Inégalités de réussite, que nous disent les données PISA 2000 à 2018
Notice bibliographique
Résumé
Dans les dernières années, le Québec s’est fait reprocher d’avoir le système d’éducation le plus inégalitaire au Canada. Ainsi, l’objectif de ce mémoire est de brosser le portrait des inégalités académiques et du degré d’inclusion socioéconomique au sein des écoles du Québec par rapport à celles des autres provinces canadiennes. À l’aide des microdonnées des sept cycles d’enquêtes disponibles du Programme for International Student Assessment (PISA), nous construisons plusieurs indicateurs d’inégalités tels que le coefficient de Gini, la variance intraécole, le coefficient de variation et l’indice de la mesure d’inclusion. L’inégalité académique est mesurée à partir des résultats aux différents tests, alors que l’inégalité socioéconomique est mesurée à partir des mesures du statut socioéconomique des parents. Notre contribution principale est l’utilisation de plusieurs indicateurs d’inégalités en éducation pour illustrer l’homogénéité des écoles québécoises par rapport à celles des autres provinces canadiennes. Nos résultats suggèrent que le Québec n’est pas la province la plus inégalitaire au pays. Toutes les mesures d’inégalités n’arrivent pas au même constat, mais il semble clair que le système québécois ne génère pas plus d’inégalités académiques et qu’il est somme toute relativement comparable au reste du Canada sur le plan des inégalités socioéconomiques (SSE). Au niveau provincial, le Québec apparaît parfois plus égalitaire, c’est-à-dire que les élèves du Québec ont des résultats plus similaires qu’ailleurs au Canada et que leurs parents ont également des profils socioéconomiques plus similaires. Cependant, de manière générale, la plupart des différences entre le Québec, l’Ontario et le reste du Canada ne sont pas statistiquement significatives. Quand nous comparons la distribution des inégalités socioéconomiques intraécole, le Québec apparaît comparable à la moyenne canadienne, c’est donc dire que la distribution socioéconomique des élèves du Québec d’une école à l’autre est similaire à celle observée ailleurs au Canada. Cependant, au niveau académique, il semble y avoir une plus grande homogénéité au Québec. Enfin, nous observons qu’il y a une relation négative entre chacune de nos mesures d’inégalités et la performance moyenne provinciale du quintile inférieur. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Éducation et inégalités, inégalités socioéconomiques, PISA, compétences en littératie et en numératie, échelles de compétence, politique provinciale en matière d’éducation, gradient de niveau de scolarité, province et Canada.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».