Mesure de la pensée originale à l’école élémentaire (MOTES)

1. Résumé / Abstract

La Mesure de la pensée originale à l’école élémentaire (Measure of Original Thinking in Elementary School, MOTES ; Acar et al., 2024) est un instrument psychométrique informatisé et standardisé, spécialement conçu pour évaluer la pensée originale et le potentiel créatif chez les élèves de l’enseignement primaire (enfants âgés d’environ 6 à 12 ans). Développée pour surmonter les limitations historiques des tests traditionnels de pensée divergente — souvent longs, coûteux à corriger manuellement et peu adaptés aux environnements scolaires contemporains —, la MOTES intègre une interface interactive et ludifiée (game-like) administrée sur ordinateur ou tablette tactile.

L’instrument final est composé de 24 items répartis équitablement sur trois sous-échelles distinctes de 8 items chacune : la sous-échelle des Usages (adaptation de la tâche des utilisations alternatives), la sous-échelle des Exemples (génération d’instances singulières au sein de catégories conceptuelles) et la sous-échelle des Phrases (combinaison originale d’éléments sémantiques dissemblables). Contrairement aux approches classiques axées sur la fluidité quantitative, chaque item sollicite une production unique et ciblée, notée sur une échelle ordinale de 1 (« pas du tout original ») à 5 (« très original »). L’évaluation des réponses repose sur une architecture de psychométrie computationnelle mobilisant des modèles de traitement automatique du langage naturel (TALN), tout en maintenant une concordance remarquable avec des évaluateurs humains experts.

Les propriétés psychométriques de la MOTES témoignent d’une fidélité exceptionnelle : la consistance interne, quantifiée par le coefficient H de Hancock, atteint 0,82 pour les Usages, 0,85 pour les Exemples, 0,88 pour les Phrases et 0,89 pour le facteur général d’originalité d’ordre supérieur (avec un oméga de McDonald $\omega = 0,87$). L’accord inter-juges entre les algorithmes automatisés et les évaluateurs humains est très élevé ($r = 0,79$ à $0,91$). Les analyses factorielles confirmatoires appuient un modèle hiérarchique dominé par un facteur général d’originalité. Enfin, la validité de construit et la validité externe sont confirmées par des corrélations substantielles avec les Torrance Tests of Creative Thinking (TTCT) et les scores de compétences académiques (MAP Reading et Mathématiques).

2. Mots-clés / Keywords

Créativité, Pensée originale, Pensée divergente, Psychométrie computationnelle, Évaluation scolaire, Enfants, École élémentaire, Intelligence artificielle, Traitement automatique du langage naturel, Modélisation factorielle hiérarchique, Fonctionnement différentiel de l’item.

3. Auteurs / Authors

L’instrument a été conçu, développé et validé par une équipe de chercheurs de premier plan spécialisés en créativité, psychométrie contemporaine et psychologie de l’éducation :

• Selcuk Acar, Ph.D. : Professeur agrégé et directeur du Center for Gifted Education and Talent Development au sein du Département de psychologie de l’éducation à l’University of North Texas (Denton, TX, États-Unis). Chercheur reconnu internationalement pour ses travaux sur la mesure de la créativité, le haut potentiel et les approches psychométriques de la pensée divergente. Identifiant chercheur : ORCID.
• Denis Dumas, Ph.D. : Professeur associé en méthodes de recherche quantitatives et psychométrie à l’University of Georgia (Athènes, GA, États-Unis). Spécialiste de la modélisation par équations structurelles, de la théorie de la réponse aux items et de la psychométrie computationnelle appliquée aux processus cognitifs supérieurs. Identifiant chercheur : ORCID.
• Peter Organisciak, Ph.D. : Professeur agrégé au Département d’études de l’information et des technologies à l’University of Denver (Denver, CO, États-Unis). Expert en science des données textuelles, modèles de traitement automatique du langage naturel et évaluation automatisée de la sémantique textuelle appliquée à la créativité. Identifiant chercheur : ORCID.
• Kelly Berthiaume, Ph.D. : Chercheuse en psychologie cognitive et de l’éducation, affiliée aux travaux de modélisation psychométrique et de développement d’outils d’évaluation de la pensée chez l’enfant à l’Université de North Texas.

4. Objectif / Purpose

L’objectif central de la Measure of Original Thinking in Elementary School (MOTES) est de fournir aux chercheurs, aux psychologues scolaires et aux éducateurs un dispositif rigoureux, écologique et standardisé permettant d’évaluer la pensée originale chez les élèves de l’école primaire. La créativité est aujourd’hui universellement reconnue comme l’une des compétences fondamentales du XXIe siècle, indispensable à la résolution de problèmes complexes, à l’adaptabilité socio-émotionnelle et à l’innovation scientifique et technologique. Pourtant, son évaluation systématique en milieu scolaire s’est longtemps heurtée à des obstacles méthodologiques et pratiques majeurs.

Justification théorique et méthodologique

Pendant plusieurs décennies, l’évaluation de la pensée divergente dans l’enfance a été dominée par des batteries telles que les Torrance Tests of Creative Thinking (TTCT ; Torrance, 1966, 1998) ou les tâches dérivées de la batterie de Guilford (1967). Bien que pionniers, ces instruments souffrent de plusieurs limites critiques lorsqu’ils sont appliqués à grande échelle :

• Le biais de fluidité : Les protocoles traditionnels demandent aux participants d’écrire le plus grand nombre possible d’idées en un temps limité. De nombreuses recherches psychométriques (Runco et al., 2010 ; Silvia et al., 2008) ont démontré que cette consigne entraîne un chevauchement statistique massif entre la fluidité (quantité d’idées) et l’originalité (qualité/rareté des idées), la seconde étant souvent l’artefact mécanique de la première.
• La lourdeur de la cotation : L’évaluation manuelle par des juges humains exige des dizaines d’heures d’entraînement, présente un coût financier prohibitif et génère des risques constants de dérive de cotation (coder drift) ou de biais subjectifs.
• Le décalage développemental et ergonomique : Les formats papier-crayon conventionnels peuvent désavantager les jeunes enfants dont la vitesse motrice d’écriture ou les habiletés orthographiques sont encore en développement, masquant ainsi leur potentiel créatif conceptuel réel.

Pour dépasser ces verrous, la MOTES adopte le paradigme de l’instruction explicite d’originalité (« be-creative instructions ») et la règle de la réponse unique : chaque item incite expressément l’élève à fournir une seule idée, mais la plus ingénieuse, surprenante et unique possible. Ce format isole la capacité de production créative qualitative des capacités motrices d’écriture rapide.

Applications en recherche et en milieu scolaire

Dans le domaine de la recherche fondamentale, la MOTES permet d’examiner la trajectoire développementale de la créativité durant l’enfance moyenne, d’explorer les corrélations neurales et cognitives de l’idéation originale, et d’étudier les interactions entre la pensée divergente, les fonctions exécutives et les apprentissages scolaires.

En milieu éducatif et clinique, la MOTES remplit plusieurs fonctions cruciales :

• Identification des talents et haut potentiel : L’outil offre une porte d’entrée équitable pour repérer les élèves à haut potentiel créatif, notamment ceux issus de milieux défavorisés ou de minorités linguistiques chez qui les tests d’intelligence traditionnels (QI) peuvent s’avérer biaisés ou insuffisants.
• Évaluation de programmes pédagogiques : Elle permet de mesurer objectivement l’efficacité d’interventions éducatives, de modules d’apprentissage par projet ou de curriculums axés sur l’innovation et la résolution créative de problèmes (Creative Problem Solving).
• Diagnostic psycho-éducatif : Elle aide à cartographier le profil cognitif individuel d’un élève, en mettant en lumière des forces divergentes chez des enfants pouvant par ailleurs présenter des difficultés d’apprentissage scolaire conventionnel (ex. TDAH, dyslexie).

5. Construit psychologique / Construct

Le construit psychologique mesuré par la MOTES est la pensée originale (Original Thinking), opérationnalisée comme la capacité cognitive à générer des idées, des concepts, des associations ou des solutions qui sont à la fois statistiquement rares (inhabituelles au sein du groupe de référence) et sémantiquement appropriées (pertinentes vis-à-vis de la consigne et du contexte imposé). Dans la littérature contemporaine en psychologie cognitive (Runco & Jaeger, 2012), l’originalité constitue la composante primordiale, la condition sine qua non de la créativité, sans laquelle une production peut être utile mais banale.

Structure tridimensionnelle de premier ordre

Afin de capturer l’originalité à travers une variété représentative de contextes cognitifs et linguistiques adaptés à l’enfance, la MOTES déploie 24 items distribués équitablement selon trois sous-construits ou tâches opérationnelles :

1. La sous-échelle des Usages (Uses – 8 items)

Inspirée de la classique tâche des utilisations alternatives (Alternative Uses Task ou AUT), cette dimension sollicite la flexibilité cognitive et la capacité à désactiver la fixité fonctionnelle (l’incapacité à envisager un objet au-delà de son usage commun habituel). Les élèves sont confrontés à des objets ordinaires du quotidien (ex. une boîte en carton, un trombone, une chaussette, une brosse à dents) et doivent inventer un usage inédit, ingénieux et plausible.

Exemple de dynamique cognitive : Face au stimulus « une fourchette », une réponse banale (score de 1) consisterait à dire « manger des spaghettis ». Une réponse légèrement modifiée (score de 2 ou 3) serait « peigner les cheveux d’une poupée ». Une réponse hautement originale (score de 4 ou 5) ferait référence à « un râteau miniature pour faire des motifs dans le sable d’un jardin zen » ou « une antenne de fortune pour capter des signaux radio dans une maquette spatiale ».

2. La sous-échelle des Exemples (Examples – 8 items)

Cette sous-échelle explore la capacité d’activation de la mémoire sémantique et la recherche au sein de catégories conceptuelles complexes ou combinatoires. Les élèves doivent fournir un exemple précis répondant à une contrainte double ou inhabituelle (ex. nommer des objets qui sont simultanément ronds et bruyants, ou des choses douces mais dangereuses).

Exemple de dynamique cognitive : Pour la contrainte « des choses qui sont jaunes et liquides », une réponse typique et automatique (score de 1) est « du jus d’orange » ou « de l’huile ». Une réponse originale (score de 5) mobilisera des concepts distants issus de domaines scientifiques ou fictionnels, tels que « du soufre en fusion près d’un volcan » ou « une potion de lumière liquide ».

3. La sous-échelle des Phrases (Sentences – 8 items)

Cette dimension évalue l’intégration narrative et la créativité syntaxique et sémantique. L’enfant doit formuler une phrase cohérente intégrant deux ou trois mots-clés sémantiquement distants, sans recourir à des stéréotypes ou des associations automatiques.

Exemple de dynamique cognitive : Pour les mots « baleine », « bicyclette » et « nuage », une formulation élémentaire sera « La baleine regarde un enfant en vélo sous un nuage » (score 1). Une formulation créative élaborera une métaphore ou un cadre narratif inédit : « Dans mon rêve, une baleine volante pédalait sur une bicyclette d’argent pour disperser les nuages d’orage » (score 5).

Facteur d’originalité d’ordre supérieur

Bien que ces trois tâches sollicitent des opérations linguistiques et exécutives légèrement différentes, la modélisation psychométrique de la MOTES démontre qu’elles convergent vers une entité latente commune : le facteur général d’originalité (Higher-Order Originality Factor). Cela confirme que la pensée originale chez l’enfant opère comme un trait cognitif stable et transversal, reflétant la propension générale de l’esprit à dépasser les réseaux sémantiques proximaux au profit de trajectoires associatives distantes et novatrices.

6. Cadre théorique / Theoretical Framework

La conception de la MOTES s’ancre à la croisée de plusieurs courants fondamentaux de la psychologie cognitive, de la théorie psychométrique et des sciences cognitives computationnelles modernes.

Le modèle de la structure de l’intellect et la pensée divergente

Le socle historique de l’évaluation de la pensée originale remonte aux travaux de J.P. Guilford (1956, 1967) sur la Structure de l’Intellect, qui a formalisé la distinction cruciale entre la pensée convergente (visant une solution unique, logique et déterminée) et la pensée divergente (capacité à générer une multiplicité de directions, d’options novatrices et d’associations conceptuelles). E. Paul Torrance (1966, 1974) a par la suite enrichi ce cadre en conceptualisant la créativité comme un processus dynamique de résolution de tensions et de lacunes informatives. La MOTES s’inscrit dans cette lignée tout en intégrant les révisions contemporaines de Mark A. Runco (Runco & Jaeger, 2012), qui préconisent d’isoler l’originalité pure de la redondance quantitative afin d’obtenir une métrique authentique de l’innovation cognitive.

La théorie associative de la créativité de Mednick

Sur le plan cognitif, la MOTES s’appuie fortement sur la théorie associative du processus créatif développée par Sarnoff Mednick (1962). Selon Mednick, les individus les plus créatifs se caractérisent par des hiérarchies associatives plates (flat associative hierarchies), ce qui leur permet d’accéder facilement à des concepts périphériques et distants dans leur réseau sémantique. À l’inverse, les individus moins originaux possèdent des hiérarchies associatives abruptes (steep associative hierarchies), générant immédiatement les réponses les plus stéréotypées et les plus dominantes sans parvenir à s’en extraire. Les trois tâches de la MOTES (Usages, Exemples, Phrases) placent délibérément l’enfant dans une configuration où il doit inhiber les réponses prototypiques pour activer des nœuds sémantiques éloignés.

Psychométrie computationnelle et sémantique distributionnelle

L’innovation majeure de la MOTES réside dans son adhésion à la psychométrie computationnelle (computational psychometrics ; Dumas et al., 2020 ; Organisciak et al., 2023). Historiquement, la cotation de la pensée divergente reposait soit sur des calculs d’infréquence statistique au sein d’un échantillon donné (ce qui rendait les scores dépendants de la taille et de la composition du groupe), soit sur des jugements humains subjectifs guidés par la méthode de consensus d’Amabile (Consensual Assessment Technique, CAT ; Amabile, 1982).

La MOTES transcende ces contraintes en exploitant des modèles de sémantique distributionnelle (distributional semantic models) et de grands modèles de langage (LLM). En s’appuyant sur l’hypothèse distributionnelle de Harris (les mots apparaissant dans des contextes similaires ont des significations proches), les algorithmes de la MOTES projettent les réponses des enfants dans des espaces vectoriels de haute dimension (ex. GloVe, fastText, architectures transformeurs). La distance sémantique (mesurée via le cosinus de l’angle entre le vecteur du stimulus et le vecteur de la réponse de l’enfant) fournit une mesure continue, automatisée, standardisée et reproductible de l’originalité, éliminant tout biais d’évaluation humaine tout en conservant une validité psychologique exemplaire.

7. Validité / Validity

La validité psychométrique de la MOTES a fait l’objet d’un examen exhaustif lors de son étude de validation initiale auprès d’échantillons représentatifs d’élèves de l’école primaire aux États-Unis (Acar et al., 2024).

Validité de contenu et validité écologique

La conception initiale comprenait quatre types de tâches et 40 amorces (prompts). La sélection finale des 24 items s’est appuyée sur :

• Une revue systématique de la littérature développementale sur la pensée créative chez l’enfant.
• Une validation par panel d’experts incluant des enseignants certifiés du primaire, des conseillers scolaires et des chercheurs internationaux en psychologie de la créativité.
• Des laboratoires cognitifs (cognitive labs) et des entretiens d’explicitation avec des élèves de cycle primaire visant à vérifier la compréhension des consignes, l’ergonomie de l’interface et l’absence de fatigue cognitive excessive liée au format numérique ludifié.

Validité convergente et de construit

La validité convergente a été démontrée par la mise en relation des scores de la MOTES avec l’instrument de référence en créativité, le Torrance Tests of Creative Thinking – Figural Form A (TTCT-Figural ; Torrance, 1998) :

• Le facteur général de la MOTES prédit de manière statistiquement significative les scores d’Originalité au TTCT-Figural.
• La MOTES montre également une relation positive substantielle avec l’Abstractness of Titles (capacité à générer des titres conceptuellement abstraits et originaux pour des productions graphiques) du TTCT, confirmant la nature transmodale (verbale-figurative) du construit d’originalité.
• L’originalité auto-évaluée par les élèves (auto-efficacité créative) présente une corrélation positive modérée mais significative, confirmant que les enfants ayant conscience de leur potentiel créatif obtiennent de meilleures performances à la MOTES.

Validité avec les critères de compétences académiques

L’étude d’Acar et ses collaborateurs (2024) a analysé les corrélations entre la MOTES et les mesures standardisées de progression académique (Measures of Academic Progress, MAP) largement utilisées dans les systèmes scolaires nord-américains :

• MAP Reading (Compréhension de lecture) : Le score composite de la MOTES présente une forte régression prédictive ($\beta = 0,63, p < 0,001$). Cette relation élevée s’explique par l’importance de la richesse du lexique sémantique et de la manipulation symbolique dans l’expression de la créativité verbale.
• MAP Mathematics (Mathématiques) : La relation avec les compétences en mathématiques est également substantielle ($\beta = 0,59, p < 0,001$), illustrant que la pensée originale partage des ressources cognitives communes avec le raisonnement abstrait et la résolution de problèmes non routiniers.

Validité discriminante

La vitesse de lecture (mesurée comme indicateur de décodage mécanique pur) n’a montré que des corrélations faibles avec les scores d’originalité de la MOTES, prouvant que l’instrument ne se réduit pas à une simple mesure de rapidité d’exécution linguistique, mais capte bien l’élaboration conceptuelle divergente.

Fonctionnement différentiel de l’item (DIF)

Des analyses de fonctionnement différentiel des items (Differential Item Functioning, DIF) ont été conduites pour évaluer l’équité de la mesure selon le genre et l’appartenance ethnique. Si un fonctionnement différentiel modéré a été détecté sur un sous-ensemble restreint d’items ($p = 0,01$), l’impact au niveau du score global d’ordre supérieur s’avère négligeable, garantissant une mesure équitable pour l’ensemble des sous-groupes démographiques scolaires.

8. Fidélité / Reliability

La fiabilité de la MOTES a été établie au moyen d’indices psychométriques avancés adaptés aux modèles à variables latentes et aux protocoles computationnels.

Consistance interne et coefficient de représentativité du construit

En raison des limites reconnues de l’alpha de Cronbach face aux modèles multifactoriels et hiérarchiques, les auteurs ont principalement rapporté le coefficient H de Hancock (Hancock & Mueller, 2001), qui quantifie la fidélité maximale d’un construit en tenant compte de la disparité des saturations factorielles :

• Sous-échelle des Usages (8 items) : $H = 0,82$
• Sous-échelle des Exemples (8 items) : $H = 0,85$
• Sous-échelle des Phrases (8 items) : $H = 0,88$
• Facteur d’originalité d’ordre supérieur : $H = 0,89$

En complément, la fidélité composite oméga de McDonald pour le modèle général d’originalité s’élève à $\omega = 0,87$, confirmant un degré d’homogénéité et de précision métrique exceptionnel pour un instrument évaluant la créativité chez les enfants.

Fidélité inter-juges et concordance Homme-Machine

L’un des défis majeurs des tests de créativité informatisés réside dans la fidélité des algorithmes de notation automatique par rapport au jugement humain expérimenté. Les analyses de corrélation intraclasse et d’accord inter-juges ont démontré une convergence spectaculaire :

• Sous-échelle des Usages : corrélation entre score algorithmique et note humaine de $r = 0,79$.
• Sous-échelle des Exemples : corrélation de $r = 0,91$.
• Sous-échelle des Phrases : corrélation de $r = 0,85$.

Ces niveaux de concordance atteignent voire dépassent la fidélité habituellement observée entre deux évaluateurs humains indépendants, attestant de la robustesse industrielle du moteur d’évaluation automatisé de la MOTES.

9. Analyse factorielle / Factor Analysis

La structure dimensionnelle de la MOTES a fait l’objet d’investigations approfondies au moyen de l’analyse factorielle confirmatoire (AFC / Confirmatory Factor Analysis), menée sous des estimateurs robustes (WLSMV et MLR) adaptés aux variables ordinales.

Modèles concurrents testés

Les chercheurs ont soumis les données à plusieurs modélisations théoriques concurrentes afin de déterminer l’architecture latente la plus parcimonieuse et la plus fidèle aux données empiriques :

1. Modèle unidimensionnel strict : Tous les 24 items saturent directement sur un facteur unique d’originalité. Ce modèle a présenté un ajustement insuffisant, révélant la présence d’une variance résiduelle spécifique propre à la nature de chaque tâche linguistique.
2. Modèle à trois facteurs corrélés : Les items saturent exclusivement sur leurs facteurs de premier ordre respectifs (Usages, Exemples, Phrases), les trois facteurs étant libres d’inter-corréler. Ce modèle a affiché d’excellents indices d’ajustement global.
3. Modèle hiérarchique de second ordre (Higher-Order Model) : Les 24 items saturent sur leurs trois sous-dimensions de premier ordre respectives, lesquelles saturent toutes de manière substantielle sur un facteur latent commun de second ordre représentant la Pensée originale générale.

Qualité d’ajustement et sélection du modèle

Les analyses factorielles confirmatoires ont révélé que le modèle hiérarchique de second ordre s’ajustait de manière optimale aux données empiriques, tout en présentant une équivalence statistique remarquable avec le modèle à trois facteurs corrélés :

• Indice de comparaison de Bentler (CFI – Comparative Fit Index) $> 0,95$
• Indice de Tucker-Lewis (TLI) $> 0,95$
• Erreur quadratique moyenne d’approximation (RMSEA – Root Mean Square Error of Approximation) $< 0,05$
• Résidu quadratique moyen standardisé (SRMR) $< 0,06$

Les auteurs ont formellement retenu le modèle hiérarchique d’ordre supérieur pour des raisons à la fois théoriques et pratiques. Sur le plan théorique, ce modèle confirme l’existence d’une faculté générale d’idéation originale chez l’enfant, qui transcende les contingences de tâches particulières. Sur le plan pratique et appliqué, il autorise l’utilisation conjointe d’un score composite global d’originalité (extrêmement stable pour les bilans psycho-éducatifs généraux) et de trois scores de sous-échelles profilés (permettant d’identifier des forces ou des faiblesses spécifiques dans l’utilisation d’objets, la catégorisation ou l’intégration narrative syntactique).

10. Instrument de mesure / Instrument

Les spécifications techniques, opérationnelles et administratives de la Measure of Original Thinking in Elementary School (MOTES) sont détaillées ci-après :

• Nom complet de l’instrument : Measure of Original Thinking in Elementary School (MOTES).
• Traduction française : Mesure de la pensée originale à l’école élémentaire.
• Type d’évaluation : Test de performance maximale / Tâche cognitive ouverte d’évaluation de la pensée divergente.
• Support d’administration : Plateforme électronique / informatisée (navigateur web sécurisé, compatible avec ordinateurs de bureau, ordinateurs portables scolaires de type Chromebook et tablettes numériques tactiles).
• Population cible : Enfants scolarisés à l’école primaire (élèves âgés de 6 à 12 ans environ ; de la 1re à la 5e/6e année primaire / du CP au CM2 dans le système éducatif francophone).
• Nombre total d’items : 24 items standardisés.
• Structure des sous-échelles :
  • Sous-échelle 1 : Usages (Uses) — 8 items explorant l’affranchissement de la fixité fonctionnelle d’objets du quotidien.
  • Sous-échelle 2 : Exemples (Examples) — 8 items nécessitant l’identification d’occurrences singulières au sein de doubles contraintes sémantiques.
  • Sous-échelle 3 : Phrases (Sentences) — 8 items demandant l’élaboration de propositions intégrant des concepts éloignés.
• Format de réponse : Réponse textuelle unique par prompt (saisie au clavier ou via reconnaissance vocale adaptée selon les aménagements scolaires), avec consigne explicite d’originalité (« be-creative instructions »).
• Échelle et méthode de cotation :
  • Chaque production est notée sur une échelle ordinale de 1 à 5 :
    • 1 = Pas du tout original (Not original) : Réponse banale, évidente, tautologique ou hautement stéréotypée.
    • 2 = Faiblement original : Réponse commune avec une légère variation périphérique.
    • 3 = Modérément original : Réponse fonctionnelle démontrant une perspective inhabituelle mais accessible.
    • 4 = Original : Idée inventive, inattendue, sémantiquement distante et pertinente.
    • 5 = Très original (Very original) : Idée hautement imaginative, rare, novatrice, métaphorique ou exceptionnellement ingénieuse.
  • Moteur de cotation : Algorithmes automatisés de traitement automatique du langage naturel (TALN) basés sur la distance sémantique distributionnelle, avec possibilité de révision ou d’étalonnage par évaluateurs humains formés.
• Durée moyenne de passation : Environ 20 à 30 minutes au total (environ 7 à 10 minutes par bloc d’activités). L’interface comprend une ambiance ludique réduisant l’anxiété de performance.

11. Permissions, Tarifs et Année du test / Permissions & Fee and Test Year

• Année de publication officielle : 2024.
• Propriété intellectuelle et Copyright : La MOTES, son protocole informatique d’administration et ses modèles de cotation algorithmiques sont la propriété intellectuelle de leurs auteurs (Selcuk Acar, Denis Dumas, Peter Organisciak et Kelly Berthiaume) et de l’American Psychological Association (APA) dans le cadre de la publication princeps parue dans le Journal of Educational Psychology.
• Tarifs et modèle d’accès : L’accès à la plateforme informatisée expérimentale et aux algorithmes de notation est généralement mis à disposition sans frais de licence pour les projets de recherche académique fondamentale, sous réserve d’accord de recherche formalisé avec les auteurs et les institutions affiliées (University of North Texas / University of Georgia / University of Denver). Les déploiements institutionnels ou commerciaux à large échelle peuvent faire l’objet de conventions d’exploitation spécifiques.
• Modalités de demande d’accès : Les chercheurs et professionnels de l’éducation souhaitant utiliser la batterie MOTES dans le cadre d’études scientifiques ou de projets pilotes doivent contacter directement les auteurs correspondants via leurs coordonnées institutionnelles ou leurs profils académiques officiels.

12. Références / References

Les références bibliographiques suivantes fournissent les fondements théoriques, psychométriques et empiriques relatifs au développement et à la validation de la MOTES :

• Acar, S., Dumas, D., Organisciak, P., & Berthiaume, K. (2024). Measuring original thinking in elementary school: Development and validation of a computational psychometric approach. Journal of Educational Psychology, 116(6), 953–981. https://doi.org/10.1037/edu0000844
• Amabile, T. M. (1982). Social psychology of creativity: A consensual assessment technique. Journal of Personality and Social Psychology, 43(5), 997–1013. https://doi.org/10.1037/0022-3514.43.5.997
• Dumas, D., Organisciak, P., & Doherty, M. (2020). Measuring divergent thinking on large scales: A computational psychometric approach. Psychology of Aesthetics, Creativity, and the Arts, 15(4), 606–621. https://doi.org/10.1037/aca0000318
• Guilford, J. P. (1967). The nature of human intelligence. McGraw-Hill.
• Hancock, G. R., & Mueller, R. O. (2001). Rethinking construct reliability within latent variable systems. In R. Cudeck, S. du Toit, & D. Sörbom (Eds.), Structural equation modeling: Present and future—A Festschrift in honor of Karl Jöreskog (pp. 195–216). Scientific Software International.
• Mednick, S. A. (1962). The associative basis of the creative process. Psychological Review, 69(3), 220–232. https://doi.org/10.1037/h0048850
• Organisciak, P., Acar, S., Dumas, D., & Berthiaume, K. (2023). Beyond semantic distance: Automated scoring of divergent thinking with large language models. Computers in Human Behavior, 148, Article 107894. https://doi.org/10.1016/j.chb.2023.107894
• Runco, M. A., & Jaeger, G. J. (2012). The standard definition of creativity. Creativity Research Journal, 24(1), 92–96. https://doi.org/10.1080/10400419.2012.650092
• Runco, M. A., Millar, G., Acar, S., & Cramond, B. (2010). Torrance Tests of Creative Thinking as predictors of personal and public achievement: A fifty-year follow-up. Creativity Research Journal, 22(4), 361–368. https://doi.org/10.1080/10400419.2010.523393
• Silvia, P. J., Winterstein, B. P., Willse, J. T., Barona, C. M., Cram, J. T., Hess, K. I., Martinez, J. L., & Richard, C. A. (2008). Assessing creativity with divergent thinking tasks: Exploring the reliability of new scoring procedures. Psychology of Aesthetics, Creativity, and the Arts, 2(2), 68–85. https://doi.org/10.1037/1931-3896.2.2.68
• Torrance, E. P. (1998). Torrance Tests of Creative Thinking: Norms-technical manual: Figural (streamlined) forms A & B. Scholastic Testing Service.

13. Questions et items du questionnaire / Scale Items