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Enregistrement W7033069883

Prédiction de l’abandon institutionnel au premier cycle universitaire à partir des principaux facteurs associés au phénomène

2015· other· fr· W7033069883 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2015
Typeother
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDiverse Scientific and Economic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationResearch methodologyPilotageIle de france
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude a pour objectif principal de prédire la probabilité d’abandon institutionnel chez les étudiantes et étudiants de premier cycle universitaire à partir des principaux facteurs associés à l’abandon identifiés dans la littérature scientifique. L’abandon des études postsecondaires impliquant de lourdes conséquences non seulement pour la population qui abandonne, mais également pour l’institution scolaire et la société (Sauvé, Debeurme, Fournier, Fontaine et Wright, 2006), l’étude de cette problématique sociale dans le cadre du présent projet de recherche est plus que jamais justifiée. Au Québec, 32,4 % des étudiantes et étudiants dont la dernière année d’inscription dans un programme de baccalauréat était en 2008-2009 ont cessé leurs études sans avoir obtenu leur diplôme (Gouvernement du Québec, 2011). Quelques études québécoises ont déjà été menées, par le passé, pour mieux comprendre les facteurs influençant l’abandon chez la population universitaire. Toutefois, peu d’entre elles traitent de l’effet combiné des principaux facteurs d’influence connus de l’abandon des études, d’où la pertinence d’investiguer sur le sujet. La présente étude vise donc à documenter l’effet combiné des caractéristiques de préadmission, des buts et engagements, des expériences institutionnelles et d’autres facteurs externes sur les probabilités d’abandon institutionnel, en plus de déterminer le poids relatif de ces quatre catégories de facteurs et des facteurs individuels statistiquement significatifs. Pour identifier les principaux facteurs associés à la persévérance et à l’abandon des études de premier cycle universitaire, le cadre théorique de Tinto (1993) a été mobilisé et une recension des écrits scientifiques sur le sujet a été effectuée. Pour répondre aux objectifs précédents, les données de 1008 étudiantes et étudiants de l’Université de Sherbrooke étant inscrits à un programme de baccalauréat à l’automne 2008 ont été recueillies via un questionnaire en ligne de 68 questions et des dossiers académiques institutionnels. Parmi toutes les variables mises à notre disposition, 12 ont été sélectionnées pour être examinées en relation avec la variable dépendante. Ces variables prédictrices se divisent en quatre catégories calquées sur les regroupements de Tinto, soit les caractéristiques de préadmission (sexe, âge, cote de rendement au collégial, aide financière du gouvernement et situation financière autoévaluée), les buts et engagements (engagement institutionnel, engagement envers les buts, heures d’études hebdomadaires et régime d’études à l’automne 2008), les expériences institutionnelles (moyenne cumulative à l’automne 2008) et les facteurs externes (soutien de l’entourage et heures de travail hebdomadaires). Quant à la variable dépendante, soit l’abandon institutionnel, elle provient des dossiers académiques de l’université et informe quant à la situation scolaire des étudiantes et étudiants six ans après le début de leurs études. Elle indique, en date de la session d’automne 2014, si l’étudiante ou l’étudiant a abandonné son institution scolaire (non obtention d’un quelconque diplôme) ou s’il a persévéré (obtention d’un diplôme ou inscription dans un autre programme sans avoir interrompu ses études à un quelconque moment). Enfin, pour atteindre les objectifs ciblés, une régression logistique avec entrée forcée par bloc a été modélisée. Les résultats obtenus par le biais des analyses statistiques révèlent que le modèle global comprenant toutes ces variables est significatif, ce qui veut dire qu’il prédit mieux l’abandon institutionnel que ne le fait un modèle sans prédicteur. Quant aux blocs de variables, les seuls qui sont significatifs sont celui des caractéristiques de préadmission et celui des buts et engagements. Enfin, quatre variables sont ressorties comme étant associées significativement à l’abandon institutionnel soit, par ordre d’importance, l’engagement envers les buts fixés, l’engagement institutionnel, l’âge et le nombre d’heures consacrées aux études en dehors des heures de classe. Cette étude a quelques limites, dont celle de comporter peu de variables comparativement à ce qui est suggéré dans le modèle théorique de Tinto (1993). Elle mesure aussi l’abandon institutionnel plutôt que de mesurer l’abandon scolaire en général, ce qui contribuera probablement à catégoriser faussement quelques personnes comme ayant abandonné quand, en fait, elles ont seulement changé d’institution scolaire. Enfin, quelques corrélations de force moyenne ont aussi été décelées entre certaines variables prédictrices, occasionnant possiblement des réactions particulières chez certaines variables, dont des phénomènes de suppression. Dans un autre ordre d’idées, cette étude comporte plusieurs forces, dont celle d’avoir été conçue à partir d’une recension des écrits rigoureuse permettant de cibler adéquatement les principaux facteurs de risque de l’abandon. Elle a aussi l’avantage de comporter un large échantillon (n = 1008) et son devis longitudinal permet d’évaluer la situation des étudiantes et étudiants six ans après le début de leur formation, ce qui donne la chance à ces derniers de prendre le temps qui leur est nécessaire pour compléter leur programme sans qu’ils ne soient faussement considérés comme l’ayant abandonné. En conclusion, puisque peu d’études québécoises ont évalué, par le passé, l’effet combiné des principaux facteurs d’influence connus de l’abandon des études postsecondaires, la présente étude aura comme retombées de permettre à la population québécoise de mieux connaître la situation de la province à ce niveau. Non seulement la population étudiante et celle envisageant étudier pourront en retirer des bénéfices, mais aussi les institutions scolaires et la société québécoise. Plus précisément, la diffusion des résultats de notre étude pourrait permettre à la population étudiante actuelle et future d’être plus au fait des facteurs de risque de l’abandon institutionnel au premier cycle universitaire et de mieux se préparer à la réalité qui risque de lui être imposée. De surcroît, les institutions pourraient avoir plus d’idées pour mettre en place des mesures favorisant la persévérance scolaire, par exemple en instaurant des mesures favorisant l’engagement. Enfin, la société québécoise pourrait ultimement faire de grandes économies si les résultats de notre étude pouvaient contribuer à faire diminuer, ne serait-ce qu’un peu, le taux d’abandon institutionnel au premier cycle universitaire.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,362
Score d'incertitude au seuil0,720

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

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Publié2015
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