Modélisation des liens entre des variables associées à l’environnement scolaire et la performance à l’écrit en français des finissants du secondaire au Québec
Notice bibliographique
Résumé
Le ministère de l’Éducation, du Loisir et du Sport (MELS) publie tous les ans des indicateurs (MELS, 2007) qui traitent de plusieurs aspects du système scolaire québécois. Quoique le MELS insiste sur l’obligation pour les écoles primaires et secondaires d’obtenir des résultats probants en termes d’« efficacité », les indicateurs utilisés pour apprécier la performance des écoles ne sont pas nécessairement conçus à cette fin. Une étude du MELS rapporte que les élèves de 5e secondaire éprouvent de la difficulté à obtenir de bons résultats à deux critères de correction (syntaxe et ponctuation, orthographe), parmi les six de l’épreuve unique de français écrit (MELS, 2008). Ce fait nous amène à nous intéresser à l’étude de la modélisation des liens entre des facteurs associés à l’environnement scolaire et les résultats des élèves de la région métropolitaine de Montréal, en ce qui a trait à ces deux critères pour les cohortes des années 2006, 2007 et 2008. Nous procédons d’abord à des analyses descriptives des variables pour chacune des trois populations. Nous poursuivons l’analyse en effectuant plusieurs modélisations multiniveaux multivariées des deux critères en fonction de variables indépendantes, caractéristiques de l’élève et de l’école. Les résultats de la présente recherche indiquent une relative stabilité dans la performance des élèves pour les trois années, avec une légère amélioration de la performance pour la cohorte de 2007, et qui se maintient pour la cohorte de 2008. Les élèves du secteur privé obtiennent de meilleurs résultats que ceux du public. Le résultat des filles est supérieur à celui des garçons et les élèves de langue maternelle française obtiennent de meilleurs résultats que ceux de langues maternelles différentes du français. Il importe cependant d’apporter quelques nuances dans l’interprétation de ces résultats. En outre, la part de variance dans la performance des élèves attribuable à l’élève est de l’ordre de 75,0 % et de l’ordre de 25,0 % à l’école. On note un effet différentiel des facteurs d’élève et d’école selon le critère considéré. Les variables caractéristiques de l’élève comptent pour 13,9 % de la variance totale de la performance des élèves en syntaxe et ponctuation et pour 9,8 % en orthographe. Les variables caractéristiques de l’école comptent pour 3,7 % de la variance totale de la performance des élèves en syntaxe et ponctuation et pour 6,4 % en orthographe. Certains facteurs d’école, comme la taille, la mixité ne semblent pas présenter un lien significatif avec la performance des élèves.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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 ».