Méthodologie

Cette section traite des outils, techniques et méthodes de mesure en éducation, des aspects techniques et scientifiques.

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La pauvreté de l’apprentissage (Learning poverty)

Learning poverty est un nouveau concept introduit par la Banque Mondiale comme une indication de la qualité du parcours scolaire ou des apprentissages des enfants. 

En effet, après cinq ans de mise en œuvre de l’objectif de développement durable 4 (SDG4), il est important de faire un point sur l’état actuel des systèmes éducatifs, notamment du point de vu de la qualité.

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La valeur ajoutée des établissements scolaires

Un établissement rural qui scolarise des élèves de milieux sociaux défavorisés a moins de chance d’obtenir des résultats qu’un établissement urbain scolarisant des élèves aisés. La valeur ajoutée vient mettre ces deux établissements sur un même pied d’égalité en mesurant le niveau de départ et après la scolarité dans l’établissement.

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Le projet OPERA au Burkina Faso : la mesure des pratiques en classe

Le projet OPERA fait le diagnostic des pratiques des enseignantes dans leurs classes au triple plan relationnel, pédagogique et didactique en triangulant des données de plusieurs sources dont les plus importantes sont les observations directes de leçons données par les enseignants en contexte réel et habituel de classe.

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Le suivi des progrès vers l’ODD 4.1: Analyse initiale des cadres nationaux d’évaluation des mathématiques

En 2017, le BIE a collaboré avec l'Institut de statistique de l'UNESCO (ISU) pour comparer les programmes des États membres en mathématiques et en langues. Ils ont obtenu 115 cadres nationaux d'évaluation (National Assessment Frameworks) et d'autres informations sur les tests de 125 États membres en mathématiques (années scolaires 1 à 8), élaboré un système de codage et classé les objectifs et sous-objectifs de divers cadres.

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Les compétences non cognitives

En mai 2015, la société Varlyproject a organisé au Maroc des focus group de jeunes axés sur les compétences de résolution de problèmes, en entreprise et dans la vie quotidienne. Comme il est de tradition, la société Varlyproject a entrepris sa propre recherche connexe sur les compétences dites non cognitives, en complément du travail demandé par le client. Cet article fait suite au post sur le capital immatériel.

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Prise en compte des facteurs sociodémographiques dans les analyses PISA

Le programme PISA suscite de nombreux articles dans la presse, analyses secondaires et papiers scientifiques. Comme nous y encourage cet article, intéressons nous aux facteurs contextuels qui peuvent expliquer les résultats des différents pays. Au départ un projet conçu pour les pays de l’OCDE (économies développées), le programme PISA s’est étendu à des pays en développement à travers les programmes PISA+ et PISA for development. Si le cadre d’analyse des politiques éducatives mesuré par PISA est bien défini et explique une partie des résultats des élèves, peut-il être répliqué dans les pays en développement ? A la suite du travail réalisé par la société Varlyproject sur la modélisation des différences de taux d’achèvement du primaire (et résultats à des tests), le cadre d’analyse PISA a été quelque peu complété par l’introduction d’indicateurs socio-économiques. Voir Outils de benchmarking pour la scolarisation primaire universelle

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Utilisation des modèles à classes latentes dans l’évaluation des acquis scolaires

Abdallah est chargé d’études statistiques chez Varlyproject. Major de sa promotion INSEA (Rabat), option statistiques, il nous présente son projet de fin d’études réalisée dans la société. Le présent document constitue une synthèse de notre travail dans le cadre du projet de fin d’études réalisé au sein de la société Varlyproject et encadré par Messieurs Pierre VARLY et Mohammed El-haj TIRARI (INSEA). L’objectif était d’analyser les compétences des élèves au Cameroun et au Ghana, de faire ressortir une classification selon leurs apprentissages et caractéristiques socio-économiques et d’en déduire quelques mesures à prendre par les autorités afin d’améliorer la qualité et la performance des élèves. Le projet sert aussi à introduire des techniques d’analyse des données, l’Analyse des classes latentes (ACL) qui peuvent être appliquées dans divers domaines qui sont peu utilisées en évaluation des acquis scolaires.

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