Échelle de soutien académique aux étudiants (SASS)

1. Résumé / Abstract

L’Échelle de soutien académique aux étudiants (en anglais, Student Academic Support Scale – SASS) est un instrument psychométrique d’évaluation quantitative conçu pour mesurer la perception qu’ont les étudiants de l’enseignement supérieur de la disponibilité et de la qualité du soutien académique offert par leur écosystème éducatif. Fondée sur les travaux pionniers en psychologie de l’éducation et sur les paradigmes de la recherche d’aide académique (Stuart A. Karabenick), cette échelle structure l’environnement de soutien autour de trois vecteurs relationnels fondamentaux : les pairs (camarades d’études, groupes de travail), le corps enseignant (accessibilité des professeurs, bienveillance pédagogique, qualité des rétroactions) et les structures institutionnelles (services d’aide à la réussite, tutorat, bibliothèques, services d’orientation et de soutien psychologique).

Composée généralement d’un ensemble structuré d’items évalués sur une échelle de Likert graduée en 5 ou 7 points, la SASS permet de cartographier avec finesse le capital social perçu par l’étudiant au sein de son institution. Les études de validation psychométrique mettent en évidence une robustesse statistique remarquable, caractérisée par une consistance interne élevée (coefficients alpha de Cronbach et oméga de McDonald oscillant régulièrement entre 0,82 et 0,93 pour les différentes sous-échelles), une structure factorielle tridimensionnelle confirmée par l’analyse factorielle confirmatoire (AFC), et une excellente validité prédictive à l’égard de la persévérance académique, de l’engagement cognitif, de la réduction du risque d’abandon (décrochage universitaire) et de la santé mentale globale des apprenants dans le contexte universitaire contemporain.

2. Mots-clés / Keywords

Échelle de soutien académique aux étudiants, soutien par les pairs, soutien des enseignants, soutien institutionnel, recherche d’aide académique, persévérance universitaire, psychométrie, enseignement supérieur, autorégulation des apprentissages, sentiment d’appartenance.

3. Auteurs / Authors

Les fondements théoriques et les conceptualisations opérationnelles de la mesure du soutien académique perçu et des conduites de recherche d’aide chez les étudiants universitaires sont principalement issus des travaux du professeur Stuart A. Karabenick (1939–2020), chercheur émérite à l’Université du Michigan (University of Michigan, Combined Program in Education and Psychology) et à l’Université d’Eastern Michigan (Eastern Michigan University). Psychologue de renommée internationale dans le domaine de la motivation et de l’autorégulation, Stuart A. Karabenick a consacré plus de quatre décennies à disséquer les mécanismes socio-cognitifs qui poussent un apprenant en difficulté à solliciter ou, à l’inverse, à fuir le soutien académique.

Au fil des décennies, de nombreux collaborateurs et chercheurs en psychologie de l’éducation (notamment John R. Knapp, Ruth Newman, Marie Collins et divers consortiums universitaires nord-américains et européens) ont étendu ces travaux pour standardiser des instruments d’évaluation multicritères de l’environnement perçu, donnant naissance à des batteries psychométriques ciblant le soutien perçu provenant formellement des pairs, des enseignants et de l’institution universitaire globale.

4. Objectif / Purpose

4.1. Objectif de mesure et fondements applicatifs

L’objectif central de l’Échelle de soutien académique aux étudiants est de quantifier de manière standardisée et reproductible le degré auquel un étudiant perçoit son environnement universitaire comme une ressource active, disponible et psychologiquement sécurisante face aux exigences académiques. Contrairement aux approches administratives qui se bornent à recenser les services formellement ouverts sur un campus (nombre de tuteurs disponibles, heures d’ouverture des permanences professorales, ratios administratifs), la SASS postule que seule la perception subjective de ces ressources par l’étudiant gouverne ses décisions comportementales, son sentiment d’efficacité personnelle et son implication intellectuelle.

Dans les contextes universitaires contemporains, marqués par la massification des effectifs, l’accroissement de la diversité des profils étudiants et la transition vers des formats d’apprentissage hybrides ou à distance, la mesure de ce construit répond à des enjeux théoriques et pratiques cruciaux. La SASS mesure précisément :

• La propension perçue des pairs à collaborer, partager des ressources cognitives et fournir une entraide instrumentale et émotionnelle exempte de compétition délétère.
• La disponibilité psychologique, l’accessibilité communicationnelle et la clarté pédagogique du corps professoral, perçu soit comme un levier de remédiation, soit comme un obstacle intimidant.
• La visibilité, la pertinence fonctionnelle et la facilité d’accès aux services de soutien académique transversaux (ateliers d’écriture, tutorat disciplinaire, conseils méthodologiques, bibliothèques universitaires et services d’aide médico-psychologique).

4.2. Applications en recherche et en pratique institutionnelle

Sur le plan de la recherche en psychologie différentielle et en sciences de l’éducation, l’échelle constitue un outil diagnostique et pronostique de premier plan. Elle permet d’étudier les médiations et modérations complexes liant le climat motivationnel d’une filière universitaire à la rétention des étudiants de première année, moment critique où s’observe l’attrition la plus sévère. Elle sert également à examiner les disparités d’accès au capital académique vécues par les étudiants de première génération (premiers de leur famille à accéder à l’université), les étudiants internationaux ou les minorités sous-représentées.

Sur le plan clinique, institutionnel et psycho-pédagogique, la SASS fournit aux conseillers pédagogiques, aux psychologues universitaires et aux directions des affaires académiques des profils diagnostiques précis. Identifier qu’une cohorte perçoit un soutien solide de ses pairs mais ressent une barrière infranchissable vis-à-vis du corps enseignant permet de déployer des interventions ciblées (formations pédagogiques des enseignants, réorganisation des plages de tutorat, révision des modalités de feedback) plutôt que des politiques génériques et inefficaces.

5. Construit psychologique / Construct

Le construit psychologique mesuré par la SASS relève de la conceptualisation du soutien social contextualisé à l’arène éducative. Il se subdivise en trois dimensions interdépendantes, articulant le soutien instrumental (aide pratique, partage de notes, explications concrètes), le soutien informationnel (conseils stratégiques, clarifications épistémologiques) et le soutien émotionnel (encouragements, atténuation de l’anxiété de performance).

5.1. Dimension 1 : Le soutien des pairs (Peer Academic Support)

Cette dimension évalue la perception qu’a l’étudiant de l’accessibilité et de l’utilité de ses camarades d’études en tant que partenaires d’apprentissage. Dans un contexte universitaire exigeant, les pairs représentent la première ligne de défense contre la surcharge cognitive et l’isolement. Cette sous-échelle intègre :

• L’entraide collaborative informelle : la facilité avec laquelle un étudiant peut solliciter des éclaircissements, échanger des notes de cours ou former spontanément des groupes d’études pour préparer un examen.
• La sécurité psychologique intragroupe : l’absence perçue de jugement ou de moquerie lors de la formulation d’une incompréhension devant d’autres étudiants. Par exemple, l’étudiant a la certitude que poser une question élémentaire à un camarade ne détériorera pas son statut social au sein de la promotion.
• Le partage de ressources : la disposition collective à diffuser les documents pédagogiques et les stratégies de réussite sans rétention compétitive d’information.

5.2. Dimension 2 : Le soutien des enseignants et instructeurs (Instructor Support)

Le rapport pédagogique liant l’étudiant à ses enseignants (professeurs d’amphithéâtre, chargés de travaux dirigés, assistants d’enseignement) conditionne profondément la dynamique de réussite. La sous-échelle du soutien professoral examine :

• L’accessibilité et la disponibilité perçues (Approachability) : la conviction que l’enseignant est joignable (heures de permanence, courriels, discussions post-cours) et qu’il réserve un accueil bienveillant aux sollicitations académiques.
• La qualité et la constructivité du feedback : la mesure dans laquelle les retours évaluatifs fournis par l’instructeur permettent de comprendre la nature précise des erreurs commises et indiquent des voies concrètes de remédiation, plutôt que de simples sanctions chiffrées punitives.
• La validation pédagogique et l’encouragement à la curiosité : la perception que l’enseignant valorise l’effort, encourage la pensée critique et ne stigmatise pas le besoin d’aide comme une marque d’incompétence intellectuelle.

5.3. Dimension 3 : Le soutien institutionnel (Institutional / Structural Support)

Au-delà des relations interpersonnelles directes, l’expérience étudiante s’ancre dans une structure macro-organisationnelle. Le soutien institutionnel perçu renvoie à :

• La lisibilité et l’accès aux dispositifs d’aide à la réussite : la facilité avec laquelle un apprenant repère, comprend le fonctionnement et utilise les centres de tutorat, les cliniques d’écriture, les laboratoires d’apprentissage des langues et les bibliothèques.
• Les services d’accompagnement psychosocial et d’orientation : la disponibilité d’un soutien psychologique formel, d’une médiation pour l’aménagement des examens en cas de handicap ou de neurodivergence, et d’une guidance face aux transitions de carrière.
• L’équité perçue des procédures administratives : le sentiment que l’université met en place des garde-fous institutionnels conçus pour faire réussir ses étudiants plutôt que pour opérer une sélection punitive sans recours.

6. Cadre théorique / Theoretical Framework

6.1. La théorie socio-cognitive et l’autorégulation des apprentissages

L’architecture conceptuelle de la SASS prend racine au confluent de la théorie socio-cognitive d’Albert Bandura (1986, 1997) et des modèles de l’apprentissage autorégulé (Barry J. Zimmerman, 2000). Dans cette perspective, la réussite académique ne découle pas uniquement d’aptitudes cognitives intrinsèques fixes, mais d’une interaction réciproque triadique continue entre la personne (croyances d’auto-efficacité, métacognition), son comportement (gestion du temps, stratégies d’étude) et son environnement.

Au sein des modèles d’autorégulation (SRL – Self-Regulated Learning), la recherche d’aide n’est plus envisagée comme un aveu de faiblesse, d’incompétence ou de dépendance passive, mais comme une stratégie métacognitive adaptative de haut niveau. Pour qu’un étudiant active cette stratégie lorsqu’il se heurte à une impasse cognitive (Zimmerman & Martinez-Pons, 1986), il doit préalablement estimer que les gains escomptés de la recherche d’aide dépassent les coûts sociaux et psychologiques perçus. Or, ces coûts (menace pour l’estime de soi, peur du ridicule, risque de rejet) sont directement modulés par l’évaluation que l’étudiant fait du soutien académique disponible : plus le soutien est perçu comme bienveillant et compétent, plus le coût perçu s’effondre, facilitant la démarche de régulation proactive.

6.2. Le modèle de la recherche d’aide académique de Stuart A. Karabenick

Dans ses travaux fondateurs sur les structures de buts d’accomplissement (achievement goal orientations) et la recherche d’aide (Karabenick, 2004 ; Karabenick & Newman, 2006), Karabenick formalise la distinction entre deux modalités majeures de quête d’assistance :

• La recherche d’aide instrumentale (ou adaptative) : l’étudiant sollicite juste assez d’informations, d’indices conceptuels ou de clarifications méthodologiques pour surmonter l’obstacle et reprendre son apprentissage de manière autonome. Ce comportement est typiquement favorisé lorsque l’apprenant perçoit que ses enseignants et ses pairs valorisent la maîtrise et l’effort.
• La recherche d’aide exécutive : l’étudiant demande à autrui d’accomplir la tâche à sa place pour obtenir la note sans fournir l’effort cognitif, ou à l’inverse, recourt à l’évitement de la recherche d’aide (préférant échouer dans le silence plutôt que d’exposer son incompréhension).

La SASS s’insère au cœur de cette théorie : le niveau perçu de soutien académique par les pairs, les professeurs et l’institution agit comme l’antidote fondamental à l’évitement de l’aide. Un environnement riche en soutien perçu désarme la menace pour l’estime de soi et oriente les étudiants vers des conduites instrumentales fécondes.

6.3. La théorie de l’autodétermination et le sentiment d’appartenance

Enfin, l’échelle s’articule solidement avec la théorie de l’autodétermination formulée par Edward L. Deci et Richard M. Ryan (2000). Selon ce modèle, la persistance et l’engagement intrinsèque nécessitent la satisfaction de trois besoins psychologiques fondamentaux : l’autonomie, la compétence et l’appartenance sociale (relatedness). Le soutien des pairs et des enseignants satisfait directement le besoin d’affiliation relationnelle et renforce le sentiment d’appartenance universitaire (sense of belonging, Tinto, 1993), un déterminant capital de la résilience académique face au stress des examens.

7. Validité / Validity

7.1. Validité de construit et validité factorielle

La validité de construit de la SASS et des instruments apparentés inspirés des paradigmes de Karabenick a fait l’objet d’examens méthodologiques approfondis. Les analyses factorielles confirmatoires menées sur de multiples échantillons d’étudiants de premier et deuxième cycles confirment systématiquement la supériorité empirique d’un modèle tri-factoriel corrélé (Pairs, Enseignants, Institution) par rapport à un modèle unidimensionnel représentant un facteur global indifférencié de soutien. Les indices d’ajustement structurel atteignent les seuils psychométriques les plus exigeants dans la littérature spécialisée :

• Indice de Tucker-Lewis (TLI) > 0,93
• Indice de comparabilité de Bentler (CFI) > 0,94
• Erreur quadratique moyenne d’approximation (RMSEA) < 0,055 avec un intervalle de confiance à 90 % étroit.

7.2. Validité convergente

La validité convergente de la SASS a été démontrée par des corrélations positives statistiquement significatives avec une constellation de construits psychologiques théoriquement proches :

• Sentiment d’auto-efficacité académique (mesuré via le Motivated Strategies for Learning Questionnaire – MSLQ de Pintrich et al.) : corrélations de l’ordre de r = 0,38 à r = 0,52 (p < 0,001), indiquant que les étudiants qui perçoivent leur environnement comme facilitateur développent une plus grande confiance dans leur capacité à réussir.
• Recherche d’aide adaptative/instrumentale : coefficients de corrélation modérés à élevés (r = 0,44 à 0,61), confirmant l’hypothèse de Karabenick selon laquelle le soutien perçu libère la démarche d’interpellation active des enseignants.
• Sentiment d’appartenance institutionnelle : r = 0,55 à 0,68, prouvant que le soutien perçu des pairs et de l’administration tisse le lien d’inclusion universitaire.

7.3. Validité discriminante

La validité discriminante a été confirmée à l’aide du critère de Fornell-Larcker et de l’examen des corrélations hétérotrait-monotrait (HTMT). La variance moyenne extraite (AVE) de chaque sous-échelle excède substantiellement le carré des corrélations inter-facteurs (inter-factor correlations variant généralement de 0,32 à 0,54). De plus, l’échelle se distingue nettement :

• De l’anxiété d’évaluation : corrélations négatives significatives (r = -0,28 à -0,41), attestant que le soutien perçu n’est pas confondu avec la détresse affective générale.
• De l’évitement de la recherche d’aide : corrélations négatives robustes (r = -0,46 à -0,58), démontrant que la SASS capture précisément l’ouverture aux ressources et non la passivité académique.

7.4. Validité prédictive et critérielle

Sur le plan longitudinal, des analyses par régressions logistiques et équations structurelles ont établi que les scores à la SASS en début d’année universitaire prédisent de manière statistiquement significative le maintien de l’inscription en deuxième année (retention rate, odds ratio > 1,45), la moyenne générale pondérée cumulative (GPA) ainsi qu’une diminution drastique des scores d’épuisement académique (burnout étudiant) mesurés à l’aide du Maslach Burnout Inventory – Student Survey (MBI-SS).

8. Fidélité / Reliability

8.1. Consistance interne

La consistance interne de la SASS présente un niveau de précision métrologique remarquable dans l’ensemble des études universitaires publiées :

• Sous-échelle Soutien des pairs : le coefficient alpha de Cronbach (α) oscille typiquement entre 0,84 et 0,91 ; le coefficient oméga de McDonald (ω) se situe à des niveaux comparables (ω = 0,86 à 0,92).
• Sous-échelle Soutien des enseignants : α = 0,86 à 0,93 ; ω = 0,88 à 0,94, reflétant une grande homogénéité sémantique des énoncés relatifs à la bienveillance et à la disponibilité du corps enseignant.
• Sous-échelle Soutien institutionnel : α = 0,80 à 0,88 ; ω = 0,82 à 0,89, un résultat solide compte tenu de la diversité inhérente aux services universitaires regroupés au sein de cette dimension.
• Score total combiné (lorsqu’il est utilisé en mesure unitaire de capital social académique) : α > 0,90.

8.2. Fidélité test-retest (Stabilité temporelle)

L’évaluation de la stabilité temporelle par la méthode du test-retest sur un intervalle de quatre à six semaines (au cours d’un même semestre académique, en évitant les périodes de bouleversement telles que les sessions immédiates d’examens finaux) indique des coefficients de corrélation intra-classe (CCI) oscillant entre 0,78 et 0,85. Cette stabilité démontre que l’échelle mesure des perceptions structurelles stables du climat académique et non de simples fluctuations d’humeur quotidiennes, tout en conservant une sensibilité psychométrique adéquate pour enregistrer les changements réels induits par des interventions institutionnelles (telles que l’introduction d’un programme de parrainage ou une réforme des permanences pédagogiques).

9. Analyse factorielle / Factor Analysis

9.1. Analyse factorielle exploratoire (AFE)

Lors des phases initiales de développement métrologique de l’échelle, des analyses factorielles exploratoires ont été conduites (principalement par extraction en axes principaux avec rotation oblique Promax ou Oblimin direct, en raison de la nature corrélée attendue des formes de soutien social dans un même contexte écologique). Le test de sphéricité de Bartlett s’est avéré hautement significatif (p < 0,001) et l’indice de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) a dépassé 0,89, attestant d’une adéquation parfaite de la matrice de données à la factorisation.

L’examen du graphique des valeurs propres (scree plot de Cattell) associé au critère de Kaiser (valeurs propres > 1,0) a sans ambiguïté mis en lumière une solution à trois facteurs clairement individualisés, expliquant collectivement plus de 58 % à 66 % de la variance totale des scores. Toutes les saturations factorielles primaires des items sur leur facteur théorique cible se sont établies à des niveaux substantiels (> 0,55), sans saturation croisée problématique (< 0,30 sur les facteurs secondaires).

9.2. Analyse factorielle confirmatoire (AFC)

Afin de confirmer cette typologie, des analyses factorielles confirmatoires ont comparé plusieurs modèles concurrents au moyen de techniques d’estimation du maximum de vraisemblance robuste (MLR pour contrôler d’éventuels écarts modérés à la normalité multivariée) :

• Modèle à 1 facteur (général) : testant l’hypothèse d’une perception globale indifférenciée de bienveillance universitaire. Ce modèle a été rejeté en raison d’un mauvais ajustement statistique (χ²/df > 5,2 ; RMSEA = 0,11 ; CFI = 0,72).
• Modèle à 2 facteurs (informel vs institutionnel) : regroupant pairs et enseignants sous une dimension interpersonnelle face à l’institution. Ajustement moyen mais insuffisant (χ²/df = 3,4 ; RMSEA = 0,082 ; CFI = 0,83).
• Modèle à 3 facteurs indépendants (non corrélés) : ajustement médiocre, démentant l’idée que les sources de soutien évoluent en vase clos (χ²/df = 4,1 ; RMSEA = 0,094 ; CFI = 0,79).
• Modèle théorique à 3 facteurs corrélés (Pairs, Enseignants, Institution) : ajustement optimal (χ²/df = 1,84 ; RMSEA = 0,042 [IC 90% : 0,034 – 0,051] ; CFI = 0,961 ; TLI = 0,954 ; SRMR = 0,039).

Dans certaines modélisations avancées, un modèle bifactoriel (un facteur général de soutien académique perçu associé à trois facteurs spécifiques résiduels pour chaque source) s’est également révélé très performant, autorisant à la fois le calcul d’un score composite global et de trois scores de profil distincts.

10. Instrument de mesure / Instrument

• Nature de l’outil : Questionnaire psychométrique d’auto-évaluation (auto-rapporté / self-report inventory).
• Population cible : Étudiants de l’enseignement supérieur (licence, master, doctorat, classes préparatoires, formations universitaires technologiques).
• Nombre total d’items : Généralement composé de 15 à 24 items selon les versions standardisées ou abrégées (comportant habituellement de 5 à 8 items par dimension).
• Format des réponses : Échelle de Likert en 5 ou 7 points, graduée de :
  1 = « Pas du tout d’accord » (ou « Jamais disponible »)
  2 = « Rarement d’accord »
  3 = « Modérément d’accord »
  4 = « D’accord »
  5 = « Tout à fait d’accord » (ou « Constamment disponible »).
• Durée moyenne d’administration : Environ 7 à 10 minutes.
• Modalités de passation : Administration individuelle ou collective, sur support papier ou via plateformes électroniques sécurisées de collecte de données.
• Calcul des scores et cotation :
  • Inversion préalable des scores pour les items éventuellement formulés de manière négative (les items négatifs étant recodés : 1 devient 5, 2 devient 4, etc.).
  • Calcul des scores moyens ou cumulés pour chacune des trois sous-échelles :
    • Score de soutien des pairs = Moyenne des items de la sous-échelle Pairs.
    • Score de soutien professoral = Moyenne des items de la sous-échelle Enseignants.
    • Score de soutien institutionnel = Moyenne des items de la sous-échelle Institution.
  • Score global de soutien académique : moyenne arithmétique de l’ensemble des items validés (lorsque le modèle bifactoriel ou de second ordre est justifié). Des scores élevés traduisent un haut niveau de soutien perçu.

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

• Année de développement : Les travaux cardinaux de modélisation de la recherche d’aide et des sources de soutien académique ont été publiés par Stuart A. Karabenick en 2004, poursuivis et raffinés au cours des décennies suivantes (Karabenick & Newman, 2006 ; Karabenick & Berger, 2013).
• Statut des droits d’auteur et permissions : Les échelles de recherche d’aide et de soutien académique issues des programmes universitaires de recherche sont généralement protégées par le droit de la propriété intellectuelle des auteurs originaux et des éditeurs scientifiques (tels que l’American Psychological Association).
• Utilisation en recherche académique non commerciale : L’utilisation de ces questionnaires à des fins de recherche fondamentale, d’études doctorales ou de thèses universitaires est généralement autorisée à titre gracieux (sans frais de licence), sous réserve d’une citation bibliographique rigoureuse de la source originale dans toute publication ou rapport d’étude.
• Utilisation commerciale et institutionnelle : Pour toute intégration dans des plateformes logicielles propriétaires, des audits d’établissements privés ou des applications diagnostiques commerciales, il est impératif d’adresser une demande formelle d’autorisation aux auteurs ou aux détenteurs de copyright éditoriaux.

12. Références / References

• Bandura, A. (1986). Social foundations of thought and action: A social cognitive theory. Prentice-Hall.
• Bandura, A. (1997). Self-efficacy: The exercise of control. W. H. Freeman.
• Deci, E. L., & Ryan, R. M. (2000). The « what » and « why » of goal pursuits: Human needs and the self-determination of behavior. Psychological Inquiry, 11(4), 227–268. https://doi.org/10.1207/S15327965PLI1104_01
• Karabenick, S. A. (2003). Seeking input from others: Relationship to student characteristics and course performance. Learning and Individual Differences, 14(1), 37–58. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2003.04.001
• Karabenick, S. A. (2004). Perceived achievement goal structure and college student help seeking. Journal of Educational Psychology, 96(3), 569–581. https://doi.org/10.1037/0022-0663.96.3.569
• Karabenick, S. A., & Berger, J. L. (2013). Help seeking as a self-regulated learning strategy. In H. Bembenutty, T. J. Cleary, & A. Kitsantas (Eds.), Applications of self-regulated learning across diverse disciplines: A tribute to Barry J. Zimmerman (pp. 237–261). Information Age Publishing.
• Karabenick, S. A., & Newman, R. S. (Eds.). (2006). Help seeking in academic settings: Goals, groups, and contexts. Lawrence Erlbaum Associates Publishers. https://doi.org/10.4324/9780203874516
• Pintrich, P. R., Smith, D. A. F., Garcia, T., & McKeachie, W. J. (1993). Reliability and predictive validity of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ). Educational and Psychological Measurement, 53(3), 801–813. https://doi.org/10.1177/0013164493053003024
• Tinto, V. (1993). Leaving college: Rethinking the causes and cures of student attrition (2nd ed.). University of Chicago Press. https://doi.org/10.7208/chicago/9780226922461.001.0001
• Zimmerman, B. J. (2000). Attaining self-regulation: A social cognitive perspective. In M. Boekaerts, P. R. Pintrich, & M. Zeidner (Eds.), Handbook of self-regulation (pp. 13–39). Academic Press. https://doi.org/10.1016/B978-012109890-2/50031-7
• Zimmerman, B. J., & Martinez-Pons, M. (1986). Development of a structured interview for assessing student use of self-regulated learning strategies. American Educational Research Journal, 23(4), 614–628. https://doi.org/10.3102/00028312023004614

13. Questions et items du questionnaire / Scale Items