Considérations théoriques, démarche et outils technologiques pour la mise à l'épreuve d'un modèle de tableau de bord équilibré à l'usage des directions scolaires au Québec.
Bibliographic record
Abstract
Dans un contexte de gestion axée sur les résultats (GAR), les établissements scolaires sont appelés à fonder leurs décisions sur des données précises, pertinentes et contextualisées (Villeneuve & Huot, 2025). Toutefois, les directions d’établissement font face à un paradoxe récurrent : l’abondance des données disponibles contraste avec leur dispersion et leur difficile exploitation stratégique, en raison notamment de la fragmentation des systèmes d’information et du manque d’interopérabilité des plateformes numériques (Huguenin & Bassin, 2019). Comment, dans ces conditions, mobiliser efficacement les données pour mesurer les progrès d’un projet éducatif et dégager des pistes d’action concrètes ? Pour répondre à cette question, nous avons conçu en collaboration avec 15 directions et directions adjointes d’établissements d’enseignement au Québec un modèle de tableau de bord équilibré (TBE), inspiré du Balanced Scorecard de Kaplan et Norton (1992), mais spécifiquement adapté au contexte scolaire québécois. Ce modèle dépasse une logique strictement comptable ou administrative : il propose une vision stratégique intégrée, articulée autour de quatre dimensions interdépendantes : la réussite des élèves, l’efficacité des processus internes, l’apprentissage organisationnel et l’engagement des parties prenantes (Huguenin & Bassin, 2019). Notre démarche repose sur une recherche collaborative, au sein de laquelle les directions ont activement contribué à la définition d’indicateurs significatifs, issus des priorités locales et des outils de suivi des projets éducatifs. Le développement de l’outil a été mené à l’aide de Microsoft Excel, mobilisant ses fonctionnalités avancées (tableaux croisés dynamiques, filtres, graphiques interactifs, etc.). Des itérations successives, appuyées sur des jeux de données fictives, ont permis de raffiner l’ergonomie et la robustesse du prototype. Les résultats préliminaires indiquent que les directions perçoivent ce TBE comme un levier permettant une prise de décision plus stratégique et anticipatrice, en limitant les biais d’interprétation des données (Demaine & Voyer, 1999). Néanmoins, plusieurs conditions d’implantation demeurent critiques : la validation en contexte réel, l’arrimage avec les systèmes d’information existants, la formation continue des acteurs, et l’appui institutionnel nécessaire pour soutenir une transformation durable de la culture de gestion (Mockler, Stacey & Hogan, 2021). Cette communication met ainsi en lumière les conditions de réussite d’un tableau de bord équilibré adapté au pilotage éducatif. Elle ouvre également des perspectives d’innovation technologique et organisationnelle, en misant sur l’exploitation stratégique des outils numériques et sur le renforcement des compétences analytiques des directions scolaires. Plus qu’un instrument de suivi, le TBE s’impose comme un vecteur de gouvernance éclairée et agile, ancrée dans les réalités et les besoins des établissements.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.013 |
| Open science | 0.004 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".