles des inégalités éducatives en lecture et en mathématiques


Un grand nombre de facteurs vont contribuer à l’écart de performances scolaires existant entre enfants issus de SSE favorisé et ceux issus de SSE défavorisé, avec notamment des facteurs ayant trait à l’environnement extérieur de l’enfant et d’autres plutôt à son fonctionnement cognitif et ses compétences émotionnelles.


  1. Facteurs environnementaux

Parmi les facteurs relatifs à l’environnement de l’enfant, on peut citer les interactions parents-enfants. En effet, le fait d’être exposé à un environnement à contenu littéraire et mathématique riche à la maison va prédisposer à une entrée réussie dans les apprentissages formels. Cela va passer par des activités parentales telles que le fait de lire des livres à son enfant, discuter ensemble des histoires lues, lui poser des questions sur l’orthographe de certains mots, jouer à réciter l’alphabet ou encore s’amuser à réciter les nombres dans l’ordre, compter différents objets, écrire des nombres ou lui poser des calculs mathématiques. Or, plusieurs études montrent qu’en moyenne les parents de faible SSE s’engagent moins fréquemment dans ce type d’activités avec leur enfant et que, quand ils le font, les enfants sont moins poussés à fournir des réponses détaillées (Robins et al., 2014 ; De Florio & Beliakoff, 2015). Ainsi, avant même que les apprentissages de la lecture et des mathématiques ne débutent, il existe des différences dans la manière dont les enfants y sont préparés. 

Un autre facteur d’inégalités pouvant se répercuter sur les apprentissages scolaires est le sommeil. En 2022, Cameron et al. ont montré dans une méta-analyse que les enfants de SSE défavorisé dorment en moyenne moins longtemps et avec une moins bonne qualité de sommeil que les enfants de SSE favorisé. Cela peut notamment s’expliquer par le fait que ces enfants vivent souvent dans des appartements plus petits, possiblement moins bien isolés au niveau sonore, ont tendance à partager leur chambre avec d’autres membres de la famille, ainsi qu’à davantage se coucher à des heures irrégulières.


  1. Facteurs cognitifs

Outre ces facteurs environnementaux, le SSE va également impacter le développement de compétences cognitives essentielles aux apprentissages de la lecture et des mathématiques. Parmi elles, on distingue les compétences cognitives spécifiques à chaque domaine d’apprentissage des compétences générales impliquées à la fois dans l’apprentissage de la lecture et dans celui des mathématiques. 

En ce qui concerne les compétences cognitives spécifiques à la lecture, la conscience phonologique est considérée comme la plus prédictrice de la réussite en lecture et comme le déficit primaire dans la dyslexie développementale, selon un point de vue théorique prédominant. Elle correspond à notre capacité à identifier et manipuler les sons du langage à l’intérieur des mots (par exemple, savoir que « maison » est composé des sons /m/ /è/ /z/ /on/), ce qui est crucial pour apprendre les correspondances entre phonèmes (sous-unités du langage oral) et graphèmes (une ou plusieurs lettres) et acquérir la capacité de décodage de mots nouveaux. Une étude a montré que les enfants issus de SSE défavorisé présentaient de manière générale de plus faibles aptitudes de conscience phonologique. De plus, parmi tous les enfants qui présentaient une faiblesse en conscience phonologique, seuls ceux issus de faible SSE présentaient des performances en lecture altérées.

Ainsi, les difficultés en conscience phonologique semblaient pouvoir être compensées chez les enfants de haut SSE, alors qu’elles étaient au contraire amplifiées chez les enfants de bas SSE (Noble et al., 2006).

Pour ce qui est des habiletés spécifiques aux mathématiques, un développement adéquat des compétences symboliques (connaissance des symboles désignant les nombres, comme le mot « deux » et son chiffre arabe correspondant « 2 »), ainsi que des compétences non-symboliques (capacité à traiter une quantité approximative d’éléments sans avoir besoin de les compter verbalement) est primordial pour une bonne réussite en mathématiques. Si cette capacité de traitement non-symbolique semble généralement préservée chez les enfants de faible SSE, ce n’est pas le cas des compétences symboliques pour lesquelles un large écart de performance avec les enfants issus de haut SSE a été mis en évidence (Sepúlveda et al., 2020). Il semblerait donc que les enfants de faible SSE n’aient majoritairement pas de difficultés à se représenter et à estimer les nombres sous formes de quantités, mais plutôt à accéder à cette représentation sous forme de code symbolique.


Enfin, des compétences cognitives de haut niveau, nommées fonctions exécutives, permettant de réguler les pensées et les comportements dans le but d’atteindre des objectifs sont également impactées chez les enfants de SSE défavorisé (Lawson et al., 2018). Ces fonctions exécutives, nécessaires de manière transverse dans tous les apprentissages scolaires, peuvent, si déficientes, contribuer à l’émergence de difficultés à la fois en lecture et en mathématiques. En effet, elles comprennent la mémoire de travail (capacité à maintenir en mémoire des informations pendant un court instant afin de les manipuler) utile par exemple pour maintenir en mémoire les sons d’un mot décodés au fur et à mesure afin de les assembler efficacement et ainsi parvenir à décoder le mot lu dans son entièreté, ou encore pour garder en mémoire des résultats intermédiaires lors de la résolution d’un calcul à plusieurs étapes. Parmi les fonctions exécutives, figure également l’inhibition (capacité à résister à un automatisme et à supprimer une réponse dominante mais non pertinente), dont l’enfant a notamment besoin pour supprimer des voisins phonologiques ou orthographiques (par exemple, ne pas confondre les lettres miroirs b et d), ainsi que pour résister à des stratégies de résolution de problèmes non pertinentes (par exemple, parvenir à faire une soustraction lorsque le problème l’exige, alors même que l’énoncé contient le mot « plus »). Pour finir, la flexibilité cognitive (capacité à passer rapidement d’une tâche à une autre de manière fluide) est impliquée lorsqu’on alterne entre le fait de décoder des mots et le fait d’accéder à leur signification dans la lecture d’un texte ou encore quand on doit passer successivement d’une stratégie arithmétique à une autre pour résoudre un problème.

Ainsi, les enfants issus de SSE défavorisé semblent plus à risque de présenter des difficultés cognitives à la fois spécifiques et générales pouvant se répercuter négativement sur leurs apprentissages de la lecture et des mathématiques.


  1. Facteurs émotionnels

En dernier lieu, ils sont aussi sujets à éprouver des niveaux de stress et d’anxiété plus élevés que leurs pairs de haut SSE, notamment en raison du fait qu’ils sont davantage confrontés à des événements de vie stressants et que leurs parents éprouvent également en moyenne une plus forte anxiété. Une étude a ainsi montré que les niveaux d’anxiété plus élevés chez les enfants de SSE défavorisé étaient entièrement expliqués par les hauts niveaux d’anxiété parentaux dans ces familles (Zhu et al., 2019). Cette anxiété va pouvoir nuire au bien-être général de l’élève et limiter sa disponibilité pour les apprentissages.

Par ailleurs, le sentiment d’efficacité personnelle (croyance que l’on a en ses capacités à organiser et exécuter un plan d’actions pour atteindre un objectif donné) est extrêmement important pour une bonne réussite scolaire. Or, les enfants issus de SSE défavorisé ont tendance à se sentir moins compétents que les autres, croyance susceptible à elle seule d’impacter négativement leurs performances.

Des chercheurs français ont ainsi montré chez des élèves de CM1 que l’écart de performances en mathématiques entre ceux issus de SSE favorisé et ceux issus de SSE défavorisé était entièrement attribuable au fait que ces derniers avaient une confiance moindre en leurs capacités mathématiques.

Par exemple, ils s’estimaient en moyenne moins capables de donner les multiples d’un nombre ou d’effectuer un calcul mental (Wiederkehr et al., 2015).


Bien que cette liste de facteurs contribuant aux inégalités éducatives soit loin d’être exhaustive, il est crucial de pouvoir mieux les connaître afin de pouvoir envisager des interventions adaptées. A titre d’exemple, des chercheurs se sont demandé s’il était possible de lutter contre ces inégalités en ciblant les interactions langagières parents-enfants en vue d’améliorer le développement du langage oral chez des nourrissons de bas SSE (McGillion et al., 2017). Pour cela, des familles de SSE divers ont été aléatoirement réparties en deux groupes : un groupe expérimental et un groupe contrôle. Les parents du groupe expérimental recevaient une intervention expliquant l’importance des interactions langagières avec l’enfant et devaient commenter pendant 15 minutes par jour ce sur quoi leur nourrisson portait son attention. Par la suite, le nombre de mots connus par l’enfant était évalué tous les mois de 11 à 18 mois. Les résultats ont montré que dans le groupe expérimental, les enfants de bas SSE présentaient un niveau de vocabulaire équivalent aux enfants de haut SSE, alors qu’il était significativement moindre chez les enfants de bas SSE du groupe contrôle. 

Ainsi, la compréhension des origines des inégalités éducatives est primordiale pour pouvoir concevoir des interventions pertinentes, en évaluer l’efficacité et plus globalement implémenter des politiques éducatives visant à réduire ces inégalités.


 

3. Les recherches en cours au laboratoire

 

C’est l’objectif que se donnent de nombreuses recherches en cours au laboratoire. Parmi celles-ci, la thèse d’Elora vise dans un premier temps à mieux comprendre quels sont les facteurs environnementaux, cognitifs et émotionnels qui prédisent les compétences en lecture et en mathématiques chez les élèves de CE2 issus de SSE divers. Puis, parce qu’il existe une forte variabilité interindividuelle, l’objectif est d’étudier l’hétérogénéité des profils d’enfants présentant des difficultés en lecture, en mathématiques ou dans les deux domaines afin d’identifier des cibles de remédiation adaptées qui pourront servir à créer des interventions individualisées, adaptées aux besoins de chaque enfant. Enfin, parce que le SSE ne détermine heureusement pas de manière absolue les performances scolaires, il s’agira également d’étudier les caractéristiques des élèves de bas SSE réussissant tout aussi bien que leurs pairs de haut SSE, identifiant ainsi de possibles sources de résilience chez ces élèves.



Pour aller plus loin :


  1. Avvisati, F. (2020). The measure of socio-economic status in PISA: A review and some suggested improvements. Large-Scale Assessments in Education, 8(1), 8. https://doi.org/10.1186/s40536-020-00086-x

  2. Cameron, E. E., Watts, D., Silang, K., Dhillon, A., Sohal, P. R., MacKinnon, A. L., Roos, L. E., & Tomfohr-Madsen, L. M. (2022). Parental socioeconomic status and childhood sleep: A systematic review and meta-analysis. Sleep Epidemiology, 2, 100047. https://doi.org/10.1016/j.sleepe.2022.100047

  3. Carneiro, R., & Gordon, J. (2013). Warranting our Future: Literacy and literacies. European Journal of Education, 48(4), 476‑497. https://doi.org/10.1111/ejed.12055

  4. DeFlorio, L., & Beliakoff, A. (2015). Socioeconomic status and preschoolers’ mathematical knowledge: The contribution of home activities and parent beliefs. Early Education and Development, 26(3), 319‑341. https://doi.org/10.1080/10409289.2015.968239

  5. Fluss, J., Bertrand, D., Ziegler, J., & Billard, C. (2009). Troubles d’apprentissage de la lecture : Rôle des facteurs cognitifs, comportementaux et socio-économiques. Développements, n° 1(1), 21‑33. https://doi.org/10.3917/devel.001.0021

  6. Lawson, G. M., Hook, C. J., & Farah, M. J. (2018). A meta-analysis of the relationship between socioeconomic status and executive function performance among children. Developmental Science, 21(2), e12529. https://doi.org/10.1111/desc.12529

  7. McGillion, M., Pine, J. M., Herbert, J. S., & Matthews, D. (2017). A randomised controlled trial to test the effect of promoting caregiver contingent talk on language development in infants from diverse socioeconomic status backgrounds. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 58(10), 1122‑1131. https://doi.org/10.1111/jcpp.12725

  8. Noble, K. G., Farah, M. J., & McCandliss, B. D. (2006). Socioeconomic background modulates cognition–achievement relationships in reading. Cognitive Development, 21(3), 349‑368. https://doi.org/10.1016/j.cogdev.2006.01.007

  9. OECD. (2023). PISA 2022 Results (Volume I): The State of Learning and Equity in Education. OECD. https://doi.org/10.1787/53f23881-en

  10. Robins, S., Ghosh, D., Rosales, N., & Treiman, R. (2014). Letter knowledge in parent-child conversations: Differences between families differing in socio-economic status. Frontiers in Psychology, 5, 1‑11. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2014.00632

  11. Sepúlveda, F., Rodríguez, C., & Peake, C. (2020). Differences and associations in symbolic and non-symbolic early numeracy competencies of chilean kinder grade children, considering socioeconomic status of schools. Early Education and Development, 31(1), 137‑151. https://doi.org/10.1080/10409289.2019.1609819

  12. Wiederkehr, V., Darnon, C., Chazal, S., Guimond, S., & Martinot, D. (2015). From social class to self-efficacy: Internalization of low social status pupils’ school performance. Social Psychology of Education, 18(4), 769‑784. https://doi.org/10.1007/s11218-015-9308-8

  13. Zhu, Y., Chen, X., Zhao, H., Chen, M., Tian, Y., Liu, C., Han, Z. R., Lin, X., Qiu, J., Xue, G., Shu, H., & Qin, S. (2019). Socioeconomic status disparities affect children’s anxiety and stress-sensitive cortisol awakening response through parental anxiety. Psychoneuroendocrinology, 103, 96‑103. https://doi.org/10.1016/j.psyneuen.2019.01.008

 



Auteurs :

Elora Taieb

Doctorante au LaPsyDÉ, Université Paris Cité





Irène Altarelli

Maitresse de Conférence en Psychologie et Neurosciences du développement, Université Paris Cité, LaPsyDÉ





Teresa Iuculano

Chargée de recherche, CNRS, LaPsyDÉ






 

English version




Socio-economic inequalities in reading and mathematics: understanding them to better address them


By Elora Taieb, Teresa Iuculano & Irène Altarelli




1. Educational inequalities associated with socio-economic background


A student's Socio-Economic Status (SES) refers to the financial, social, cultural, and human resources to which the student has access and which determine their family's social position (Avvisati, 2020). The most commonly used indicators to measure SES are parents' level of education, their occupation, and household income.

Educational inequality occurs when SES influences, at least in part, students' school performance.

In this context, France is one of the most unequal countries across the OECD (Organisation for Economic Co-operation and Development). Indeed, in France 21% of 15-year-old students’ math performance and 17% of their reading performance can be explained by SES, which is above the OECD average (PISA, 2022).

These inequalities observed at the start of high school are, in fact, shaped from a very early age and do significantly impact the onset of formal learning. For instance, a French research team found that the percentage of 2nd-graders with reading difficulties varied greatly depending on their schooling environment, ranging from 3% in advantaged educational areas to over 24% in disadvantaged areas (Fluss et al., 2009). Yet, efficient acquisition of reading and math skills in elementary school is crucial for later academic success - since all subsequent learning builds on these foundational skills. Moreover, basic math and reading skills are critical for future professional success, quality of life, and well-being (Carneiro & Gordon, 2013). Therefore, there is a pressing need to better understand the possible origins of such educational inequalities within these fundamental learning domains.



2. Environmental, cognitive and emotional origins of educational inequalities in reading and math


Many factors contribute to the gap in school performance between children from advantaged and disadvantaged SES backgrounds. These include factors related to the child's external environment as well as factors related to their cognitive functioning and emotional skills.


  1. Environmental factors

Factors related to the child's environment may include parent-child interactions. Exposure to a rich literacy and math environment at home predisposes the child to a successful start in formal learning. Parent-child interactions include activities such as reading books to the child, discussing stories together, asking questions about the spelling of certain words, playing games that involve reciting the alphabet or numbers in order, counting objects, writing down numbers or performing simple mathematical calculations. Notably, several studies show that, on average, parents from low SES backgrounds engage less frequently in these types of activities with their children, and when they do, children are less often encouraged to provide detailed answers (Robins et al., 2014; De Florio & Beliakoff, 2015). Thus, even before formal reading and math instruction begins, differences in how children are prepared for it are evident.

Another factor contributing to inequality in school learning is sleep. In 2022, Cameron et al. showed in a meta-analysis that children from disadvantaged SES backgrounds generally sleep for shorter durations and with poorer sleep quality, compared to children from advantaged SES backgrounds. This can be attributed to these children often living in smaller, less sound-isolated apartments, sharing bedrooms with other members of the family, and having more irregular bedtimes.


  1. Cognitive factors

In addition to these environmental factors, SES also impacts the development of cognitive skills essential for reading and math learning. These include cognitive skills specific to each learning domain as well as general skills involved in any kind of learning. 

Regarding reading-specific cognitive skills, phonological awareness is considered to be reading success’ most predictive factor, and the primary deficit in developmental dyslexia, according to a prominent theoretical view. It refers to the ability to identify and manipulate the sounds of language within words (for example, recognizing that "cat" is made up of the sounds /k/ /a/ /t/). This ability is crucial for learning the correspondences between phonemes (subunits of oral language) and graphemes (one or more letters) and acquiring the ability to decode novel words. A study showed that children from disadvantaged SES backgrounds generally had poorer phonological awareness skills. Moreover, in the same study, among all children with weak phonological awareness, only those from low SES backgrounds exhibited impaired reading performance.

Thus, phonological awareness difficulties seemed to be compensated in high-SES children, whereas they were exacerbated in low-SES children (Noble et al., 2006).

In relation to specific mathematical skills, the development of both symbolic (knowledge of number symbols, such as the word "two" and its corresponding Arabic numeral "2") and non-symbolic skills (the ability to process and estimate quantities without counting them verbally) is essential for the successful development of mathematics. While non-symbolic processing abilities generally remain intact in low-SES children, this is not the case for symbolic skills, where a significant performance gap with high-SES children has been observed (Sepúlveda et al., 2020). Thus, it appears that, on average, low-SES children have no difficulty in representing or estimating numbers as quantities, but they struggle with accessing these representations through symbolic codes.


Finally, high-level cognitive skills, known as executive functions, which help regulate thoughts and behaviors to achieve goals, are also impaired in children from disadvantaged SES backgrounds (Lawson et al., 2018). These executive functions, essential for all areas of school learning, can, if deficient, contribute to difficulties in both reading and math. They include working memory (i.e., the ability to hold information briefly in memory while manipulating it), which is useful (i) for retaining the sounds of a word as it is decoded to assemble them efficiently and ultimately read the word in its entirety; or (ii) for keeping intermediate results in memory when solving a multi-step arithmetic problem. Executive functions also include inhibition (i.e., the ability to resist automatic responses and suppress irrelevant dominant ones), crucial (i) for avoiding confusion between phonological or orthographic neighbors (e.g., to not confuse the mirror letters b and d); and (ii) to move away from irrelevant problem-solving strategies (e.g., subtracting when required, even if the problem statement includes the word "plus"). Lastly, cognitive flexibility (the ability to switch quickly and efficiently from one task to another) is involved when alternating between decoding words and accessing their meaning while reading a text; or when switching between different arithmetic strategies or operations to solve a problem.

Thus, children from disadvantaged SES backgrounds seem to be at greater risk of experiencing both specific and general cognitive difficulties, which can negatively affect their learning of reading and math.


  1. Emotional factors

Finally, children from low-SES are also more likely to experience higher levels of stress and anxiety compared to their high-SES peers. This is partly due to facing more stressful life events, as well as their parents also experiencing higher levels of anxiety, on average. For instance, one study revealed that the elevated anxiety levels observed in low-SES children could be entirely attributed to the heightened levels of parental anxiety within these families (Zhu et al., 2019). This anxiety is likely to impact the overall well-being of the child and limit their readiness for learning.

Furthermore, self-efficacy (the belief in one's ability to organize and execute a plan of action to achieve a given goal) is crucial for academic success. Notably, children from disadvantaged SES backgrounds often perceive themselves as less competent, a belief that itself is likely to negatively impact their school performance.

French researchers have demonstrated that the gap in mathematical performance between 4th graders from advantaged and disadvantaged SES backgrounds could be entirely attributed to the latter's diminished confidence in their mathematical abilities.

For instance, on average, children from low SES rated themselves as less able to provide multiples of a number or to perform mental arithmetic, compared to their high SES peers (Wiederkehr et al., 2015).


Although this list of factors contributing to educational inequalities is not exhaustive, comprehending them better is crucial to develop appropriate interventions. For instance, researchers have explored the possibility of addressing such inequalities by targeting parent-child language interactions to enhance oral language development in low-SES infants (McGillion et al., 2017). In this study, families from various SES backgrounds were randomly assigned to either an experimental group or a control group. Parents in the experimental group received an intervention explaining the significance of language interactions with their child and had to engage 15 minutes a day in commenting on what their infant was focusing on. Subsequently, the child’s vocabulary level was assessed monthly from 11 to 18 months. The results revealed that, in the experimental group, low-SES children achieved a vocabulary level equivalent to that of high-SES children, whereas it was significantly lower for low-SES children in the control group.

Thus, understanding the origins of educational inequalities is critical for designing relevant interventions, assessing their efficacy and, more broadly, implementing effective educational policies aimed at reducing these inequalities.


3. Ongoing research at the Lab


This is the objective of several ongoing research projects in the Lab. Among them, Elora's thesis’ first aim is to enhance our understanding of the environmental, cognitive and emotional factors that predict reading and math skills in 3rd-graders from diverse SES backgrounds. Given the considerable inter-individual variability, the subsequent goal is to explore the heterogeneity of profiles among children experiencing difficulties in reading, mathematics, or both, in order to identify appropriate targets for remediation. This will enable the creation of individualized interventions tailored to each child’s needs. Additionally, recognizing that SES, fortunately, does not invariably determine school performance, we will investigate the profiles of low-SES students who perform just as well as their high-SES peers, thereby aiming at identifying potential sources of resilience in these students.



To go further:

  1. Avvisati, F. (2020). The measure of socio-economic status in PISA: A review and some suggested improvements. Large-Scale Assessments in Education, 8(1), 8. https://doi.org/10.1186/s40536-020-00086-x

  2. Cameron, E. E., Watts, D., Silang, K., Dhillon, A., Sohal, P. R., MacKinnon, A. L., Roos, L. E., & Tomfohr-Madsen, L. M. (2022). Parental socioeconomic status and childhood sleep: A systematic review and meta-analysis. Sleep Epidemiology, 2, 100047. https://doi.org/10.1016/j.sleepe.2022.100047

  3. Carneiro, R., & Gordon, J. (2013). Warranting our Future: Literacy and literacies. European Journal of Education, 48(4), 476‑497. https://doi.org/10.1111/ejed.12055

  4. DeFlorio, L., & Beliakoff, A. (2015). Socioeconomic status and preschoolers’ mathematical knowledge: The contribution of home activities and parent beliefs. Early Education and Development, 26(3), 319‑341. https://doi.org/10.1080/10409289.2015.968239

  5. Fluss, J., Bertrand, D., Ziegler, J., & Billard, C. (2009). Troubles d’apprentissage de la lecture : Rôle des facteurs cognitifs, comportementaux et socio-économiques. Développements, n° 1(1), 21‑33. https://doi.org/10.3917/devel.001.0021

  6. Lawson, G. M., Hook, C. J., & Farah, M. J. (2018). A meta-analysis of the relationship between socioeconomic status and executive function performance among children. Developmental Science, 21(2), e12529. https://doi.org/10.1111/desc.12529

  7. McGillion, M., Pine, J. M., Herbert, J. S., & Matthews, D. (2017). A randomised controlled trial to test the effect of promoting caregiver contingent talk on language development in infants from diverse socioeconomic status backgrounds. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 58(10), 1122‑1131. https://doi.org/10.1111/jcpp.12725

  8. Noble, K. G., Farah, M. J., & McCandliss, B. D. (2006). Socioeconomic background modulates cognition–achievement relationships in reading. Cognitive Development, 21(3), 349‑368. https://doi.org/10.1016/j.cogdev.2006.01.007

  9. OECD. (2023). PISA 2022 Results (Volume I) : The State of Learning and Equity in Education. OECD. https://doi.org/10.1787/53f23881-en

  10. Robins, S., Ghosh, D., Rosales, N., & Treiman, R. (2014). Letter knowledge in parent-child conversations: Differences between families differing in socio-economic status. Frontiers in Psychology, 5, 1‑11. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2014.00632

  11. Sepúlveda, F., Rodríguez, C., & Peake, C. (2020). Differences and associations in symbolic and non-symbolic early numeracy competencies of chilean kinder grade children, considering socioeconomic status of schools. Early Education and Development, 31(1), 137‑151. https://doi.org/10.1080/10409289.2019.1609819

  12. Wiederkehr, V., Darnon, C., Chazal, S., Guimond, S., & Martinot, D. (2015). From social class to self-efficacy: Internalization of low social status pupils’ school performance. Social Psychology of Education, 18(4), 769‑784. https://doi.org/10.1007/s11218-015-9308-8

  13. Zhu, Y., Chen, X., Zhao, H., Chen, M., Tian, Y., Liu, C., Han, Z. R., Lin, X., Qiu, J., Xue, G., Shu, H., & Qin, S. (2019). Socioeconomic status disparities affect children’s anxiety and stress-sensitive cortisol awakening response through parental anxiety. Psychoneuroendocrinology, 103, 96‑103. https://doi.org/10.1016/j.psyneuen.2019.01.008


Authors :

Elora Taieb

PhD student at LaPsyDÉ, Paris Cité University





Irène Altarelli

Associate Professor of Developmental Psychology and Neuroscience, Paris Cité University





Teresa Iuculano

Associate research professor, CNRS, LaPsyDÉ





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