# Mesurer la pensée critique de futurs enseignants :
éléments de validation d’échelles dans trois nations
francophones

Florent Michelot, Sébastien Béland, Bruno Poellhuber

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Florent Michelot, Sébastien Béland, Bruno Poellhuber. Mesurer la pensée critique de futurs enseignants : éléments de validation d'échelles dans trois nations francophones. European Review of Applied Psychology / Revue Européenne de Psychologie Appliquée, 2025, 75 (5), pp.101110. 10.1016/j.erap.2025.101110. hal-05228775

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# Mesurer la pensée critique de futurs enseignants : éléments de validation d'échelles dans trois nations francophones

## *Measuring preservice teachers' critical thinking: Elements of scales validation in three French-speaking nations*

Florent Michelot<sup>a,*</sup> <sup>10</sup>, Sébastien Béland<sup>b</sup>, Bruno Poellhuber<sup>b</sup>

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## ARTICLE INFO

**Mots clés:**

Pensée critique

Autoefficacité

Processus de validation

Confiance en soi

**Keywords:**

Critical thinking

Self-efficacy

Validation study

Self-confidence

## RÉSUMÉ

**Introduction:** Malgré la présence de la pensée critique (PC) dans les discours et les référentiels de compétence, elle reste un concept difficilement identifiable. Les assises théoriques sont solides, mais le phénomène est difficilement quantifiable.

**Objectif:** L'objectif de cet article est de contribuer au développement d'instruments francophones de mesure de la PC, en mettant à l'essai les traductions d'un test sur les habiletés (le Halpern Critical Tool Assessment, HCTA) et d'une échelle sur les dispositions (le Critical Thinking Toolkit, CriTT) en PC, auprès de trois communautés francophones situées en Europe et en Amérique.

**Méthodologie:** L'étude de validité des scores des instruments s'est faite en deux temps, sur la base d'une collecte préalable (n = 102) et d'analyses en composantes principales, puis lors d'une collecte principale en Wallonie, en France et au Québec (n = 245) avec des analyses factorielles confirmatoires.

**Résultats:** Les échelles proposées ont des qualités métriques positives, notamment en termes de consistance interne (respectivement $\omega_t = 0,78, \alpha = 0,66$ et $\omega_t = 0,92, \alpha = 0,92$).

**Conclusion:** Les indices recueillis permettent d'appréhender ces deux instruments comme des alternatives solides aux outils existants. Cet article se conclut en discutant de leurs limites.

## ABSTRACT

**Introduction:** Despite the importance of critical thinking in discourses or skills frameworks, this concept remains challenging to identify. Although the theoretical foundations are solid, the phenomenon is not easily quantified.

**Objective:** This article aims to contribute to developing French versions of critical thinking measurement tools by testing translated skills (HCTA; Halpern, 2010) and dispositions (CriTT; Stupple et al., 2017) tests in three French-speaking nations in Europe and America.

**Methodology:** The validity study of instruments scores was done in two steps, in a preliminary collection (n = 102) with principal component analyses, and in a main collection in Wallonia, France and Quebec (n = 245) with confirmatory factorial analyses.

**Results:** The proposed scales have positive metric qualities, particularly in terms of score reliability (respectively $\omega_t = .78, \alpha = .66$ and $\omega_t = .92, \alpha = .92$).

**Conclusion:** It allows us to apprehend them as solid alternatives to existing scales. We conclude this article by discussing their respective limitations.

<footnote><sup>a</sup> Concordia University, Montréal, Québec</footnote>

<footnote><sup>b</sup> Université de Montréal, Montréal, Québec</footnote>

<footnote>* Auteur correspondant.</footnote>

<footnote>E-mail addresses: florent.michelot@concordia.ca (F. Michelot), sebastien.beland@umontreal.ca (S. Béland), bruno-poellhuber@umontreal.ca (B. Poellhuber).</footnote>
# 1. Introduction

Amplifié par un environnement numérique en pleines mutations depuis le début du siècle, le contexte sociopolitique a popularisé la notion d'infox (les fausses nouvelles ou *fake news*) au point d'en faire un enjeu sociopolitique majeur. Sur le plan sanitaire, la crise de la COVID-19 a révélé l'impact sanitaire des « infodémies » (Orso et al., 2020) et, sur le plan politique, le conflit en Ukraine montre l'importance du rapport à l'information (Aondover et al., 2025; Haigh et al., 2019). Pourtant, la pensée critique<fnref n="1" /> (PC) occupe une place majeure dans un grand nombre de curriculums, du primaire à l'université. Elle se trouve promue par les institutions, y compris à l'échelle internationale. L'UNESCO soutient l'importance de former à la PC dans une perspective d'éducation aux médias (Frau-Meigs, 2017), mais aussi pour l'ensemble de la sphère publique, par exemple en environnement (UNESCO, 2014).

Toutefois, la notion de PC n'est pas si aisée à définir. En référence aux travaux de Russell, elle peut être comprise comme la capacité à puiser dans un éventail d'habiletés (*skills*<fnref n="2" />) et de dispositions formant une vertu intellectuelle et morale permettant de réviser ses propres jugements et de rejeter des hypothèses inadéquates (Baillargeon, 2009; Hare, 1998). Cette première définition illustre le caractère composite de la PC, d'autant plus que ces éléments constitutifs sont sujets à discussions.

Plusieurs instruments ont été élaborés afin de capturer la PC et la mesurer. Mais, quelle que soit l'orientation conceptuelle, ces instruments ont été élaborés en langue anglaise, ce qui pose le défi d'adaptation pour un usage en contexte francophone. La traduction d'instruments en français implique de prendre en considération la grande diversité de la francophonie. Évidemment, il ne s'agit pas de prétendre proposer des instruments valables dans toutes les régions du monde, fût-ce dans la même langue. Cependant, cette recherche s'ancre dans une volonté de mettre sur pied des instruments éprouvés auprès de populations variées avec une procédure de validation transculturelle (Vallerand, 1989) dans trois communautés francophones (le Québec, la Wallonie et la France).

Cette recherche revient sur quelques fondements théoriques à la notion de PC en exposant les outils qui ont été déployés afin de la mesurer, à l'issue de quoi les objectifs de recherche, orientés sur les indices de validation des traductions en français du Halpern Critical Tool Assessment (HCTA, Halpern, 2010, 2016) et du Critical Thinking Toolkit (CriTT, Stupple et al., 2017) sont présentés. Les résultats sont inégaux selon les instruments évalués, ce qui est discuté.

La PC, étant une notion complexe dont la conceptualisation a fait l'objet de débats sur sa nature et ce sur quoi elle repose, plusieurs outils, basés parfois sur des fondements divergents, ont été suggérés.

## 1.1. La pensée critique, entre habiletés et dispositions

En dépit du caractère composite de la PC, un accord autour d'éléments clefs peut être observé, notamment le jugement, le raisonnement, la pensée réflexive et la métacognition (Fischer, 2001) mobilisés pour atteindre un résultat souhaité en pensant de façon rationnelle et pour répondre à un objectif (*goal-oriented fashion*) (H.A. Butler, 2012).

Les plus récentes définitions insistent sur l'importance des dispositions du penseur, par exemple quant à sa motivation à s'engager ou non dans une réflexion active conduisant à une PC. En ce sens, Ennis (1998) a représenté la PC en tant qu'ensemble d'habiletés et de dispositions. En

termes d'habiletés, le penseur critique doit par exemple pouvoir juger le fondement d'une décision ou faire des suppositions et intégrer des habiletés. En termes de dispositions, le penseur critique aurait notamment la capacité de veiller à ce que ses croyances soient exactes et que ses décisions soient justifiées ou encore veiller à la dignité et aux valeurs des individus. Le fait d'inclure les dispositions de l'individu suggère une vision plus globale de la PC qui n'est pas sans rappeler la place grandissante d'une compréhension plus holistique de la pensée (Ku, 2009). P.A. Facione et al. (2000) proposent que, parmi les dispositions relatives à la PC, se trouve la notion de confiance (*self-confidence*) qui peut être rapprochée du sentiment d'autoefficacité (*self-efficacy*) (Schunk, 1991). Pour L. Butler et Meichenbaum (1981), le sentiment d'autoappréciation d'un individu interfere dans son analyse de la situation, ainsi qu'avec la façon dont il se comportera.

« La pensée critique n'est donc pas qu'un ensemble d'habiletés cognitives et de stratégies, c'est une aussi une disposition à utiliser ces différentes habiletés et stratégies » (Butler & Halpern, 2020, p. 153). H. A. Butler et Halpern (2020) retiennent une définition de la PC qui repose sur cinq habiletés (i. le raisonnement ; ii. l'analyse d'arguments ; iii. la réflexion en test d'hypothèses ; iv. l'évaluation de probabilités ; v. la prise de décisions et la résolution de problèmes) et autant de dispositions (i. la capacité d'analyse ; ii. le systématisme ; iii. l'ouverture d'esprit ; iv. la recherche de la vérité ; v. la maturité). Ces habiletés sont directement issues d'Halpern (2001, 2003, 2006), tandis que les dispositions sont tirées de P.A. Facione et al. (2000).

En admettant donc que la PC repose, à la fois, sur certaines dispositions et certaines habiletés, il est en effet possible d'observer des corrélations positives entre ces deux aspects. Par exemple, la corrélation entre le California Critical Thinking Skills Test (CCTST ; pour mesurer les habiletés) et le California Critical Thinking Disposition Inventory (CCTDI ; pour mesurer les dispositions) est positive, mais faible à modérée ($r = 0,32, p < 0,01$, Colucciello, 1997 ; $r = 0,20, p < 0,001$, P. A. Facione et al., 2000 ; $r = 0,49, p < 0,01$, Frisby & Traffanstedt, 2003). La corrélation est modérée entre le Watson-Glaser Critical Thinking Appraisal (WGCTA ; un autre test pour mesurer les habiletés) et le CCTDI ($r = 0,55, p < 0,05$ au prétest, $r = 0,54, p < 0,01$ au posttest ; Kong, 2001)<fnref n="3" />.

## 1.2. Des instruments de mesure francophones rares et imparfaits

Les instruments prétendant mesurer la PC reflètent plus ou moins les présupposés des définitions de la PC auxquels ils se réfèrent, mettant soit l'accent sur les habiletés, soit sur les dispositions. Seuls trois tests de PC, tous proposés par divers éditeurs commerciaux, peuvent être identifiés en langue française : les deux premiers (le WGCTA et le *Cornell Critical Thinking Test* ou CCTT) reposent sur la mesure des habiletés en PC, tandis que le troisième porte sur les dispositions (le CCTDI). Cependant, ces trois tests en français ne semblent pas avoir fait l'objet d'études de validation.

La première version du WGCTA date de 1951 (Watson & Glaser, 1980, cité dans Bernard et al., 2008). Sa plus récente version, le Watson-Glaser™ II Critical Thinking Appraisal, comprend 40 questions à choix multiples et repose sur un modèle à cinq facteurs : i. l'inférence, ii. la reconnaissance d'hypothèses ; iii. l'esprit de déduction ; iv. l'interprétation ; v. l'évaluation d'arguments (Sternod & French, 2016). Le coefficient de consistance interne des facteurs serait médiocre à modéré ($0,17 \le \alpha \le 0,74$, Loo & Thorpe, 1999) et la consistance interne est modérée pour l'ensemble du test ($\alpha = 0,74$, Hassan & Madhum, 2007 ; $\alpha = 0,78$, Hergovich & Arendasy, 2005 ; $0,65 < \alpha < 0,74$, Loo & Thorpe, 1999). Aussi, la structure multifactorielle est discutée. Selon la version

<footnote n="1">¹ L'expression de PC est un calque de l'anglais (*critical thinking*), mais elle semble davantage prendre en compte la dynamique de la réflexion que l'expression francophone d'esprit critique.</footnote>

<footnote n="2">² Le terme habiletés, tel que proposé par Legendre (1988), est proposé, car le terme *skills* est souvent employé dans une acceptation moins large que ce que l'on accorde généralement au concept de compétences (Meirieu, 2005 ; Tardif, 2006).</footnote>

<footnote n="3">³ Le lecteur souhaitant en apprendre davantage sur ces différents tests pourra notamment consulter le site des éditeurs (*California Critical Thinking Disposition Inventory*, n.d. ; *California Critical Thinking Test*, n.d. ; *Cornell Critical Thinking Tests*, n.d. ; *Watson Glaser Critical Thinking Appraisal*, n.d.).</footnote>
étudiée, des analyses en composante principale (ACP) plaideraient pour une structure unifactorielle de l'échelle (elle expliquerait 79,55 % à 82, 69 % de la variance totale, Bernard et al., 2008 ; 43 % de la variance totale, Hassan & Madhum, 2007) ; une analyse en composante principale suggérerait une structure à trois facteurs plutôt qu'un ou cinq (Sternod & French, 2016). Aucune étude pour la version française n'a été identifiée.

Le CCTT (Ennis et al., 1985), lui, existe en plusieurs versions. La version Z comporte 52 questions et repose sur un modèle à sept facteurs : i. la déduction ; ii. la sémantique ; iii. la crédibilité ; iv. et v. l'induction ; vi. et vii. la définition et l'identification d'hypothèses (assumption). En plus d'être critiquable pour son construit, la question de la consistance interne du CCTT est posée : Frisby (1992) rapporte un indice de fidélité par méthode de bissection de 0,74, mais une consistance interne médiocre quant aux facteurs (0,07 ≤ α ≤ 0,42), ce qui est cohérent avec les travaux de Verburgh et al. (2013) (α = 0,52). Cependant, aucun travail de validation ne peut être identifié quant à la version en français.

Le CCTDI (N.C. Facione et al., 1994) repose sur un modèle des dispositions à la PC en sept facteurs : i. recherche de la vérité (truth-seeking) ; ii. ouverture d'esprit ; iii. capacité d'analyse (analyticity) ; iv. systématicité (systematicity) ; v. confiance en ses propres raisonnements (self-confidence) ; vi. curiosité ; vii. maturité du jugement. Le test est constitué de 75 items sous la forme d'échelles de Likert. Le coefficient de consistance interne des facteurs serait faible à modéré (0,38 ≤ α ≤ 0,78) et le coefficient de consistance interne total de l'instrument serait fort (0, 86 ≤ α ≤ 0,90, Leppa, 1997 ; α = 0,83, Sulaiman et al., 2010). En revanche, la structure factorielle est remise en question (Kakai, 2003 ; Walsh & Hardy, 1997), y compris dans les autres langues que l'anglais (İskıfoğlu & Ağazade, 2013 ; Meici et al., 2004 ; Wang et al., 2019). En langue française, bien que le coefficient de consistance interne total soit bon (entre 0,71 et 0,84'), la structure factorielle est aussi discutée (les items satureraient principalement sur deux facteurs plutôt que les six attendus) (Ferguson & Vazquez-Abad, 1996). Du reste, cette étude de la validité du CCTDI est superficielle.

En plus d'être des tests payants, la question de la validité des rares tests disponibles en langue française n'a guère été étudiée et les versions originales (en langue anglaise) de ces mêmes tests renvoient des preuves de validité discutables. Si l'on souhaite mobiliser des instruments en langue française, le fait de recourir à d'autres instruments semble donc utile.

## 1.3. Vers des mesures alternatives

Deux outils ont été mobilisés pour répondre au manque identifié. Le premier, le HCTA, porte sur les habiletés en PC. Quant au second, le CriTT, il porte sur les dispositions.

### 1.3.1. Pour mesurer habiletés, les forces et limites du Halpern Critical Tool Assessment (HCTA)

De nos investigations, aucun outil alternatif libre de droits n'est disponible. En revanche, sur le plan des qualités psychométriques, le HCTA semble une solution à investiguer. Le HCTA repose sur l'idée que la PC « consiste à utiliser des habiletés ou des stratégies cognitives qui augmentent la probabilité d'atteindre le résultat attendu » (Halpern, 2003, p. 6). Les habiletés évaluées correspondent aux cinq facteurs déjà évoqués ici et présentés par Halpern (2001, 2003, 2006), ainsi que H.A. Butler et Halpern (2020), à savoir i. le raisonnement ; ii. l'analyse d'arguments ; iii. la réflexion en test d'hypothèses ; iv. l'évaluation de probabilités ; v. la prise de décisions et la résolution de problèmes. Le test se présente sous deux versions correspondant chacune à une vingtaine de scénarii de la vie de tous les jours ; selon la forme (longue ou courte) du questionnaire, chacun de ces scénarii doit être répondu avec : i. pour la formule standard (durée approximative de 50 minutes), un

court développement suivi de questions à choix multiples ; ii. pour la formule courte (durée approximative de 15 minutes), des questions à choix multiples (Halpern, 2016). Pour les questions à choix multiples, les répondants sont invités à sélectionner la ou les meilleures réponses possibles parmi une courte liste de propositions. Selon la version et la formule du questionnaire, le manuel de l'éditeur (Halpern, 2016) évoque une consistance interne comprise entre α = 0,68 et α = 0,88 (Tableau 1).

Développé aux États-Unis, l'instrument a été traduit dans plusieurs langues et utilisé dans plusieurs pays (notamment aux Pays-Bas, de Bie et al., 2015 ; au Portugal, Franco et al., 2018 ; en Chine, Ku & Ho, 2010 ; en Belgique, Verburgh et al., 2013). Les indices de consistance interne rapportés dans ces différentes recherches sont plutôt en deçà de ceux évoqués dans le manuel. Bien que les différentes versions (S1, S2, S3 ou S4) n'y soient pas toujours précisées, on retiendra que les indices de consistance interne rapportés sont compris entre α = 0,37 et α = 0,77.

La version courte du HCTA a été privilégiée pour des questions de temps disponible en salle de classe ; plus spécifiquement, la version S2 (c'est-à-dire la version courte de la formule A) a été retenue en raison de l'indice de consistance interne plus élevé que la version S4 (soit la version courte de la formule B). Le HCTA est distribué sous licence propriétaire et le travail de traduction ne peut être partagé.

En plus des consignes reproduites en annexes (Fig. 1), deux exemples de questions proposées dans le HCTA sont présentés ci-après. La première est tirée du facteur relatif à l'analyse d'argument. Quant au second, elle est tirée du facteur relatif à l'évaluation des probabilités.

### Q12. Un élu-e municipal-e a proposé que tous les bâtiments du centre-ville soient aspergés d'un revêtement qui facilitera le nettoyage des graffitis.

Pour chacun des énoncés suivants, déterminez s'il s'agit d'une opinion, d'un fait ou d'une argumentation raisonnée vis-à-vis de l'affirmation.

<table><thead><tr><th></th><th>Une opinion</th><th>Un fait</th><th>Une argumentation raisonnée</th></tr></thead><tbody><tr><td>« Cela ne fonctionnera pas »</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>« Les graffitis ont diminué de 50 % lorsque ce revêtement a été utilisé dans d'autres villes. »</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>« Cela ne fonctionnera pas parce que les personnes qui font des graffitis trouveront un moyen de les faire résister. »</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>« C'est une bonne idée, car cela envoie le message que l'on ne tolérera pas les graffitis dans notre ville. »</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>« Cela couûtra trop cher. »</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>« Le coût excédera 1 million $/€. »</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>« Cela ne fera qu'aggraver le problème, car les artistes de graffitis sont des criminel-les qui seront encouragé-es à commettre davantage ce crime. »</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Voici un second exemple de question :

### Q16. Quatre patient-es attendaient de voir un médecin spécialisé dans le traitement des maux de tête. Trois des quatre patient-es étaient des femmes, ce qui a conduit le patient masculin

<caption>Tableau 1</caption>

Coefficients de consistance interne α des différentes formules et versions du HCTA (Halpern, 2016).

<table><thead><tr><th></th><th>Formule A</th><th>Formule B</th></tr></thead><tbody><tr><td>Version standard<br>(c.-à-d. courts développements et questions à choix multiples)</td><td>Dite « S1 »<br>0,88</td><td>Dite « S3 »<br>0,82</td></tr><tr><td>Courts développements seuls</td><td>0,83</td><td>0,78</td></tr><tr><td>Version courte<br>(c.-à-d. questions à choix multiples)</td><td>Dite « S2 »<br>0,77</td><td>Dite « S4 »<br>0,68</td></tr></tbody></table>

HCTA : Halpern Critical Tool Assessment.

<footnote n="4">⁴ La nature de l'indice de consistance interne n'est pas mentionnée.</footnote>
à déclarer que davantage de femmes que d'hommes cherchent une
aide médicale pour leurs maux de tête.

Quelle est la meilleure réponse à la question suivante : « Sur la base des patient·es dans la salle d'attente, la conclusion du patient est-elle raisonnable ? »

(Sélectionner une proposition)

* Oui, 75 % est un nombre nettement supérieur au 50 % auquel on aurait pu s'attendre en fonction du hasard.

* Oui, les gens qui attendent de voir le médecin représentent la population de toutes les personnes qui vont chez les médecins pour obtenir de l'aide pour leurs maux de tête.

* Non, 4 est un échantillon trop petit pour tirer des conclusions sur la population.

* Non, il y a probablement beaucoup plus d'hommes qui ont des maux de tête, mais ils sont plus susceptibles d'obtenir des soins médicaux dans un hôpital.

* Non, les hommes ont autant de maux de tête que les femmes.

1.3.2. *Le Critical Thinking Toolkit (CriTT) : un instrument pour tenir compte de l'autoefficacité en pensée critique*

Rappelons que, parmi les instruments relatifs aux dispositions en PC, seul le CCTDI existe en français. Considérant le peu de données disponibles sur ce dernier et, là aussi, le coût d'accès à l'outil, il était pertinent de se tourner vers une nouvelle instrumentation. Dans cette démarche, l'instrument de Stupple et al. (2017), le CriTT, constitue une base intéressante, car il est librement accessible.

Le CriTT entend quantifier trois facteurs que sont : i. la confiance des apprenants en leur propre PC ; ii. la « valorisation » de la PC, qui permet de mesurer l'importance de la PC aux yeux des apprenants ; iii. les « méinterprétations » (*misconceptions*) soit « l'évitément » de la PC ou des idées fausses à son sujet. L'instrument a été développé sur la base des 77 énoncés définissant la PC et proposés dans le cadre d'une recherche inductive par Duro et al. (2013). Finalement, 27 de ces énoncés ont été retenus pour construire les trois sous-échelles du CriTT<fnref n="5" />. Sur une échelle de 1 (*fortement en désaccord*) à 10 (*fortement d'accord*), les répondants sont invités à déclarer s'ils sont capables de réaliser ces 27 énoncés. Chacun de ces énoncés est rattaché à l'un des trois facteurs. La traduction en français de l'échelle complète est disponible en annexes (Tableau 19).

Toutefois, les trois facteurs abordés dans le CriTT se démarquent des conceptualisations existantes des dispositions en la PC (N.C. Facione et al., 1994 ; P.A. Facione et al., 2000 ; Halpern, 2001, 2003, 2006). Seul le facteur relatif à la confiance peut être rattaché aux dimensions qui ressortent de ces conceptualisations : si H.A. Butler et Halpern (2020) considèrent la confiance, c'est-à-dire la capacité à croire en son bon jugement, comme un élément favorisant l'ouverture d'esprit, la confiance en sa propre PC est considérée par N.C. Facione et al. (1994) comme une disposition à part entière. La confiance serait donc un concept qui semble important en termes de dispositions, mais qui doit être discuté ici. Parler de « confiance » renverrait à une formule familière tandis que le sentiment d'autoefficacité est un construit plus précis qui « se réfère à la croyance en ses capacités d'action (agentive capacités), au fait que l'on peut atteindre un certain niveau de réussite » (Bandura, 1997, p. 382). En ce sens, en admettant que la proximité entre self-confidence et self-efficacy est admise (Schunk, 1991), l'autoefficacité serait un facteur motivationnel pour développer les capacités de PC chez les étudiants. De façon générale, la recherche a révélé la relation positive entre la performance et le sentiment d'autoefficacité (Coutinho & Neuman, 2008 ; Multon et al., 1991 ; Pintrich & de Groot, 1990),

c'est-à-dire la croyance d'un individu en sa capacité à organiser et exécuter les actions nécessaires pour atteindre des types de performances désignés (Bandura, 1986, 1997). En termes de PC, grâce au sentiment de confiance en sa propre PC, « les étudiants sont beaucoup plus susceptibles d'essayer de penser par eux-mêmes » (P.A. Facione, 1990, p. 27).

Malgré un construit théorique qui se démarque des définitions généralement admises, des indices psychométriques permettent de plaider en faveur du CriTT : sa consistance interne serait plutôt élevée pour les items relevant du facteur « confiance » (α = 0,89, Avsec, 2020 ; α = 0,92, Stupple et al., 2017), bien que plus modérée quant aux items relatifs aux facteurs « valorisation » et « mésinterprétation » (respectivement α = 0,75 et α = 0,71, Avsec, 2020 ; α = 0,79 et α = 0,60, Stupple et al., 2017). Il en résulte que le CriTT, à tout le moins quant à l'un de ses trois facteurs (la « confiance » assimilable à l'autoefficacité), peut constituer une base en vue de développer, à terme, un instrument en français de mesure des dispositions en la PC.

1.4. *Les objectifs de cette recherche*

En plus d'être rares, les instruments d'évaluation de la PC ne sont guère soutenus par des études qui vont dans le sens de leur validation. Considérant le fait que les outils existants en français sont insatisfaisants, l'étude du HCTA et du CriTT permettrait de poser les jalons d'une nouvelle instrumentation qui étudierait conjointement les habiletés et les dispositions en PC.

L'objectif de cet article est donc d'étudier les qualités psychométriques de traductions en français de questionnaires de mesure de la pensée critique, sur le plan des habiletés (la version S2 du HCTA) et des dispositions (le CriTT). Cette étude repose sur un premier objectif spécifique (OS₁) dans lequel des indices de validité d'une traduction préliminaire de ces questionnaires font l'objet d'une exploration auprès d'un échantillon restreint, suivie d'un second objectif spécifique (OS₂) dans lequel les qualités psychométriques d'une traduction finalisée sont testées auprès d'un échantillon dans trois nations francophones. Ces objectifs spécifiques feront l'objet d'études distinctes.

2. La 1re étude

Dans un premier temps, un premier objectif spécifique a été inves-
tigué afin d'explorer les indices de validité d'une traduction
préliminaire du HCTA et du CriTT auprès d'un échantillon restreint.

2.1. Procédure et échantillon

La collecte s'est basée sur un échantillon de convenance constitué d'étudiants provenant d'établissements de niveau et de géographie proches de l'échantillon de la 2e étude (cf. 3. La 2e étude). Les répondants (n = 105) étaient étudiants au niveau préuniversitaire (cégep ; 69,62 % des répondants) et universitaire (répartis entre 12,65 % d'étudiants de 1re année et 17,72 % d'étudiants au-delà de la 1re année) en très grande majorité au Québec (93,33 %) et sans distinction de disciplines d'études. L'âge moyen de l'échantillon était de 22,04 ans. Parmi les répondants, 61,90 % s'identifiaient comme femme, 36,19 % comme homme et 1,90 % s'identifiaient d'un autre genre.

La collecte était organisée par les enseignants et se déroulait en
classe, par le biais d'un formulaire en ligne, et s'est déroulée d'octobre à
novembre 2018. On doit noter qu'une part importante de données sont
manquantes (49,36 %)<fnref n="6" />.

L'approbation éthique de l'étude a été obtenue auprès du

<footnote n="5">5 Dans la recherche de Stupple et al. (2017), les 41 *items* ne corrélat que faiblement (r < 0,25) avec le score total de l'échelle ont d'abord été exclus. Lors de l'AFE, les auteurs ont supprimé les neuf *items* en deçà du seuil de saturation de 0,45.</footnote>

<footnote n="6">⁶ Les conditions de passation des tests étaient beaucoup moins encadrées que lors de la phase de collecte principale (phase durant laquelle le taux de données manquantes pour le HCTA a été de 21,33 %), ce qui a conduit à plus d'abandons.</footnote>
Comité d'éthique de la recherche en éducation et en psychologie de l'université de Montréal. Avant d'accéder au questionnaire, les personnes interrogées ont rempli un formulaire de consentement les informant du contexte de la recherche et de leurs droits.

## 2.2. Analyses statistiques

Les données manquantes n'ont pas été remplacées. Les réponses incomplètes ont été supprimées du jeu de données.

Lors de la collecte préalable, l'analyse en composante principale (ACP) a été employée. Les facteurs des deux échelles étant supposés corrélés, une rotation oblique *Promax* a été effectuée (Broc, 2016).

Pour estimer la consistance interne, les coefficients oméga de McDonald (ω) et alpha (α) de Cronbach ont été choisis. Malgré les re-marques formulées à l'encontre de ce dernier (Béland & Michelot, 2020; Bourque et al., 2019; Zinbarg et al., 2005), il reste un repère utile (Laveault & Grégoire, 2002; Raykov & Marcoulides, 2019). Le coeffi-cient α standardisé a été adopté et le seuil minimal de 0,7, recommandé pour la recherche fondamentale (Bland & Altman, 1997), a été retenu. Les coefficients oméga total (noté ωt) et oméga hiérarchique (noté ωh) sont rapportés. La méthode bootstrap a été employée afin d'estimer les intervalles de confiance (B = 1000).

## 2.3. Résultats

### 2.3.1. La 1re étude du HCTA

#### 2.3.1.1. Vérification des présupposés.
L'indice Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) est de 0,20 ce qui serait inacceptable, mais le test de sphéricité de Bartlett est significatif ($\chi^2$[190] = 1300,08 ; p < 0,001). La discor-dance entre les résultats de l'indice KMO et du test de sphéricité de Bartlett peut questionner la corrélation des données : alors que l'indice KMO suggère une inadéquation des données pour l'analyse factorielle, le test de Bartlett indique une corrélation significative entre les variables.

#### 2.3.1.2. Le nombre de facteurs à extraire.
Concernant le nombre de facteurs à extraire, l'analyse parallèle et les coordonnées optimales permettent de supposer deux facteurs, tandis que le facteur d'accéléra-tion en identifie un et les valeurs propres en identifient six (Fig. 2), en contradiction avec le modèle théorique qui en suggère cinq. Considérant ces résultats divergents ; il a dès lors été décidé de conserver la structure théorique originale, le test étant composé de 20 items qui seraient répartis sur cinq facteurs selon l'autrice (quatre items par facteur ; Halpern, 2016).

#### 2.3.1.3. Analyse en composante principale.
Des saturations d'items ressortant de l'ACP ne correspondent guère aux facteurs présumés et l'on note aussi des chevauchements sur plus d'un facteur (Tableau 2). En revanche, au moins trois des quatre items relatifs au « raisonnement » et à l'« analyse d'arguments » saturent sur des facteurs communs.

Quant aux coefficients de consistance interne (Tableau 3), ils sont plutôt élevés pour l'ensemble de l'échelle (p. ex. $\omega_t$ = 0,92, IC95 % [0,91 ; 0,96]). Selon les facteurs, les coefficients sont moyens (facteur « Analyse d'arguments », p. ex. $\omega_t$ = 0,53, IC95 % [0,37 ; 0,66]) à bon (facteur « Prise de décision et résolution de problèmes » ; p. ex. $\omega_t$ = 0,78, IC95 % [0,69 ; 0,85]).

### 2.3.2. La 1re étude du CriTT

#### 2.3.2.1. Vérification des présupposés.
Le test de sphéricité de Bartlett est significatif ($\chi^2$[351] = 1403,41 ; p < 0,001) et l'indice KMO établi à 0,80, pouvant être qualifié d'excellent, assurent que les données sont factorisables.

#### 2.3.2.2. Le nombre de facteurs à extraire.
Les coordonnées optimales suggèrent six facteurs tandis que le facteur d'accélération en suggère un ; toutefois, les valeurs propres et l'analyse parallèle en suggèrent trois (Fig. 3), ce qui est cohérent avec le construit. Selon les auteurs, les 27 items de l'échelle seraient répartis sur trois facteurs (17 pour le premier facteur, 4 pour le deuxième et 6 pour le troisième ; Stupple et al., 2017).

#### 2.3.2.3. Analyse en composantes principales.
Dans l'ensemble, les satu-rations des items sur les facteurs (Tableau 4) correspondent aux facteurs présumés. Concernant le facteur « Confiance », quelques items saturent plus faiblement ou saturent sur d'autres facteurs (items 02, 04 et 08). Quant au facteur « Mésinterprétation », l'ACP révèle des saturations faibles pour un item (item 02) et un chevauchement sur deux facteurs (item 04). Enfin, quant au cas du facteur « Valorisation », l'ACP témoigne de saturations globalement bonnes, malgré des chevauche-ments (items 04 et 06) et un item saturant plus faiblement (item 03).

Quant aux coefficients de consistance interne (Tableau 5), ils s'avèrent excellents pour l'ensemble de l'échelle ($\omega_t$ = 0,91, IC95 % [0,86 ; 0,94]). Ils sont néanmoins inégaux selon le facteur étudié : ils sont faibles pour le facteur « Mésinterprétation » (p. ex. $\omega_t$ = 0,42, IC95 % [0,24 ; 0,57]), modérés pour l'échelle « Valorisation » (p. ex. $\omega_t$ = 0,76, IC95 % [0,66 ; 0,83]) et excellents pour l'échelle « Confiance » (p. ex. $\omega_t$ = 0,92, IC95 % [0,88 ; 0,94]).

## 2.4. Conclusion de la 1re étude

Quant au HCTA, les indices de consistance interne rapportés sont certes plutôt bons, mais, pour au moins trois composantes, la répartition des saturations correspond peu aux facteurs présumés. En vue de la 2ᵉ étude, il a malgré tout été décidé de maintenir le test dans son intégralité (et donc de ne pas le réduire précipitamment) afin d'évaluer cet instrument auprès d'un échantillon plus large avant de tirer des conclusions.

Quant au CriTT, les indices de consistance interne sont plutôt inégaux, mais les saturations factorielles des items sur les composantes correspondent dans l'ensemble aux facteurs présumés. Considérant les nombreuses réponses incomplètes observées dans cette 1re étude et en anticipant le peu de temps disponible dans la 2ᵉ étude, les dimensions « Valorisation » et « Mésinterprétation » ont alors été retranchées. Concernant les items relatifs à la « Mésinterprétation », les faibles indices de consistance interne du facteur avaient amené à reconsidérer leur pertinence, d'autant plus que la mésinterprétation ne peut être reliée aux conceptualisations existantes de la PC. Quant aux items relatifs à la valorisation, les indices psychométriques suggèrent une interprétation plus favorable ; cependant, on peut se questionner sur les fondements conceptuels. Dans les théories sociocognitives de la motivation, comme celle des attentes et de la valeur (expectancy-value ; Eccles & Wigfield, 2002 ; Pintrich, 2003), il y a certes des liens entre la valeur accordée et l'engagement qui justifieraient le lien avec l'autoefficacité. Toutefois, cet aspect ne se retrouve guère dans la littérature sur les fondements de la PC. En outre, les différents énoncés ne reflètent guère le concept de
Diagramme d'éboulis de l'échelle HCTA (1re étude)

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Fig. 2. Diagramme d'éboulis de l'échelle Halpern Critical Tool Assessment (HCTA) originale (20 items).</figcaption></figure>

Tableau 2

Analyse en composante principale de l'échelle HCTA originale (20 items).

<table><thead><tr><th></th><th>Fact. 1</th><th>Fact. 2</th><th>Fact. 3</th><th>Fact. 4</th><th>Fact. 5</th><th>h<sup>2</sup></th></tr></thead><tbody><tr><td>HCTA_Hypoth_01</td><td>0,00</td><td>0,00</td><td>0,00</td><td>0,11</td><td><strong>0,86</strong></td><td>0,76</td></tr><tr><td>HCTA_Hypoth_02</td><td>0,19</td><td>0,57</td><td>0,10</td><td>0,27</td><td>-0,04</td><td>0,71</td></tr><tr><td>HCTA_Hypoth_03</td><td>0,06</td><td>-0,19</td><td>-0,17</td><td><strong>0,87</strong></td><td>-0,01</td><td>0,69</td></tr><tr><td>HCTA_Hypoth_04</td><td><strong>0,74</strong></td><td>-0,17</td><td>0,23</td><td>0,01</td><td>0,06</td><td>0,57</td></tr><tr><td>HCTA_Raison_01</td><td>0,03</td><td>0,14</td><td><strong>0,68</strong></td><td>-0,15</td><td>0,25</td><td>0,63</td></tr><tr><td>HCTA_Raison_02</td><td>-0,49</td><td><strong>0,33</strong></td><td><strong>0,58</strong></td><td>-0,07</td><td>-0,12</td><td>0,57</td></tr><tr><td>HCTA_Raison_03</td><td>0,17</td><td>0,17</td><td><strong>0,51</strong></td><td>-0,05</td><td>0,13</td><td>0,44</td></tr><tr><td>HCTA_Raison_04</td><td>-0,07</td><td><strong>0,83</strong></td><td>0,27</td><td>-0,09</td><td>-0,10</td><td>0,74</td></tr><tr><td>HCTA_Argume_01</td><td>-0,05</td><td><strong>0,70</strong></td><td>-0,04</td><td>-0,21</td><td><strong>0,40</strong></td><td>0,69</td></tr><tr><td>HCTA_Argume_02</td><td><strong>0,59</strong></td><td>0,14</td><td>0,09</td><td>0,13</td><td>-0,42</td><td>0,62</td></tr><tr><td>HCTA_Argume_03</td><td><strong>0,75</strong></td><td>-0,25</td><td>0,31</td><td>0,02</td><td>0,16</td><td>0,65</td></tr><tr><td>HCTA_Argume_04</td><td><strong>0,55</strong></td><td>0,26</td><td>-0,22</td><td>-0,23</td><td>-0,10</td><td>0,41</td></tr><tr><td>HCTA_Vraise_01</td><td><strong>0,53</strong></td><td>0,05</td><td><strong>0,73</strong></td><td>-0,18</td><td>-0,16</td><td>0,82</td></tr><tr><td>HCTA_Vraise_02</td><td>-0,13</td><td><strong>0,59</strong></td><td>-0,25</td><td><strong>0,47</strong></td><td>-0,06</td><td>0,62</td></tr><tr><td>HCTA_Vraise_03</td><td>-0,02</td><td>0,06</td><td>0,23</td><td><strong>0,69</strong></td><td>-0,03</td><td>0,61</td></tr><tr><td>HCTA_Vraise_04</td><td><strong>0,38</strong></td><td><strong>0,51</strong></td><td>0,15</td><td>0,15</td><td>-0,06</td><td>0,74</td></tr><tr><td>HCTA_Decisi_01</td><td><strong>0,41</strong></td><td>0,20</td><td>-0,08</td><td>-0,07</td><td>0,05</td><td>0,24</td></tr><tr><td>HCTA_Decisi_02</td><td>-0,03</td><td>0,26</td><td>-0,08</td><td><strong>0,67</strong></td><td><strong>0,31</strong></td><td>0,77</td></tr><tr><td>HCTA_Decisi_03</td><td><strong>0,47</strong></td><td>0,14</td><td>0,08</td><td>0,26</td><td><strong>0,40</strong></td><td>0,78</td></tr><tr><td>HCTA_Decisi_04</td><td>0,15</td><td>-0,15</td><td><strong>0,67</strong></td><td><strong>0,37</strong></td><td>-0,07</td><td>0,68</td></tr></tbody></table>

HCTA : Halpern Critical Tool Assessment. ACP effectuée avec rotation oblique Promax. h² symbolise l'estimation de la communalité (proportion de la variance de la variable partagée avec les autres variables de la matrice) (la communalité h² rapportée est la somme des saturations au carré entre les composantes avant [nous soulignons] rotation).

Les nombres en gras correspondent aux valeurs supérieures à 0,30, valeur seuil minimale communément admise.

Tableau 3

Coefficients de consistance interne $\omega_t$, $\omega_h$ et $\alpha$ pour l'échelle HCTA et ses cinq facteurs.

<table><thead><tr><th></th><th>HCTA</th><th>Fact. Argume.</th><th>Fact. Decisi.</th><th>Fact. Hypoth.</th><th>Fact. Raison.</th><th>Fact. Vraise.</th></tr></thead><tbody><tr><td>ω<sub>t</sub></td><td>0,86<br>(0,80 ; 0,90)</td><td>0,53<br>(0,37 ; 0,66)</td><td>0,78<br>(0,69 ; 0,85)</td><td>0,59<br>(0,45 ; 0,70)</td><td>0,62<br>(0,49 ; 0,73)</td><td>0,63<br>(0,49 ; 0,73)</td></tr><tr><td>ω<sub>h</sub></td><td>0,81<br>(0,74 ; 0,87)</td><td>0,53<br>(0,37 ; 0,66)</td><td>0,76<br>(0,66 ; 0,83)</td><td>0,81<br>(0,74 ; 0,87)</td><td>0,62<br>(0,49 ; 0,73)</td><td>0,60<br>(0,46 ; 0,71)</td></tr><tr><td>α</td><td>0,85<br>(0,78 ; 0,90)</td><td>0,74<br>(0,30 ; 0,61)</td><td>0,71<br>(0,60 ; 0,79)</td><td>0,53<br>(0,37 ; 0,65)</td><td>0,60<br>(0,46 ; 0,71)</td><td>0,63<br>(0,50 ; 0,73)</td></tr></tbody></table>

HCTA : Halpern Critical Tool Assessment. Les intervalles de confiance à 95 % sont rapportés entre parenthèses.
Diagramme d'éboulis de l'échelle CriTT (1re étude)

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Fig. 3. Diagramme d'éboulis de l'échelle Critical Thinking Toolkit (CriTT) originale (27 items).</figcaption></figure>

<caption>Tableau 4</caption>

Analyse en composantes principales du CriTT.

<table><thead><tr><th></th><th>Fact. 1</th><th>Fact. 2</th><th>Fact. 3</th><th>h<sup>2</sup></th></tr></thead><tbody><tr><td>CriTT_Confia_01</td><td><strong>0,45</strong></td><td>0,28</td><td>0,04</td><td>0,43</td></tr><tr><td>CriTT_Confia_02</td><td>0,37</td><td>-0,08</td><td>0,54</td><td>0,51</td></tr><tr><td>CriTT_Confia_03</td><td><strong>0,61</strong></td><td>0,01</td><td>0,00</td><td>0,38</td></tr><tr><td>CriTT_Confia_04</td><td><strong>0,56</strong></td><td>0,40</td><td>-0,33</td><td>0,67</td></tr><tr><td>CriTT_Confia_05</td><td><strong>0,44</strong></td><td>0,24</td><td>0,24</td><td>0,50</td></tr><tr><td>CriTT_Confia_06</td><td><strong>0,72</strong></td><td>0,13</td><td>0,00</td><td>0,63</td></tr><tr><td>CriTT_Confia_07</td><td><strong>0,63</strong></td><td>0,23</td><td>-0,26</td><td>0,55</td></tr><tr><td>CriTT_Confia_08</td><td><strong>0,28</strong></td><td>0,50</td><td>0,14</td><td>0,53</td></tr><tr><td>CriTT_Confia_09</td><td><strong>0,70</strong></td><td>0,07</td><td>-0,04</td><td>0,52</td></tr><tr><td>CriTT_Confia_10</td><td><strong>0,75</strong></td><td>-0,03</td><td>0,21</td><td>0,67</td></tr><tr><td>CriTT_Confia_11</td><td><strong>0,8</strong></td><td>-0,3</td><td>0,03</td><td>0,49</td></tr><tr><td>CriTT_Confia_12</td><td><strong>0,63</strong></td><td>-0,02</td><td>-0,03</td><td>0,37</td></tr><tr><td>CriTT_Confia_13</td><td><strong>0,61</strong></td><td>0,29</td><td>-0,15</td><td>0,61</td></tr><tr><td>CriTT_Confia_14</td><td><strong>0,65</strong></td><td>0,01</td><td>0,15</td><td>0,5</td></tr><tr><td>CriTT_Confia_15</td><td><strong>0,54</strong></td><td>0,02</td><td>0,13</td><td>0,37</td></tr><tr><td>CriTT_Confia_16</td><td><strong>0,79</strong></td><td>-0,25</td><td>-0,02</td><td>0,47</td></tr><tr><td>CriTT_Confia_17</td><td><strong>0,41</strong></td><td>0,24</td><td>0,22</td><td>0,44</td></tr><tr><td>CriTT_Mesint_01</td><td>-0,05</td><td>0,08</td><td><strong>0,64</strong></td><td>0,41</td></tr><tr><td>CriTT_Mesint_02</td><td>-0,08</td><td>-0,05</td><td><strong>0,37</strong></td><td>0,13</td></tr><tr><td>CriTT_Mesint_03</td><td>0,08</td><td>-0,25</td><td><strong>0,55</strong></td><td>0,34</td></tr><tr><td>CriTT_Mesint_04</td><td>-0,14</td><td><strong>0,44</strong></td><td><strong>0,62</strong></td><td>0,56</td></tr><tr><td>CriTT_Valori_01</td><td>0,00</td><td><strong>0,71</strong></td><td>-0,14</td><td>0,50</td></tr><tr><td>CriTT_Valori_02</td><td>0,01</td><td><strong>0,69</strong></td><td>0,05</td><td>0,50</td></tr><tr><td>CriTT_Valori_03</td><td>0,22</td><td>0,25</td><td>0,28</td><td>0,31</td></tr><tr><td>CriTT_Valori_04</td><td>-0,18</td><td><strong>0,63</strong></td><td><strong>0,42</strong></td><td>0,51</td></tr><tr><td>CriTT_Valori_05</td><td>-0,03</td><td><strong>0,69</strong></td><td>-0,13</td><td>0,45</td></tr><tr><td>CriTT_Valori_06</td><td>0,00</td><td><strong>0,65</strong></td><td><strong>0,39</strong></td><td>0,64</td></tr></tbody></table>

CriTT: Critical Thinking Toolkit. ACP effectuée avec rotation oblique (Promax). h² symbolise l'estimation de la communalité (proportion de la variance de la variable partagée avec les autres variables de la matrice). Les coefficients sont standardisés.

Les nombres en gras correspondent aux valeurs supérieures à 0,30, valeur seuil minimale communément admise.

valeur en lien avec les buts extrinsèques et intrinsèques de l'apprenant (Poellhuber et al., 2016). En fait, à l'exception de l'énoncé « L'esprit critique est particulièrement important en [discipline] » (CriTT_Valori_01), les autres énoncés relèvent davantage des attentes (« L'esprit critique se développe à mesure que vous avancez dans vos études universitaires ») et, surtout, des buts extrinsèques (p. ex. « Je vais obtenir de

<caption>Tableau 5</caption>

Coefficients de consistance interne $\omega_t$, $\omega_h$ et $\alpha$ pour l'échelle CriTT et pour chacun des trois facteurs.

<table><thead><tr><th></th><th>CriTT</th><th>Fact. Confia.</th><th>Fact. Mésin.</th><th>Fact. Valori.</th></tr></thead><tbody><tr><td>ω<sub>t</sub></td><td>0,91<br>(0,86 ; 0,94)</td><td>0,92<br>(0,88 ; 0,94)</td><td>0,42<br>(0,24 ; 0,57)</td><td>0,76<br>(0,66 ; 0,83)</td></tr><tr><td>ω<sub>h</sub></td><td>0,89<br>(0,84 ; 0,93)</td><td>0,92<br>(0,88 ; 0,94)</td><td>0,41<br>(0,23 ; 0,56)</td><td>0,77<br>(0,67 ; 0,84)</td></tr><tr><td>α</td><td>0,91<br>(0,86 ; 0,94)</td><td>0,92<br>(0,88 ; 0,94)</td><td>0,41<br>(0,24 ; 0,56)</td><td>0,75<br>(0,65 ; 0,82)</td></tr></tbody></table>

CriTT: Critical Thinking Toolkit. Les intervalles de confiance à 95 % sont rapportés entre parenthèses.

meilleurs résultats si je fais preuve d'esprit critique »). Au terme de cette 1re étude, seul le facteur « Confiance » a donc été retenu. Les deux autres facteurs aux qualités métriques relativement acceptables, mais aux qualités théoriques plus discutables, ont été mis de côté, permettant ainsi de raccourcir le temps de passation des questionnaires. Nous suggérons toutefois que des études ultérieures reviennent sur ces deux facteurs, éventuellement en rediscutant de la structure générale du CriTT.

### 3. La 2e étude

Dans cette seconde étude, l'objectif spécifique était d'étudier les qualités psychométriques d'une traduction finalisée en la testant auprès d'un échantillon dans trois nations francophones.

<caption>Tableau 6</caption>

Répartition des répondants retenus aux fins de la recherche (n = 245).

<table><thead><tr><th rowspan="2">Probables futurs enseignants en histoire</th><th colspan="2">Québec</th><th colspan="2">Wallonie</th><th>France</th></tr><tr><th>UMontréal</th><th>UQAM</th><th>UNamur</th><th>Henallux</th><th>U. Bordeaux- Montaigne</th></tr></thead><tbody><tr><td>n = 245</td><td>24</td><td>6</td><td>57</td><td>33</td><td>125</td></tr></tbody></table>
## 3.1. Procédure et échantillon

L'étude de la validation s'inscrivait dans une recherche sur les futurs enseignants d'histoire au secondaire au Québec (Canada), en France et en Wallonie (Belgique) en 1re année d'études universitaires, sur la base d'un échantillon de convenance dans cinq établissements (deux au Québec, deux en Wallonie, un en France), comme indiqué dans le Tableau 6.

Les programmes d'études sélectionnés étaient : i. au Québec, le Baccalauréat en enseignement de l'univers social ou des sciences humaines ; ii. en France, la Licence d'histoire, d'histoire de l'art ou d'archéologie ; iii. en Wallonie, le Bachelier d'histoire, d'histoire de l'art ou d'archéologie, ou encore le Régendat en sciences humaines. Pour distinguer les futurs enseignants des autres étudiants, les répondants devaient indiquer si devenir enseignants d'histoire au terme de leurs études était une situation probable : les répondants ayant indiqué une probabilité équivalente à une note $\geq 4/7$ ont été retenus<fnref n="7" />. Sur la base de ce critère et parmi les 440 répondants, 245 ont été retenus (= 245) ; 125 d'entre eux étudiaient en France, 90 en Wallonie et 30 au Québec. L'âge moyen de l'échantillon était de 21,11 ans. Parmi les répondants, 44,20 % s'identifiaient comme femmes, 54,56 % comme homme et 1,24 % s'identifiaient d'un autre genre.

La collecte a été effectuée en classe, sous la supervision du chercheur et de l'enseignante. Sur la base des temps de passation constatés dans le cadre de la 1re étude, des plages horaires de 30 minutes avaient été accordées dans les cours pour répondre aux questionnaires. Les questionnaires étaient administrés en ligne, mais des versions imprimées étaient disponibles pour les étudiants qui le souhaitaient. Les données ont été collectées entre décembre 2018 et avril 2019.

Sur le plan éthique, la 2e étude s'est inscrite dans le même cadre que la 1re.

## 3.2. Analyses statistiques

Les données manquantes ne pouvant être considérées comme MCAR (la valeur *p* du test de Little étant inférieure à 0,05), elles ont été imputées à l'aide de la méthode des *k* plus proches voisins (k-Nearest Neighbors, kNN). Cette approche est particulièrement pertinente dans un contexte où les hypothèses strictes de MAR ou MCAR ne sont pas entièrement vérifiées (Nguyen, 2020). Une analyse visuelle de la répartition des données manquantes, réalisée à l'aide d'une carte thermique et d'une matrice des données manquantes, n'a révélé aucun motif systématique. Toutefois, une attrition a été observée, vraisemblablement liée à la durée de passation des instruments. L'absence de motifs clairs laisse supposer que les données manquantes ne dépendent pas directement de variables observées spécifiques, ce qui permet de les traiter comme manquantes au hasard (MAR). Selon Jadhav et al. (2019), la méthode des *k* plus proches voisins présente des performances supérieures à d'autres techniques d'imputation telles que l'imputation par la moyenne, la médiane ou encore la régression linéaire (bayésienne et non bayésienne), en particulier dans le cas de données continues. La méthode wkNN (weighted kNN, kNN pondérée), dans laquelle la moyenne pondérée de la valeur des voisins a été employée. Le choix du *k* retenu correspond à la racine carrée du *n* (Duda et al., 2012) arrondie à l'entier le plus proche, soit $k = 16 (\sqrt{245} = 15,65)$.

Dans la première étude, l'analyse en composantes principales (ACP) a été utilisée pour explorer la structure des données. Dans cette deuxième étude, l'analyse factorielle confirmatoire (AFC) est utilisée

pour tester et valider des modèles de facteurs préalablement spécifiés, en évaluant l'ajustement des données observées aux relations structurelles postulées entre les variables latentes. L'analyse factorielle confirmatoire a été mobilisée avec la méthode du maximum de vraisemblance (maximum likelihood [ML] estimation). D'abord, les coefficients de saturation standardisés ont été rapportés pour le modèle à 20 items sur cinq facteurs, afin de comparer l'importance relative des différentes variables latentes dans le modèle et pour interpréter la force et la direction des relations entre les variables latentes et les items. Ensuite, l'adéquation des données a été testée sur plusieurs modèles. Pour cela, plusieurs indices d'ajustement ont été utilisés, notamment le $\chi^2$, le Root mean square error of approximation (RMSEA), le Comparative fit index (CFI), et le Standardized root mean square residual (SRMR) comme recommandés par Kline (2011). Le Tucker-Lewis Index (TLI) a aussi été utilisé. Ces indices ont été étudiés au regard des seuils proposés par Kline (2011). Le critère d'information d'Akaike (AIC) et critère d'information bayésien (BIC) ont été étudiés. Enfin, l'adéquation des modèles aux données a été comparée selon la théorie de Vuong (1989).

Comme pour la 1re étude, nous avons adopté le coefficient de consistance interne $\alpha$, ainsi que $\omega_t$ et $\omega_h$. Dans ce dernier cas, la méthode bootstrap est employée afin d'estimer les intervalles de confiance ($B = 1000$).

L'étude de corrélation a été employée pour étudier les preuves de validité prédictive (validation critériée) pour discuter dans quelle mesure le test CriTT prédit le HCTA.

## 3.3. Résultats

### 3.3.1. Le 2e étude du HCTA

#### 3.3.1.1. Vérifications des présupposés.
Le test de sphéricité de Bartlett est significatif ($\chi^2 = 616,68$ ; *ddl* = 190 ; *p* < 0,001) et le coefficient KMO est de 0,66, ce qui est considéré comme médiocre à bien et amène à considérer le caractère factorisable des données (Hair et al., 2019).

#### 3.3.1.2. Le nombre de facteurs à extraire.
Comme lors de la 1re étude, le nombre de facteurs à extraire a été minoré ou surestimé. L'analyse parallèle, les coordonnées optimales et le test de valeurs propres ont surévalué le nombre de facteurs (six à sept facteurs), tandis que le facteur d'accélération l'a sous-estimé (un ; Fig. 4).

#### 3.3.1.3. Analyse factorielle confirmatoire.
L'analyse confirmatoire a été opérée sur l'ensemble du HCTA afin de tester sa structure factorielle.

D'abord, les contraintes des 20 items ont été fixées au regard des cinq facteurs théoriques du HCTA. Comme cela est rapporté dans le Tableau 7, trois des cinq facteurs ont deux à trois items dont le coefficient de saturation standardisé dépasse ou approche le seuil minimal généralement recommandé de 0,40. Le trait latent « Vraisemblance et incertitude » comporte un élément au-delà de 0,40 et un à la limite du seuil (0,39) ; le trait latent « Raisonnement verbalisé » ne comporte qu'un item au-delà de 0,40.

Dans le but de proposer un test plus court, la réduction du nombre d'items de moitié a été étudiée. Dans cette approche, chacun de ces cinq facteurs serait quantifié par deux items<fnref n="8" />. Tout en ayant pris soin de questionner la formulation des items avant leur éventuelle

<footnote n="8">⁸ Bien qu'il soit souvent recommandé de recourir à un minimum de trois items par facteur latent (Floyd & Widaman, 1995 ; Hair et al., 2019), on rappele que, selon Kline (2011), cette recommandation ressort surtout du fait que les modèles qui n'ont que deux items sont plus sujets à des problèmes d'estimation lorsque l'échantillon est petit. Avec un *n* = 245, l'échantillon est suffisamment grand pour opérer une estimation convenable.</footnote>

<footnote n="7">⁷ L'échelle de Likert allait de 1 à 7, où 1 est « *tout à fait improbable* » et 7 est « *tout à fait probable* ».</footnote>
Diagramme d'éboulis de l'échelle HCTA (2e étude)

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Fig. 4. Diagramme d'éboulis de l'échelle Halpern Critical Tool Assessment (HCTA) originale (20 items).</figcaption></figure>

<table><caption>**Tableau 7**
Estimation des paramètres standardisés du HCTA à 20 items et sur 5 facteurs.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Trait latent</th><th rowspan="2">Item</th><th rowspan="2">Coefficient standardisé β</th><th rowspan="2">Errore type</th><th rowspan="2">Valeur z</th><th rowspan="2">Valeur p</th><th colspan="2">IC95 %</th></tr><tr><th>Borne inf.</th><th>Borne sup.</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">Réflexion en test d'hypothèses</td><td>HCTA_Hypoth_01</td><td>0,25</td><td>0,07</td><td>3,33</td><td>0,001</td><td>0,10</td><td>0,39</td></tr><tr><td>HCTA_Hypoth_02</td><td><strong>0,56</strong></td><td>0,07</td><td>8,31</td><td>0,000</td><td>0,43</td><td>0,69</td></tr><tr><td>HCTA_Hypoth_03</td><td>0,17</td><td>0,08</td><td>2,27</td><td>0,023</td><td>0,02</td><td>0,32</td></tr><tr><td>HCTA_Hypoth_04</td><td><strong>0,52</strong></td><td>0,07</td><td>7,80</td><td>0,000</td><td>0,39</td><td>0,65</td></tr><tr><td rowspan="3">Raisonnement verbalisé</td><td>HCTA_Raison_01</td><td>0,19</td><td>0,07</td><td>2,65</td><td>0,008</td><td>0,05</td><td>0,33</td></tr><tr><td>HCTA_Raison_02</td><td>-0,02</td><td>0,06</td><td>-0,25</td><td>0,800</td><td>-0,14</td><td>0,11</td></tr><tr><td>HCTA_Raison_03</td><td><strong>0,41</strong></td><td>0,09</td><td>4,29</td><td>0,000</td><td>0,22</td><td>0,59</td></tr><tr><td rowspan="4">Analyse d'arguments</td><td>HCTA_Raison_04</td><td>0,28</td><td>0,08</td><td>3,54</td><td>0,000</td><td>0,13</td><td>0,44</td></tr><tr><td>HCTA_Hypoth_01</td><td>0,04</td><td>0,08</td><td>0,54</td><td>0,591</td><td>-0,12</td><td>0,20</td></tr><tr><td>HCTA_Hypoth_02</td><td>0,38</td><td>0,08</td><td>5,04</td><td>0,000</td><td>0,23</td><td>0,53</td></tr><tr><td>HCTA_Hypoth_03</td><td><strong>0,64</strong></td><td>0,08</td><td>8,23</td><td>0,000</td><td>0,48</td><td>0,79</td></tr><tr><td rowspan="4">Vraisemblance et incertitude</td><td>HCTA_Hypoth_04</td><td><strong>0,54</strong></td><td>0,08</td><td>7,20</td><td>0,000</td><td>0,39</td><td>0,68</td></tr><tr><td>HCTA_Hypoth_01</td><td>0,31</td><td>0,07</td><td>4,45</td><td>0,000</td><td>0,17</td><td>0,44</td></tr><tr><td>HCTA_Hypoth_02</td><td>0,26</td><td>0,07</td><td>3,82</td><td>0,000</td><td>0,13</td><td>0,40</td></tr><tr><td>HCTA_Hypoth_03</td><td>0,39</td><td>0,07</td><td>5,73</td><td>0,000</td><td>0,26</td><td>0,53</td></tr><tr><td rowspan="4">Prise de décisions et résolution de problèmes</td><td>HCTA_Hypoth_04</td><td><strong>0,42</strong></td><td>0,07</td><td>6,13</td><td>0,000</td><td>0,29</td><td>0,56</td></tr><tr><td>HCTA_Hypoth_01</td><td>-0,16</td><td>0,08</td><td>-1,97</td><td>0,049</td><td>-0,33</td><td>0,00</td></tr><tr><td>HCTA_Hypoth_02</td><td><strong>0,50</strong></td><td>0,08</td><td>6,38</td><td>0,000</td><td>0,35</td><td>0,66</td></tr><tr><td>HCTA_Hypoth_03</td><td><strong>0,45</strong></td><td>0,08</td><td>5,73</td><td>0,000</td><td>0,30</td><td>0,60</td></tr><tr><td></td><td>HCTA_Hypoth_04</td><td><strong>0,60</strong></td><td>0,08</td><td>7,38</td><td>0,000</td><td>0,44</td><td>0,76</td></tr></tbody></table>

HCTA : Halpern Critical Tool Assessment.

Les nombres en gras correspondent aux valeurs supérieures à 0,30, valeur seuil minimale communément admise.
élimination<fnref n="9" />,<fnref n="10" />, les items conservés correspondent, pour l'essentiel, à ceux dont le coefficient de saturation standardisé était le plus élevé lors de l'AFC réalisée sur le HCTA en 20 items. Les coefficients de saturation standardisés de chacun des items retenus dépassent le seuil de 0,40 pour quatre de cinq facteurs (Tableau 8), ces coefficients pouvant être qualifiés de satisfaisants. Les deux items du facteur « Raisonnement verbalisé » présentent des coefficients proches du seuil minimal de 0,3, parfois mentionné dans la littérature comme moins contraignant. Cependant, l'un des deux items (HCTA_Raison_04) affiche un coefficient de 0,26, ce qui est très faible et soulève des questions. Nous avons néanmoins choisi de le conserver afin de maintenir une structure de deux items par facteur.

Ensuite, une comparaison des modèles tétrafactoriels et unifactoriels du HCTA a été effectuée, selon que l'on ne retenait que 10 items ou que les 20 items étaient conservés (Tableau 9). Le modèle à 10 items répartis sur cinq facteurs renvoie des indices d'adéquations positifs, à la différence des trois autres modèles (20 items sur un ou cinq facteurs, ainsi que 10 items sur un facteur) dont les résultats des CFI et TLI sont en deçà du seuil minimal de 0,90. En outre, le ratio $\chi^2$/ddl du modèle à 10 items sur cinq facteurs est moins élevé que pour les autres modèles. Enfin, les valeurs des indices RMSEA et SRMR des modèles à 20 items sur un ou cinq facteurs, ainsi que du modèle à 10 items sur un facteur sont proches ou excèdent les seuils de 0,10. Seul le modèle à 10 items sur cinq facteurs est caractérisé par un bon ajustement ($p[\chi^2] = 0,176$). Enfin, l'AIC est le plus faible pour ce modèle à 10 items sur 5 facteurs. Quant au BIC, seul le modèle à 10 items sur un facteur un indice plus faible.

La comparaison de l'ensemble de ces indicateurs est donc plus favorable à une version réduite à 10 items du HCTA qu'à la version à 20 items.

Enfin, le modèle à 10 items sur 5 facteurs a été comparé aux autres modèles selon la théorie de Vuong (Tableau 10). Il se distingue de tous les autres modèles ($p < 0,01$). Dans tous les cas, ce modèle est en meilleure adéquation aux données que celui auquel il est comparé ($p < 0,01$).

Dans l'ensemble, les coefficients de consistance interne rapportés sont plus élevés pour la version réduite à 10 items que pour la version originale à 20 items (Tableau 11). Concernant la version originale du HCTA, les coefficients $\omega_t$ et $\alpha$ sont compris, selon le facteur, entre $\omega_t = 0,30$ et $\alpha = 0,21$, d'une part, et $\omega_t = 0,53$ et $\alpha = 0,43$, d'autre part.

Les indices de consistance interne pour la version réduite à 10 items sont néanmoins faibles eux aussi, allant de $\omega_t = 0,15$ et $\alpha = 0,15$ à $\omega_t = 0,51$ et $\alpha = 0,51$. Les indices de consistance interne pour l'ensemble de l'échelle sont néanmoins acceptables à élevés, et plus favorables à la version courte (p. ex. $\omega_{h:AFE} = 0,48$, $\omega_{t:AFE} = 0,74$, $\omega_{tAFC} = 0,70$ pour la version originale vs $\omega_{h:AFE} = 0,62$, $\omega_{t:AFE} = 0,78$, $\omega_{tAFC} = 0,73$ pour la version réduite).

### 3.3.2. La 2ᵉ étude du CriTT

#### 3.3.2.1. Vérification des présupposés.
Le test de sphéricité de Bartlett est significatif ($\chi^2 = 1650,44$, $ddl = 136$, $p < 0,05$) et le coefficient KMO est de 0,94, considéré comme excellent : les données sont donc factoriables. Le caractère normal des données a été appuyé par les valeurs d'aplatissement (kurtosis compris entre -0,39 et 1,45) et d'asymétrie (skewness compris entre -0,98 et -0,23) comprises entre les limites de -2 et +2.

#### 3.3.2.2. Le nombre de facteurs à extraire.
Le test de valeurs propres a surévalué le nombre de facteurs (trois), mais les tests d'analyse parallèle, les coordonnées optimales et le facteur d'accélération ont identifié un facteur unique (Fig. 5).

#### 3.3.2.3. Analyse factorielle confirmatoire.
L'analyse confirmatoire a été opérée sur le facteur « Confiance » de l'échelle CriTT (les facteurs « Valorisation » et « Mésinterpération » avaient été écartés pour cette 2ᵉ étude). À l'exception du 2ᵉ item, la saturation des items est bonne (Tableau 12).

L'échelle « Confiance » du CriTT a été testée en retranchant le 2ᵉ item (Tableau 13), puis l'adéquation des données au modèle a été étudiée selon que l'on retient 17 ou 16 items (Tableau 14). Les différents indices sont très similaires et correspondent aux valeurs standards qui sont reconnues comme satisfaisantes. Toutefois, l'AIC et le BIC sont plus faibles pour l'échelle à 16 items. En outre, le modèle à 16 items est distinguable du modèle à 17 items ($p < 0,001$) et s'adapte davantage aux données, $z = 39,62$ ; $p < 0,001$.

Dans l'ensemble, les coefficients de consistance interne rapportés sont équivalents entre les versions à 17 et 16 items (Tableau 15), ceux-ci étant estimés à 0,91 pour la version à 17 items et à 0,92 pour la version à 16 items.

### 3.3.3. Le processus de validation critériée

Une étude de corrélation convergente de l'échelle HCTA réduite à 10 items avec le facteur « Confiance » du CriTT réduit à 16 items a été opérée. Au regard de la théorie et de la recherche, la corrélation entre le score au facteur CriTT et les scores au test HCTA serait positive. Les coefficients de corrélation de Pearson ont été calculés entre l'échelle HCTA réduite à 10 items, ses cinq facteurs, et le facteur « Confiance » du CriTT (Tableau 16). Le niveau de la corrélation de Pearson entre la version réduite du HCTA et ses différents facteurs varie, selon les facteurs, de $r = 0,52$ ; $p < 0,001$ et $r = 0,71$ ; $p < 0,001$, soit une corrélation positive de modérée à bonne. Concernant la corrélation entre la version réduite du HCTA et le facteur « Confiance » du CriTT, une corrélation positive faible à modérée peut être constatée ($r = 0,24$ ; $p < 0,001$) qui illustre la relative prédictibilité des habiletés en PC, mesurées avec le facteur « Confiance » du CriTT.

## 3.4. Conclusion de la 2ᵉ étude

Au terme de cette seconde étude, des analyses factorielles confirmatoires ont montré qu'une version raccourcie à 10 items du test HCTA révélait une meilleure adéquation des données au modèle en cinq facteurs que la version originale à 20 items. En outre, les indices de consistance interne semblent meilleurs.

<footnote n="9">⁹ Dans le cas du trait latent « Prise de décisions et résolution de problèmes », l'item HCTA_Decisi_04 ($\beta$ = 0,60) est exclu au profit des items HCTA_Decisi_02 ($\beta$ = 0,50) et HCTA_Decisi_03 ($\beta$ = 0,45). Lors de la contre-traduction, la formulation des questions et réponses reliées à cet item avait fait l'objet de nombreuses discussions qui suggéraient des problèmes de fond. L'item HCTA_Decisi_03, qui porte sur une scène de la vie de tous les jours comparable et dont la traduction avait suscité moins de discussions, est privilégié.</footnote>

<footnote n="10">¹⁰ Plusieurs descriptions de situations ou options de réponses comportent des ambiguïtés qui se prètent assez mal aux questions à choix multiples (Case & Donahue, 2008). Par exemple, l'item HCTA_Hypoth_01 porte sur la distinction entre corrélations et causalités : il convenait de choisir la réponse qui ne retient pas la causalité entre les deux faits et se limite à souligner une corrélation, et de rejeter la réponse qui, écrite au conditionnel, se contente de soupçonner l'hypothèse de causalité entre les deux faits sans prendre parti (cette option a été choisie par un quart des répondants, soit 27,45 %). L'item HCTA_Hypoth_03 consiste, quant à lui, à considérer plusieurs hypothèses pour évaluer une situation et chacune de ces hypothèses doit être « classée » sur une échelle d'importance à sept niveaux (1 = pas du tout important ; 7 = extrêmement important) ; plusieurs des hypothèses qui ont été privilégiées par les répondants sont exclues des réponses jugées correctes alors qu'elles sont à la limite des réponses acceptées (p. ex. l'hypothèse n° 6 doit être considérée comme « très importante » ou « extrêmement importante » ; or, la réponse « importante » qui a été choisie par 34,78 % des répondants est considérée comme une réponse erronée). On peut aussi évoquer l'item HCTA_Arugme_01 qui repose sur la détection de procédés rhétoriques de désinformation (en l'espèce, la monogenicité) ; la réponse attendue est le rejet de toute conclusion hâtive, mais un quart des répondants (26,92 %) s'est tourné vers l'option qui envisage au conditionnel la conclusion suggérée.</footnote>
<table><caption>**Tableau 8**
Estimation des paramètres standardisés du HCTA réduit à 10 items et sur 5 facteurs.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Trait latent</th><th rowspan="2">Item</th><th rowspan="2">Coefficient standardisé β</th><th rowspan="2">Érreur type</th><th rowspan="2">Valeur z</th><th rowspan="2">Valeur p</th><th colspan="2">IC95 %</th></tr><tr><th>Borne inf.</th><th>Borne sup.</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Réflexion en test d'hypothèses</td><td>HCTA_Hypoth_02</td><td><strong>0,56</strong></td><td>0,07</td><td>7,71</td><td>0,000</td><td>0,41</td><td>0,70</td></tr><tr><td>HCTA_Hypoth_04</td><td><strong>0,53</strong></td><td>0,07</td><td>7,42</td><td>0,000</td><td>0,39</td><td>0,67</td></tr><tr><td rowspan="2">Raisonnement verbalisé</td><td>HCTA_Raison_03</td><td>0,31</td><td>0,12</td><td>2,48</td><td>0,013</td><td>0,06</td><td>0,55</td></tr><tr><td>HCTA_Raison_04</td><td>0,26</td><td>0,11</td><td>2,37</td><td>0,018</td><td>0,05</td><td>0,48</td></tr><tr><td rowspan="2">Analyse d'arguments</td><td>HCTA_Urume_03</td><td><strong>0,55</strong></td><td>0,08</td><td>6,56</td><td>0,000</td><td>0,38</td><td>0,71</td></tr><tr><td>HCTA_Urume_04</td><td><strong>0,62</strong></td><td>0,09</td><td>6,98</td><td>0,000</td><td>0,45</td><td>0,80</td></tr><tr><td rowspan="2">Vraisemblance et incertitude</td><td>HCTA_Vraise_03</td><td><strong>0,57</strong></td><td>0,07</td><td>8,20</td><td>0,000</td><td>0,43</td><td>0,70</td></tr><tr><td>HCTA_Vraise_04</td><td><strong>0,58</strong></td><td>0,07</td><td>8,39</td><td>0,000</td><td>0,45</td><td>0,72</td></tr><tr><td rowspan="2">Prise de décisions et résolution de problèmes</td><td>HCTA_Decisi_02</td><td><strong>0,54</strong></td><td>0,14</td><td>3,80</td><td>0,000</td><td>0,26</td><td>0,82</td></tr><tr><td>HCTA_Decisi_03</td><td><strong>0,44</strong></td><td>0,12</td><td>3,64</td><td>0,000</td><td>0,21</td><td>0,68</td></tr></tbody></table>

HCTA : Halpern Critical Tool Assessment.
Les nombres en gras correspondent aux valeurs supérieures à 0,30, valeur seuil minimale communément admise.

<table><caption>**Tableau 9**
Comparaison des indicateurs de l'analyse factorielle confirmatoire du HCTA.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Indicateurs</th><th colspan="2">5 facteurs</th><th colspan="2">1 facteur</th></tr><tr><th>20 items</th><th>10 items</th><th>20 items</th><th>10 items</th></tr></thead><tbody><tr><td>χ² (ddl)</td><td>312,97/160</td><td>31,41/25</td><td>251,17/104</td><td>65,80/35</td></tr><tr><td>Ratio χ²/ddl</td><td>1,96</td><td>1,26</td><td>2,41</td><td>1,88</td></tr><tr><td>p (χ²)</td><td>&lt; 0,001</td><td>0,176</td><td>&lt; 0,001</td><td>0,001</td></tr><tr><td>CFI</td><td>0,66</td><td>0,97</td><td>0,56</td><td>0,86</td></tr><tr><td>TLI</td><td>0,60</td><td>0,95</td><td>0,49</td><td>0,82</td></tr><tr><td>RMSEA</td><td>0,06</td><td>0,03</td><td>0,08</td><td>0,06</td></tr><tr><td>RMSEA IC [90 %]</td><td>[0,05–0,07]</td><td>[0,00–0,06]</td><td>[0,06–0,09]</td><td>[0,04–0,08]</td></tr><tr><td>SRMR</td><td>0,07</td><td>0,04</td><td>0,08</td><td>0,06</td></tr><tr><td>AIC</td><td>10 895,60</td><td>6150,19</td><td>8407,15</td><td>6164,58</td></tr><tr><td>BIC</td><td>11 070,67</td><td>6255,23</td><td>8519,19</td><td>6234,61</td></tr></tbody></table>

HCTA : Halpern Critical Tool Assessment.

<table><caption>**Tableau 10**
Comparaison des indicateurs de l'analyse factorielle confirmatoire du HCTA.</caption><thead><tr><th>Modèle comparé</th><th>Modèle de comparaison</th><th>Test de variance</th><th>Test du ratio de vraisemblance</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">10 items sur 5 facteurs</td><td>20 items sur 5 facteurs</td><td>ω² = 5,81 ; p &lt; 0,001</td><td rowspan="4">z = 62,36, p &lt; 0,001</td></tr><tr><td>20 items sur 1 facteur</td><td>ω² = 5,46 ; p &lt; 0,001</td></tr><tr><td>10 items sur 1 facteur</td><td>ω² = 0,162 ; p = 0,009</td></tr><tr><td></td><td>LR = 34,39 ; p = 0,002</td></tr></tbody></table>

HCTA : Halpern Critical Tool Assessment. Le modèle à 10 items et cinq facteurs est imbibué au modèle à 10 items et un facteur. Pour la comparaison de ces deux modèles, un test robuste du ratio de vraisemblance a été effectué.

Quant au CriTT, seule l'échelle « Confiance » a été étudiée. Seul un item semble poser problème sur le plan de la saturation à la composante présumée. En revanche, la suppression de cet item n'améliore pas les indices d'adéquation des données au modèle et les indices de con- sistance interne sont comparables.

Le facteur « Confiance » du CriTT permettrait de prédire modérément le HCTA puisqu'une corrélation significative quoique faible à modérée peut être établie.

## 4. La discussion des résultats

Cette recherche visait à discuter d'un processus de validation psy- chométrique de deux instruments de mesure de la PC. D'autres qualités psychométriques demeurent à étudier avant de conseiller l'utilisation de ces instruments, dont la fidélité test-retest. Ainsi, la stabilité de la mesure reste donc à étudier avant de recommander l'utilisation d'un outil.

Ces deux instruments reposent sur deux postulats différents, mais complémentaires : le HCTA vise à établir un score constituant un indice

<table><caption>**Tableau 11**
Coefficients alpha de Cronbach (α), oméga (ω<sub>h:AFE</sub>, ω<sub>t:AFE</sub>, ω<sub>h:AFC</sub>, ω<sub>t:AFC</sub>) pour le HCTA.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Facteur</th><th colspan="3">HCTA original (20 items)</th><th colspan="3">HCTA réduit (10 items)</th></tr><tr><th>ω<sub>h</sub></th><th>ω<sub>t</sub></th><th>α</th><th>ω<sub>h</sub></th><th>ω<sub>t</sub></th><th>α</th></tr></thead><tbody><tr><td>Reflexion en test d'hypothèses</td><td>-</td><td>0,42<br>(0,25 ; 0,84)</td><td>0,39<br>(0,16 ; 0,79)</td><td>-</td><td><strong>0,45</strong><br>(0,18 ; 0,83)</td><td><strong>0,45</strong><br>(0,18 ; 0,83)</td></tr><tr><td>Raisonnement verbalisé</td><td>-</td><td><strong>0,30</strong><br>(0,22 ; 0,85)</td><td><strong>0,21</strong><br>(0,15 ; 0,79)</td><td>-</td><td>0,15<br>(0,08 ; 0,56)</td><td>0,15<br>(0,08 ; 0,56)</td></tr><tr><td>Analyse d'arguments</td><td>-</td><td>0,46<br>(0,40 ; 0,77)</td><td>0,41<br>(0,30 ; 0,71)</td><td>-</td><td><strong>0,51</strong><br>(0,07 ; 0,65)</td><td><strong>0,51</strong><br>(0,07 ; 0,65)</td></tr><tr><td>Vraisemblance et incertitude</td><td>-</td><td>0,37<br>(0,27 ; 0,86)</td><td>0,32<br>(0,08 ; 0,87)</td><td>-</td><td><strong>0,50</strong><br>(0,09 ; 0,78)</td><td><strong>0,50</strong><br>(0,09 ; 0,78)</td></tr><tr><td>Prise de décisions et résolution de problèmes</td><td>-</td><td><strong>0,53</strong><br>(0,45 ; 0,88)</td><td><strong>0,43</strong><br>(0,40 ; 0,84)</td><td>-</td><td>0,39<br>(0,18 ; 0,67)</td><td>0,39<br>(0,18 ; 0,67)</td></tr><tr><td>Échelle HCTA</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Modèle d'AFE</td><td>0,48<br>(0,10 ; 0,85)</td><td>0,74<br>(0,52 ; 0,99)</td><td>0,66<br>(0,44 ; 0,86)</td><td><strong>0,62</strong><br>(0,42 ; 0,81)</td><td><strong>0,78</strong><br>(0,67 ; 0,86)</td><td>0,66<br>(0,47 ; 0,88)</td></tr><tr><td>Modèle d'AFC</td><td></td><td>0,06</td><td>0,70</td><td><strong>0,08</strong><br>(0,81 ; 0,73)</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

HCTA : Halpern Critical Tool Assessment. Pour la version réduite du HCTA, nous retenons les items HCTA_Hypoth_02, HCTA_Hypoth_04, HCTA_Raison_03, HCTA_Raison_04, HCTA_Urume_03, HCTA_Urume_04, HCTA_Vraise_03, HCTA_Vraise_04, HCTA_Decisi_02, HCTA_Decisi_03. Les intervalles de confiance à 95 % sont rapportés entre parenthèses. Afin de comparer les coefficients d'une version à l'autre, les indices les plus élevés sont en gras.

de la performance de l'individu sur cinq facteurs qui seraient des hab- ilétés en PC ; le CriTT mesure les croyances et les dispositions vis-à-vis de la PC.

### 4.1. Le HCTA

Quant au HCTA, la structuration autour des cinq facteurs semble être modérément appuyée sans toutefois permettre de corroborer celle-ci de façon plus ferme. Les indices psychométriques alimentent l'argu- mentation en faveur de ce test comme outil de mesure de la PC à la différence d'autres tests comme le CCTDI (Kakai, 2003 ; Walsh & Hardy, 1997). En revanche, la qualité psychométrique du test reste discutable. Par exemple, même si l'adéquation des données aux modèles est bonne dans le cas d'un test réduit à 10 items répartis sur cinq facteurs, les coefficients standardisés des deux items finalement retenus pour le facteur « Raisonnement verbalisé » sont faibles.

Bien que Verburgh et al. (2013) suggéraient qu'une solution uni- factorielle était plus parcimonieuse, nos indices issus de l'AFC suggèrent
Diagramme d'éboulis de l'échelle CriTT (2e étude)

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Fig. 5. Diagramme d'éboulis pour les items relatifs au facteur « Confiance » l'échelle Critical Thinking Toolkit (CriTT) originale (17 items).</figcaption></figure>

Tableau 12

Estimation des paramètres standardisés de l'échelle confiance du CriTT à 17 items.

<table><thead><tr><th rowspan="2">Item</th><th rowspan="2">Coefficient standardisé β</th><th rowspan="2">Erreur type</th><th rowspan="2">Valeur z</th><th rowspan="2">Valeur p</th><th colspan="2">IC95 %</th></tr><tr><th>Borne inf.</th><th>Borne sup.</th></tr></thead><tbody><tr><td>Item 1</td><td>0,52</td><td>0,05</td><td>10,62</td><td>0,000</td><td>0,43</td><td>0,62</td></tr><tr><td>Item 2</td><td>0,33</td><td>0,06</td><td>5,46</td><td>0,000</td><td>0,21</td><td>0,44</td></tr><tr><td>Item 3</td><td>0,66</td><td>0,04</td><td>16,79</td><td>0,000</td><td>0,58</td><td>0,73</td></tr><tr><td>Item 4</td><td>0,64</td><td>0,04</td><td>15,54</td><td>0,000</td><td>0,56</td><td>0,72</td></tr><tr><td>Item 5</td><td>0,60</td><td>0,04</td><td>13,53</td><td>0,000</td><td>0,51</td><td>0,68</td></tr><tr><td>Item 6</td><td>0,78</td><td>0,03</td><td>26,95</td><td>0,000</td><td>0,72</td><td>0,83</td></tr><tr><td>Item 7</td><td>0,66</td><td>0,04</td><td>16,95</td><td>0,000</td><td>0,58</td><td>0,74</td></tr><tr><td>Item 8</td><td>0,62</td><td>0,04</td><td>14,62</td><td>0,000</td><td>0,54</td><td>0,70</td></tr><tr><td>Item 9</td><td>0,60</td><td>0,04</td><td>13,80</td><td>0,000</td><td>0,52</td><td>0,69</td></tr><tr><td>Item 10</td><td>0,72</td><td>0,03</td><td>21,56</td><td>0,000</td><td>0,66</td><td>0,79</td></tr><tr><td>Item 11</td><td>0,68</td><td>0,04</td><td>18,47</td><td>0,000</td><td>0,61</td><td>0,76</td></tr><tr><td>Item 12</td><td>0,62</td><td>0,04</td><td>14,58</td><td>0,000</td><td>0,54</td><td>0,70</td></tr><tr><td>Item 13</td><td>0,67</td><td>0,04</td><td>17,77</td><td>0,000</td><td>0,60</td><td>0,75</td></tr><tr><td>Item 14</td><td>0,54</td><td>0,05</td><td>11,25</td><td>0,000</td><td>0,45</td><td>0,64</td></tr><tr><td>Item 15</td><td>0,65</td><td>0,04</td><td>16,50</td><td>0,000</td><td>0,58</td><td>0,73</td></tr><tr><td>Item 16</td><td>0,58</td><td>0,05</td><td>12,78</td><td>0,000</td><td>0,49</td><td>0,67</td></tr><tr><td>Item 17</td><td>0,62</td><td>0,04</td><td>14,86</td><td>0,000</td><td>0,54</td><td>0,71</td></tr></tbody></table>

CriTT : Critical Thinking Toolkit.

Les nombres en gras correspondent aux valeurs supérieures à 0,30, valeur seuil minimale communément admise.

une bonne adéquation au modèle à cinq facteurs, si l'échelle est réduite à 10 items. D'ailleurs, la réduction du HCTA à une dizaine d'items améliore quelque peu les indices de consistance interne ($\omega_{\epsilon,AFE} = 0,78$ et $\alpha = 0,66$), ce qui soutient l'idée d'une mesure un peu plus fidèle que la

Tableau 13

Estimation des paramètres standardisés l'échelle confiance du CriTT réduit à 16 items.

<table><thead><tr><th rowspan="2">Item</th><th rowspan="2">Coefficient standardisé β</th><th rowspan="2">Erreur type</th><th rowspan="2">Valeur z</th><th rowspan="2">Valeur p</th><th colspan="2">IC95 %</th></tr><tr><th>Borne inf.</th><th>Borne sup.</th></tr></thead><tbody><tr><td>Item 1</td><td>0,53</td><td>0,05</td><td>10,74</td><td>0,000</td><td>0,43</td><td>0,62</td></tr><tr><td>Item 2</td><td>0,66</td><td>0,04</td><td>16,86</td><td>0,000</td><td>0,58</td><td>0,74</td></tr><tr><td>Item 3</td><td>0,64</td><td>0,04</td><td>15,62</td><td>0,000</td><td>0,56</td><td>0,72</td></tr><tr><td>Item 4</td><td>0,59</td><td>0,04</td><td>13,32</td><td>0,000</td><td>0,50</td><td>0,68</td></tr><tr><td>Item 5</td><td>0,77</td><td>0,03</td><td>26,60</td><td>0,000</td><td>0,72</td><td>0,83</td></tr><tr><td>Item 6</td><td>0,66</td><td>0,04</td><td>17,03</td><td>0,000</td><td>0,59</td><td>0,74</td></tr><tr><td>Item 7</td><td>0,62</td><td>0,04</td><td>14,53</td><td>0,000</td><td>0,53</td><td>0,70</td></tr><tr><td>Item 8</td><td>0,60</td><td>0,04</td><td>13,72</td><td>0,000</td><td>0,52</td><td>0,69</td></tr><tr><td>Item 9</td><td>0,72</td><td>0,03</td><td>21,60</td><td>0,000</td><td>0,66</td><td>0,79</td></tr><tr><td>Item 10</td><td>0,68</td><td>0,04</td><td>18,43</td><td>0,000</td><td>0,61</td><td>0,76</td></tr><tr><td>Item 11</td><td>0,62</td><td>0,04</td><td>14,54</td><td>0,000</td><td>0,53</td><td>0,70</td></tr><tr><td>Item 12</td><td>0,68</td><td>0,04</td><td>17,96</td><td>0,000</td><td>0,60</td><td>0,75</td></tr><tr><td>Item 13</td><td>0,54</td><td>0,05</td><td>11,34</td><td>0,000</td><td>0,45</td><td>0,64</td></tr><tr><td>Item 14</td><td>0,65</td><td>0,04</td><td>16,44</td><td>0,000</td><td>0,57</td><td>0,73</td></tr><tr><td>Item 15</td><td>0,58</td><td>0,05</td><td>12,79</td><td>0,000</td><td>0,49</td><td>0,67</td></tr><tr><td>Item 16</td><td>0,62</td><td>0,04</td><td>14,80</td><td>0,000</td><td>0,54</td><td>0,71</td></tr></tbody></table>

CriTT : Critical Thinking Toolkit.

Les nombres en gras correspondent aux valeurs supérieures à 0,30, valeur seuil minimale communément admise.

formule originale en 20 items ($\omega_{\epsilon,AFE} = 0,74$ et $\alpha = 0,64$). Les résultats sont cohérents avec de récents exercices de validation sur le HCTA (Tableau 17). L'indice $\alpha$ est plus élevé que celui obtenu par Verburgh et al. (2013 ou par Bie et al. (2015; $\alpha = 0,64$). Il reste cependant en deçà du résultat avancé dans le manuel du test (Halpern, 2016; $\alpha = 0,77$). En comparaison aux WGCTA et au CCTT, le HCTA se trouve à des niveaux
<table><caption>**Tableau 14**

Comparaison des indicateurs de l'analyse factorielle confirmatoire du CriTT.</caption><thead><tr><th>Indicateurs</th><th>Modèle original à 17 items</th><th>Modèle réduit à 16 items</th></tr></thead><tbody><tr><td>χ² (ddl)</td><td>209,63/119</td><td>192,53/104</td></tr><tr><td>Ratio χ²/ddl</td><td>1,76</td><td>1,85</td></tr><tr><td>p (χ²)</td><td>&lt; 0,001</td><td>&lt; 0,001</td></tr><tr><td>CFI</td><td>0,94</td><td>0,94</td></tr><tr><td>TLI</td><td>0,93</td><td>0,93</td></tr><tr><td>RMSEA</td><td>0,06</td><td>0,06</td></tr><tr><td>RMSEA IC [90 %]</td><td>[0,04-0,07]</td><td>[0,05-0,07]</td></tr><tr><td>SRMR</td><td>0,05</td><td>0,04</td></tr><tr><td>AIC</td><td>15 789,97</td><td>14 758,68</td></tr><tr><td>BIC</td><td>15 909,01</td><td>14 870,72</td></tr></tbody></table>

CriTT : Critical Thinking Toolkit.

<table><caption>**Tableau 15**

Coefficients alpha de Cronbach (α), oméga (ω<sub>t</sub>:AFE) pour l'échelle « Confiance » du CriTT.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Échelle « Confiance » originale du CriTT<br>(17 items)</th><th colspan="2">Échelle « Confiance » réduite du CriTT</th></tr><tr><th>α</th><th>A</th></tr></thead><tbody><tr><td>ω<sub>t</sub>:AFE</td><td>0,91 (0,86 ; 0,93)</td><td>0,92 (0,91 ; 0,96)</td></tr></tbody></table>

CriTT : Critical Thinking Toolkit.

<table><caption>**Tableau 16**

Moyennes, écarts-types et corrélations des cinq facteurs du HCTA réduit à 10 items et de ses cinq facteurs, et du facteur « Confiance » du CriTT réduit à 16 items.</caption><thead><tr><th>Variable</th><th>X&#772;</th><th>SD</th><th>Test d'hypoth.</th><th>Raisonnement</th><th>Analyse d'arguments</th><th>Probabilités</th><th>Prise de décisions</th><th>Confiance (CriTT)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Test d'hypothèses</td><td>6,53</td><td>2,12</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Raisonnement</td><td>2,22</td><td>0,73</td><td>0,38**<br>[0,27 ; 0,48]</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Analyse d'arguments</td><td>8,03</td><td>1,89</td><td>0,23**<br>[0,11 ; 0,35]</td><td>0,18**<br>[0,06 ; 0,30]</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Probabilités</td><td>2,89</td><td>0,97</td><td>0,36**<br>[0,24 ; 0,46]</td><td>0,30**<br>[0,19 ; 0,41]</td><td>0,31**<br>[0,19 ; 0,42]</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Prise de décisions</td><td>11,95</td><td>2,28</td><td>0,14*<br>[0,01 ; 0,26]</td><td>0,17**<br>[0,04 ; 0,28]</td><td>0,08<br>[-0,05 ; 0,20]</td><td>0,15*<br>[0,03 ; 0,27]</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Score total de l'échelle</td><td>31,62</td><td>4,96</td><td>0,71**<br>[0,64 ; 0,76]</td><td>0,52**<br>[0,42 ; 0,60]</td><td>0,60**<br>[0,52 ; 0,68]</td><td>0,58**<br>[0,49 ; 0,66]</td><td>0,60**<br>[0,52 ; 0,68]</td><td>0,24**<br>[0,12 ; 0,35]</td></tr><tr><td>Confiance (CriTT)</td><td>112,29</td><td>20,24</td><td>0,18**<br>[0,06 ; 0,30]</td><td>0,06<br>[-0,07 ; 0,18]</td><td>0,11<br>[-0,02 ; 0,23]</td><td>0,05<br>[-0,07 ; 0,18]</td><td>0,22**<br>[0,10 ; 0,34]</td><td></td></tr></tbody></table>

HCTA : Halpern Critical Tool Assessment ; CriTT : Critical Thinking Toolkit. Les valeurs entre crochets indiquent l'intervalle de confiance à 95 % pour chaque corrélation.

<table><caption>**Tableau 17**

Comparatif des indices de consistance interne du HCTA et de ses différents facteurs.</caption><thead><tr><th></th><th>Ku et Ho<br>(2010)</th><th colspan="2">Verburgh et al. (2013)</th><th>de Bie et al.<br>(2015)</th><th>Halpern<br>(2016)</th><th>Franco et al.<br>(2018)</th><th colspan="2">Présente recherche</th></tr></thead><tbody><tr><td>Version du HCTA</td><td>Inconnue</td><td colspan="2">Inconnue (v.<br>longue)</td><td>Inconnue (v.<br>courte)</td><td>S2 (v.<br>courte)</td><td>Inconnue (v.<br>longue)</td><td>S2 (v. courte)</td><td>S2 (v. courte à<br>10 items)</td></tr><tr><td>Langue du test (pays)</td><td>Inconnue<br>(Chine)</td><td colspan="2">Flamand<br>(Flandres/Bel.)</td><td>Flamand<br>(Pays-Bas)</td><td>Anglais<br>(É.-U.)</td><td>Portugais<br>(Portugal)</td><td>Français (Wallonie/<br>Bel., France,<br>Québec)</td><td></td></tr><tr><td>Analyse d'arguments</td><td>-</td><td>α = 0,38</td><td>α = 0,44</td><td>α = 0,22</td><td>-</td><td>-</td><td>α = 0,39</td><td>α = 0,31</td></tr><tr><td>Prise de décisions et la<br>résolution de<br>problèmes</td><td>-</td><td>α = 0,25</td><td>α = 032</td><td>α = 0,43</td><td>-</td><td>-</td><td>α = 0,21</td><td>α = 0,15</td></tr><tr><td>Réflexion en test<br>d'hypothèses</td><td>-</td><td>α = 0,46</td><td>α = 0,44</td><td>α = 0,38</td><td>-</td><td>-</td><td>α = 0,42</td><td>α = 0,51</td></tr><tr><td>Raisonnement verbalisé</td><td>-</td><td>α = 0,17</td><td>α = 0,28</td><td>α = 0,19</td><td>-</td><td>-</td><td>α = 0,32</td><td>α = 0,50</td></tr><tr><td>Vraisemblance et<br>incertitude</td><td>-</td><td>α = 0,31</td><td>α = 0,34</td><td>α = 0,18</td><td>-</td><td>-</td><td>α = 0,43</td><td>α = 0,39</td></tr><tr><td>Ensemble du HCTA</td><td>α = 0,70</td><td>α = 0,53 (α = 0,37<br>pour la v. courte)</td><td>α = 0,64<br>(α = 0,44 pour la<br>v. courte)</td><td>α = 0,64</td><td>α = 0,77</td><td>ω = 0,75<br>(ω = 0,58 pour la<br>v. courte)</td><td>α = 0,64, ω<sub>t</sub> = 0,72</td><td>α = 0,66,<br>ω<sub>t</sub> = 0,78</td></tr></tbody></table>

HCTA : Halpern Critical Tool Assessment. Les recherches Ku et Ho (2010), Verburgh et al. (2013) et Halpern (2016) et pour la présente recherche rapportent l'alpha standardisé. Nous rapportons aussi l'oméga total. La nature de l'alpha dans la recherche de Bie et al. (2015) et la nature de l'oméga dans la recherche de Franco et al. (2018) ne sont pas précisées.

similaires : i. par rapport au WGCTA, l'indice α se trouve un peu en deçà des indices mesurés les plus élevés, soit α = 0,74 (Hassan & Madhum, 2007 ; Loo & Thorpe, 1999) et α = 0,78 (Hergovich & Arendasy, 2005) ; ii. en comparaison au CCTT, l'indice α est au-delà de α = 0,52 (Verburgh et al., 2013) et α = 0,61 (Hergovich & Arendasy, 2005). En conclusion, le HCTA apparaît donc comme une alternative intéressante aux tests de mesure déjà existants, car ses propriétés psychométriques rapportent une bonne adéquation au modèle et une consistance interne acceptable.

## 4.2. Le CriTT

Concernant le CriTT, celui-ci est censé comporter trois facteurs. Après analyse en composante principale et étude du contenu des items, deux facteurs aux qualités psychométriques acceptables, mais dont la cohérence théorique semble discutable, ont été retranchés. La composante « Valorisation » mériterait d'être repensée afin de correspondre davantage aux enjeux des concepts d'attentes et valeurs. Pour une recherche subséquente, il est suggéré de retravailler les items proposés de telle sorte qu'ils représentent mieux les différentes facettes de la théorie. Enfin, si tant est que le facteur « Mésinterprétation » soit justifié théoriquement, elle mériterait d'être amplement retravaillée considérant la faiblesse psychométrique des résultats. Finalement, seul le facteur « Confiance » en sa PC qui, conceptuellement, se rapproche du sentiment d'autoefficacité en PC, a été retenu. À l'exception d'un item

<footnote>*p < 0,05, **p < 0,01, ***p < 0,001.</footnote>
<caption>**Tableau 18**</caption>

Comparatif des indices de consistance interne du facteur self-confidence du CCTDI et du facteur *confidence/self-efficacy* du CriTT.

<table><thead><tr><th></th><th>N.C.<br>Facione<br>et al.<br>(1994)</th><th>Ip et al. (2000)</th><th>Yeh (2002)</th><th>Laird<br>(2005)</th><th>Tiwari et al.<br>(2006)</th><th>İskifoğlu (2013)</th><th>Stupple<br>et al.<br>(2017)</th><th>Kavenuke<br>et al.<br>(2020)</th><th>Présente<br>recherche</th></tr></thead><tbody><tr><td>Langue du<br>test (pays)</td><td>Anglais<br>(É.-U.)</td><td>Inconnu (Chine)</td><td>Mandarin<br>(Chine)</td><td>Anglais<br>(Chine)</td><td>Anglais<br>(É.-U.)</td><td>Inconnu (Hong<br>Kong)</td><td>Anglais<br>(Roy.-<br>Uni)</td><td>Anglais<br>(Tanzanie)</td><td>Français<br>(Wall./Bel.,<br>France,<br>Québec)</td></tr><tr><td>Self-<br>confidence<br>(CCTDI)</td><td>0,78</td><td>0,34 ≤ α ≤ 0,76<sup>a</sup></td><td>0,68</td><td>0,72</td><td>0,66</td><td>0,71 ≤ α ≤ 0,80<sup>a</sup></td><td>0,88</td><td>0,88</td><td>0,64</td></tr><tr><td>Confidence/<br>self-efficacy<br>(CriTT)</td><td>–</td><td>–</td><td>–</td><td>–</td><td>–</td><td>–</td><td>–</td><td>α = 0,92</td><td>α = 0,92<br>ω<sub>t</sub> = 0,92</td></tr></tbody></table>

CriTT : Critical Thinking Toolkit. La nature de l'alpha dans les précédentes recherches n'est pas précisée. Les indices rapportés pour la présente recherche sont les alpha standardisés et l'oméga total.

ª Les recherches de Ip et al. (2000) et de Tiwari et al. (2006) ne rapportent pas l'indice de consistance interne pour chacun des facteurs du CCTDI et se contentent d'indiquer que les indices alpha des facteurs sont compris dans un intervalle.

qui pourrait être retranché (réduisant l'échelle à 16 items), ce facteur fait preuve d'une excellente consistance interne (ωt = 0,92 et α = 0,92). La consistance interne se montre ainsi beaucoup plus élevée qu'avec le CCTDI (Tableau 18) pour lequel plusieurs recherches ont calculé un indice variant entre 0,68 ≤ α ≤ 0,88 (N.C. Facione et al., 1994; İskifoğlu, 2013; Kavenuke et al., 2020; Laird, 2005; Tiwari et al., 2006; Yeh, 2002). En conclusion, ce facteur du CriTT constitue une alternative créable au CCTDI pour mesurer la confiance en sa PC. Soutout, le libre accès au CriTT, à la différence du CCTDI, constitue une opportunité pour bâtir une mesure des attitudes en PC.

### 4.3. La validité critériée

Concernant la validation critériée, il convient de revenir aux recherches précédentes. L'étude de la corrélation convergente du CriTT avait été étudiée avec les notes moyennes des étudiants, l'Argument Evaluation Test (AET) et le Cognitive Reflection Test (CRT) (Stupple et al., 2017). Le facteur Confiance du CriTT corrélait faiblement positivement, voire négativement (−0,20 ≤ r ≤ 0,13), avec ces critères. Du côté du HCTA, il avait été étudié au regard du Real-world Outcomes of Critical Thinking (RWO)<fnref n="11" /> (H.A. Butler, 2012 ; H.A. Butler et al., 2012, 2017), adapté du Decision Outcomes Inventory (de Bruin et al., 2007) : il en ressortait que le score au RWO était un bon prédictif au HCTA (−0,33 ≤ r ≤ −0,38). Aussi, des corrélations positives avaient été établies entre des tests d'habiletés cognitives et de dispositions de pensée et avec une version chinoise du HCTA (Ku & Ho, 2010). La nature de la relation entre dispositions et habiletés en PC semble moins étayée quoique la corrélation soit notée comme faiblement à modérément positive (P.A. Facione et al., 2000; Kong, 2001). En outre, une corrélation positive avait été identifiée entre habiletés en PC et autoefficacité (0,23 ≤ r ≤ 0,40 ; Gloudemans et al., 2013; Overly, 2001) ou entre PC et estime de soi (r = 0,31 ; Suliman & Halabi, 2007). Plus précisément, selon les travaux de Colucciello (1997) les habiletés en PC, quantifiées avec le CCTST, ne seraient que faiblement corrélées avec le facteur self-confidence (r = 0,18). Sur le plan de la validation prédictive, cette étude montre donc le caractère relativement prédictif de l'autoefficacité en PC vis-à-vis des habiletés en PC qui est comparable aux recherches antérieures. Considérant que les deux construits semblent différents, l'autoefficacité en sa PC devrait être intégrée à la

conceptualisation des dispositions en PC d'Halpern (1998), en cohérence avec la proposition de N.C. Facione et al. (1994), qui sou-lignait déjà l'importance de la confiance en ses raisonnements.

### 4.4. Recommandations afin de poursuivre le travail de développement d'une instrumentation

Le CriTT et le HCTA constituent des bases utiles, quoique perfectibles, afin de se doter d'outils de mesure de la PC qui sont opérationnels en langue française.

En ce qui concerne les dispositions, il est suggéré d'utiliser le sentiment d'autoefficacité en pensée critique issu du CriTT. Le CriTT pourrait être enrichi en l'associant à la Critical Thinking Disposition Scale (Sosu, 2013), afin de développer une compréhension plus globale des dispositions en pensée critique, en accord avec les propositions conceptuelles. Quant aux habiletés, il est proposé de retenir le score basé sur la version courte S2 du HCTA réduite à 10 items répartis sur cinq facteurs. Ces deux échelles en français ont une tenue psychométrique comparable aux échelles originales en anglais et dans d'autres langues.

Il reste toutefois que le HCTA n'est pas exempt de critiques. Même si nos indices plaident en faveur d'une structure tétrafactorielle, Possin (2013) s'interroge sur les fondements des habiletés en PC d'Halpern (2003) et qui mènent aux cinq facteurs retenus. Le HCTA est mobilisable comme un indicateur « perfectible » (fixable ; Possin, 2013, p. 11) : sans rejeter l'importance de ces facteurs (ils peuvent être retrouvés d'une façon ou d'une autre dans les autres tests de PC), ces tests comportent des angles morts. D'ailleurs, la PC ne saurait être réduite à la mesure des habiletés (avec le HCTA, le WGCTA ou le CCTT) ou des dispositions (avec un test comme le CCTI ou avec le CriTT). Ainsi, même si les raisonnements fallacieux (p. ex. les fausses analogies) sont au cœur des enjeux de la désinformation, l'habileté à les débusquer n'est guère prise en compte : la part de ce facteur ne correspond qu'à 6 % du score possible de la version utilisée du HCTA (12 % dans la version étudiée par Possin, 2013). Une réflexion doit donc être engagée sur les questionnaires de mesure de la PC pour prendre en compte l'identification des logiques « fallacieuses » des sophismes (le concept de fallacies, en anglais, est probablement ce qui s'en rapproche le plus), car les étudiants qui ont conscience des normes épistémiques d'argumentation ont de meilleurs résultats dans les tâches de raisonnement informel sur les sophismes (Weinstock et al., 2004). La proposition de Nieto et Saiz (2011), qui suggèrent d'intégrer le facteur épistémologique de la pensée critique (épistémologie évaluative), va dans ce sens.

Il reste donc pertinent d'examiner plus en profondeur l'utilité du HCTA, en tenant compte de ses limites psychométriques. Les disparités observées dans le poids relatif des habiletés, déjà soulignées par Possin

<footnote n="11">¹¹ À l'origine, le RWO était utilisé pour évaluer les preuves de validité de l'indice Adult Decision-Making Competence (A-DMC). Il mesure, sur la base de l'autodéclaration, les événements négatifs de la vie dans plusieurs domaines (travail, finances, santé, éducation, relations interpersonnelles).</footnote>
(2013) et confirmées dans la version actuelle du test, mériteraient une analyse approfondie, tout comme les interdépendances entre ces habiletés (p. ex. dans quelle mesure l'analyse d'arguments améliore-t-elle la prise de décision ?). Par ailleurs, les corrélations faibles entre les dimensions de la pensée critique invitent à repenser leur articulation conceptuelle. Il serait également intéressant de questionner dans quelle mesure la possession d'habiletés garantit une pensée critique effective, en intégrant des éléments contextuels et disciplinaires. Enfin, de futures études pourraient explorer comment les ressources internes (connaissances, compétences métacognitives) et externes (outils, interactions sociales) s'articulent pour soutenir une pensée critique contextualisée et efficace. Une telle approche contribuerait à mieux cerner les limites des tests actuels et à proposer des outils plus adaptés à une compréhension globale et contextuelle de la pensée critique.

## 5. Les limites

La principale limite de cette recherche résulte dans le caractère inégal des échantillons wallons, français et québécois dans lesquels les étudiants français sont davantage représentés. De plus, les ressources étant limitées, les phases exploratoires et confirmatoires ont été amalgamées. En outre, le contexte de passation des questionnaires différait légèrement selon les groupes (tranquillité de l'environnement, heure, etc.). Aussi, notre échantillon de futurs enseignants en histoire étant homogène, ce profil limite la généralisabilité des résultats à d'autres disciplines.

Bien que cette étude ait apporté des indices précieux concernant la validité psychométrique des deux échelles, il est important de noter que nous n'avons pas testé l'invariance des mesures à travers différents groupes. Une analyse factorielle confirmatoire multigroupe (AFC-multigroupe) aurait pu être utilisée pour cela. Cependant, en raison des tailles d'échantillons inégales, cette procédure n'a pas été jugée pertinente dans le cadre de cette recherche. Nous encourageons vivement les futures recherches à explorer cette voie en utilisant des échantillons plus équilibrés. Tester l'invariance des mesures permettra de renforcer la robustesse des conclusions.

## 6. Conclusion

Devant l'importance accordée à la PC dans les politiques publiques en éducation, il importait de mettre sur pied des instruments qui permettront d'identifier le rapport des apprenants à celle-ci, singularlement chez les futurs enseignants qui auront la responsabilité d'œuvrer à l'éducation aux médias et aux compétences informationnelles. Toutefois, les instruments existants ne sont guère accessibles en français et ne reposent que sur les habiletés ou les dispositions de la PC. Les éléments de validation présentés suggèrent que l'on puisse appréhender le sentiment d'efficacité en pensée critique grâce à une échelle unifactorielle en 16 items qui repose sur le facteur Confiance du CriTT, ainsi que les habiletés de pensée critique avec une version du HCTA réduite à 10 items. Ils constituent des instruments solides qui mériteraient toutefois d'être perfectionnés pour développer un outil qui vise à une appréhension plus holistique de la PC. En outre, les facteurs de dispositions et d'habiletés de la PC, en toute ou partie pris en compte dans les deux instruments proposés, sont insuffisants si la dimension épistémique de la PC est considérée.

Cependant, le caractère éminemment contextualisé de la PC, quoique théoriquement pris en compte dans le test HCTA d'Halpern, semble insuffisamment considéré. En effet, le contexte informationnel, numérique et médiatique actuel ne trouve pas sa place dans ce test et n'est pas plus pris en compte dans le CriTT. Des recherches ultérieures visant à mesurer les habiletés et dispositions en PC (par exemple en contexte réel d'évaluation de l'information sur l'Internet) devront alors davantage s'intégrer dans ces nouveaux environnements qui bouleversent le rapport à l'information et suscitent l'intérêt pour l'esprit critique.

# Déclaration de liens d'intérêts

Les auteurs déclarent ne pas avoir de liens d'intérêts.

# Remerciements

Les auteurs remercient pour leur participation au financement de cette recherche le Fonds de recherche du Québec — société et culture (FRQSC), le Conseil de recherche en sciences humaines du Canada (CRSH), Mitacs Canada, le ministère québécois de l'Éducation et de l'Enseignement supérieur (MÉES) et les Offices jeunesse internationaux du Québec (LOJIQ).

Ils tiennent à remercier chaleureusement les évaluateurs pour le temps et les efforts consacrés à l'examen du manuscrit. Leurs précieux commentaires ont aidé à l'amélioration de ce dernier.

## Logiciels employés

RStudio 1.2.1315 (R 3.6.1) a été employé. Le remplacement des données manquantes par la méthode wkNN a été réalisé avec la librairie DMwR 0.4.1. Les analyses en composantes principales et les analyses factorielles exploratoires ont été réalisées avec nFactors 2.3.3.1 (identification du nombre de facteurs) et psych 1.8.12 (coefficient de saturation des items, ainsi que les indices de consistance interne α standardisé et ω total et hiérarchique avec leurs intervalles de confiance). Les analyses factorielles confirmatoires ont été effectuées avec la librairie R lavaan 0.6-5 (adéquation des modèles et saturations factorielles). Les modèles d'AFC ont été comparés avec la librairie nonnest2 0.5-5. Enfin, les analyses de corrélations ont été effectuées avec les librairies corrplot 0.84 (r de Pearson et matrice de corrélation) et GGally 1.4.0 (matrice graphique de corrélation).

# Annexe A Matériel complémentaire

Les matériels complémentaires (Fig. 1 et Tableau 19) accompagnant la version en ligne de cet article sont disponibles sur http://www.sciencedirect.com et https://doi.org/10.1016/j.erap.2025.101110.

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