Effet établissement : quelles relations entre composition sociale des établissements et processus internes ?
Notice bibliographique
Résumé
Deux types de facteurs explicatifs ont successivement été avancés et opposés dans la documentation scientifique pour expliquer le différentiel d’efficacité produit par les établissements scolaires : la composition de l’établissement et les processus internes à celui-ci. Le premier objectif de cet article est d’élucider la teneur de ce débat, en s’appuyant sur une vague d’études qualitatives récentes qui montrent que les processus managériaux et pédagogiques s’articulent à la composition sociale des établissements scolaires. Exploitant ensuite les scores en mathématiques récoltés dans le cadre de PISA 2000, une technique de rotation des modèles d’analyse multi-niveaux est proposée afin d’estimer l’intensité de l’effet net de la composition, de l’effet net des processus internes et de l’effet joint de ces deux dimensions. L’analyse porte sur cinq systèmes éducatifs européens (Communauté flamande de Belgique, Communauté française de Belgique, France, Autriche, Portugal) caractérisés par une forte variation de résultats entre établissements scolaires (plus de vingt pour cent de la variance totale des scores en mathématiques). Les résultats suggèrent que l’articulation des processus internes et de la composition des établissements scolaires est une dimension explicative importante des différences entre établissements scolaires. Les implications des résultats concernant le statut théorique et empirique de l’établissement scolaire, d’une part, et les politiques de responsabilisation des établissements, d’autre part, sont enfin discutées.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».