Post on 04-Apr-2015
Facteurs de rétention et de réussite scolaire :
résultats préliminaires
Rachad Antonius
ACFAS 2004Recherche : D. Bateman, R. Antonius, S. Taylor.
Assistant (analyses statistiques) N. Moreau
Objectifs
• Étudier le cheminement de cohortes successives, en tentant d’identifier : les facteurs de succès scolaire (à définir), ainsi que les facteurs de rétention (i.e. de persistence dans le système) sur lesquels l’institution peut agir directement.
• Examiner dans quelle mesure la cohérence et l’‘alignement’ du curriculum peuvent affecter la réussite scolaire.
Méthode deux volets
• Analyse statistiques de données • Notes des étudiantEs
• Notes au secondaire et formulaire de demande d’admission
• Questionnaire à l’entrée
• Tests Nelson-Denny
• Questionnaire de fin d’études
• Questionnaire de changement de programme
• Questionnaire de prédiction du temps de graduation par les profs, au premier semestre.
• Étude expérimentale : alignement du curriculum(interaction avec les départements)
Données: Population • Population : cohortes successives du Collège Champlain.
Trois cohortes successives : A2002, 2003, 2004. Cette présentation : cohorte Automne 2001
• Taille : près de 1000 étudiants pour chaque cohorte inscrite en septembre. Données complètes (notes du secondaire, test Nelson-Denny, et questionnaire d’attitudes pour plus de 700 étudiantEs)
• Nous espérons pouvoir suivre les cohortes pendant un minimum de 4 ans chacune pour les filières académiques, et 5 ans pour les filères professionnelles, plus longtemps si les subventions le permettent.
• Mais aussi : les cohortes hors-profil : Hiver 2003, 2004, 2005, qui déjà, au départ, ne s’inscrivent pas dans le cheminement standard.
Variables et fichiers de donnéesPour chaque cohorte :
• Fichier I : résultats du secondaire; • Fichier II : Formulaire de candidature au cégep. Données
nominatives : sexe, langue maternelle, langue d’usage, école secondaire (et donc système anglophone ou francophone).
• Fichier III : Résultat des test standardisés de vocabulaire et de compréhension (anglais).
• Fichier IV: Questionnaire d’arrivée - certaines variables sociales et économiques, sur les attitudes face à la connaissance, les motiviations, la langue, certains aspects de la situation économique. (Dérivé de LASSI et du questionnaire du SRAM)
Variables et fichiers de données (suite)
Et pour chaque session• Fichier de notes de la session. • Formulaire de changement de programme durant
la session (sous-population) • Questionnaire de fin de l’année de diplomation.• Dans certains cas : test de connaissance de
l’anglais à la sortie
Problèmes techniques de construction des fichiers
• Certains fichiers sont ‘longs’ d’autres ‘larges’. Fusion pas évidente.• Transformation de fichiers longs en larges, nécessaire pour certaines
analyses. Mais comment tenir compte des variations d’un même cours? Par ailleurs, grand nombre de cours : près de 600 titres…
• Faut-il avoir une colonne par cours ? Ceci rendrait difficile la fusion des données des cours distincts mais apparentés (Exemple : Cours de ‘Humanities’ portant le même sigle mais des titres différents)
• Solution : structure à deux niveaux : Voir fichier SPSS. Variable : ‘Cours’, ainsi que ‘Cours différencié’. Permet trois niveaux de regroupement des notes relatives à un cours.
• Certaines analyses se feront sur les fichiers longs, d’autres sur les fichiers transformés (VECTOR; AGGREGATE)
Cohérence : Exemples du type de questions
abordées
Notes Art et média par groupe
913820619N =
502201 : Art & Media
***968967966965964
Gra
des
5022
01 :
Art
& M
edia
120
100
80
60
40
20
79
À quoi sont dues les disparités ente groupes ?
• Les différences sont statistiquement significatives, mais ce qui est intéressant c’est de
• pouvoir quantifier ces disparités en une sorte d’« indice de cohérence »; l’indice Eta qui apparaît dans les calculs de l’analyse de la variance ? Autre ?
• Les expliquer : méthode du prof ? Caractéristiques académiques des étudiants ? Autre ?
• Le faire en provoquant une appropriation de la question par les enseignantEs
• Donc : partager les analyses de façon intuitive et interactive avec l’ensemble des enseignantEs
Notes au Secondaire de ces mêmes groupes
913820619N =
502201 : Art & Media
***968967966965964
Hig
h S
choo
l ave
rage
100
90
80
70
60
50
47100
Notes des mêmes groupes en anglais
913820619N =
502201 : Art & Media
***968967966965964
SE
ME
ST
ER
1 :E
nglis
h 10
1 A
& B
90
80
70
60
50
40
30
20
100
99
98
Connaissance de l’anglais à l’entrée
913820619N =
502201 : Art & Media
***968967966965964
Com
preh
ensi
on P
erce
ntile
-ND
T100
80
60
40
20
0
-20
Humanities : 345 102345102 : Worldviews Section Mean N Std. Deviation 2027 50,5 2 23,3 372 63,1 16 15,3 350 67,8 24 10,8 340 68,5 17 15,7 374 69,8 14 14,7 366 70,6 32 13,0 356 70,9 24 10,3 342 71,1 18 16,3 358 72,2 22 11,4 346 72,3 27 13,0 370 72,6 32 12,8 368 74,1 16 15,5 360 75,3 23 7,8 354 75,7 26 9,3 344 79,2 15 10,9 388 79,5 33 9,2 348 79,6 31 10,9 362 81,2 20 7,2 364 81,3 28 9,6 361 81,6 29 10,7 352 81,8 18 13,1 378 84,7 29 5,0 382 85,0 22 5,4 380 86,0 19 4,6 Total 76,1 537 12,5
Humanities : 345 102
13322192814163015292520282121222516232622131717N =
345102 : Worldviews
388380374370366362360356352348344340
Gra
des
3451
02 :
Wor
ldvi
ews
120
100
80
60
40
20
277
636
423552644
115
134
12532052
425
523
263
21599
190
366602
39
Humanities : 345 102
13322192814163015292520282121222516232622131717N =
345102 : Worldviews
388380374370366362360356352348344340
Hig
h S
choo
l ave
rage
110
100
90
80
70
60
50
40
363
Humanities : 345 102
13322192814163015292520282121222516232622131717N =
345102 : Worldviews
388380374370366362360356352348344340
SE
ME
ST
ER
1 :E
nglis
h 10
1 A
& B
100
80
60
40
20
211
7306
152
407
599
375635
Humanities : 345 102
13322192814163015292520282121222516232622131717N =
345102 : Worldviews
388380374370366362360356352348344340
Com
preh
ensi
on P
erce
ntile
-ND
T120
100
80
60
40
20
0
-20
206345
Humanities : 345 102
1771717172143633236947N =
Prof 345102 : Worldviews
5559
5369
5250
5215
5163
5117
5086
5078
5075
5057
5041
Gra
des
3451
02 :
Wor
ldvi
ews
120
100
80
60
40
20
150599190
297
425552423644
115
21599
277
597
Humanities : 345 102
303221N =
Sex
FemaleMale
Gra
des
3451
02 :
Wor
ldvi
ews
120
100
80
60
40
20
582
36659760239
364636318115562
Humanities : 345 102
10833591617375213N =
program - short categories
Commerce
Liberal Arts
Creative Arts
Computer Sci.
Tourism
Bus. Admin.
Social Science
Science
Gra
des
3451
02 :
Wor
ldvi
ews
120
100
80
60
40
20
366115602
63639562
29523
576425
318
Grades by course type
707834186815212418N =
345102
Gra
de
s 3
45
10
2 :
Wo
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vie
ws
120
100
80
60
40
20
0
-20
684
331724
366400
900
294831
643340619821661623816800
554423
80293
282710332
497135
Données globales
Session
Inscrits pré-universitaire
Abandons
%
Diplômés
%
1e session : Automne 2001 804 56 7 % 2e session : Hiver 2002 748 77 10 % 3e session : Automne 2002 671 33 5 % 4e session : Hiver 2003 638 ? 313 39 % Été 2003 56 7 % 5e session : Automne 2003 269 114 14 % Cumulatif, fin de l’Automne 2003
155 166 22 % 483 60 %
Peut-on prédire la persistance ou l’abandon ?
• À partir des résultats scolaires antérieurs
• À partir d’un questionnaire sur les attitudes et motivations (questionnaire développé localement à partir de diverses approches théoriques)
S’approche un peu de celui du SRAM et du LASSI (Learning and Studying Strategies Inventory)
Variables utilisées • Motivation : on a construit un indexe unique de motivation comme somme
des questions sur la motivation• Attitude : Des facteurs ont était extraits par une analyse en composantes
principales (Test de Barlett OK et mesure de Kaiser-Meyer-Olkin OK (0,755):
• Après rotation, on a pu identifier les facteurs suivants • Capacité de synthèse de l'étudiant• Attitude de l'étudiant par rapport à son futur • Attitude de l'étudiant par rapport à sa productivité scolaire
(faible )• Difficulté de l'étudiant à saisir les points importants• Attitude de l'étudiant par rapport au corps professoral
Variables académiques
• Moyenne en 5e année du secondaire • Moyenne des notes au premier semestre• Pourcentage de cours échoués au remier semestre • Changement de programme durant la session ou
avant la session suivante• Programme d’études• On a aussi considéré la variable Sexe. • NOTE : les analyses n’étaient pas toutes faites
avec toutes les variables.
Analyse
• Analyse discriminante pour voir si on pouvait prédire adéquatement : – Le fait de persister ou d’abandonner – Le fait d’avoir obtenu ou non le diplôme à la session
X, (X étant successivement : H03, Été 03, Automne 03, Plus tard (en ne sachant pas dans ce cas si un abandon tardif aura eu lieu ou pas)
• Variable dépendante : décroché ou pas • Variables prédictives : académiques, motivation,
attitudes (facteurs).
Résultats : Diplomation en 4 sessions (plus été) vs
plus tard ou décrochage
Attitude, motivation 61,6 % des préd. correctes
A, M, moyenne au secondaire 73,6 %
A, M, moyenne sec, moyenne Aut 01, % cours passés en Aut 01
79,6 %
Résultats : Décrochage dans les 4 premiers sem. vs
persistence ou diplomation
Notes sec., moyenne A01, Programme, Sexe, % des cours passés
77 % des préd. correctes
Les mêmes plus, motivation, auto-prédiction
79 %
Attitude (2 des facteurs), sexe, auto-prédiction
64 %
Moyenne sec, moyenne A 01, sexe, auto –prédiction, attitude (2)
79 %
Conclusions • Bien que très grossières comme mesures, les
échelles d’attitudes parviennent quand même à prédire la diplômation ou le décrochage quand la variable dépendante est dichotomique.
• Elles n’ajoutent pas grand’chose (une amélioration de 3 %) aux prédictions basées sur les notes.
• Dès qu’on essaie de raffiner la prédiction (i.e. prédire le semestre) le % de prédictions valide tombe autour de 67 %, vs 73 % quand les variables de motivation et d’attitude sont prises en considération.
• Dernier espoir : le travail sur l’alignement du curriculum….