L’établissement en état de veille stratégique

7.4 Recourir aux données comme matériau de veille

Une veille s’installe en mettant en place des instruments et des lieux, de même que des mécanismes d’observation afférents, des observatoires pourrions-nous dire. Des observatoires qui « organisent, utilisent et produisent des données dans le but de prendre des décisions et de mieux assurer la gestion éducative de l’établissement scolaire » (Archambault, Dumais, 2012, p.11)

À mesure que les systèmes d’éducation de par le monde continuent d’accroître la responsabilisation du rendement de l’élève, il ne faut pas s’étonner de voir plus que jamais un grand nombre de données devient disponible – dans nos classes, écoles et conseils scolaires, et dans les systèmes d’éducation. Une utilisation intelligente des données influence le travail de tous les professionnels du monde de l’éducation. Il est impossible de revenir à l’époque où les décisions se fondaient sur une intuition ou un renseignement anecdotique. (Ministère de l’Éducation de l’Ontario, 2014, p1)

Pour mesurer l’apprentissage, l’école doit développer une culture des données. C’est-à-dire disposer de moyens de récolter, par l’observation fréquente, des données d’apprentissage auprès des élèves et de suivre leurs progrès (Clay, 2003, Créola, Hill et Fullan, 2006). Cette démarche du même coup permet d’évaluer l’enseignement, voir son efficacité. Une culture des données oblige à repérer précisément l’élève qui apprend et celui qui n’apprend pas, et fait prendre conscience qu’il ne suffit pas d’enseigner pour qu’il y ait apprentissage…. Par ailleurs, il ne suffit pas de récolter des données pour qu’il y ait amélioration de la situation quant à la réussite des élèves. Ce qui s’avère encore plus important, c’est la façon d’utiliser ces données (Archambault, Dumais, 2012; Collorette, 2010)... Les données renseignent la direction de l’école et ses enseignants sur les forces et les faiblesses de leur institution, ce qui les rend aptes à discuter de l’amélioration du rendement de tous les élèves parce qu’ils ont des preuves sur lesquelles s’appuyer. Par conséquent, les décisions sont fondées sur des bases solides et engendrent des choix réfléchis quant aux gestes à poser (Kaser et al, 2001) (Prud’Homme, Leclerc, 2014, p12-13)

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Les données sont des indications sur l’état et les attributs de personnes (élèves, enseignantes, enseignants, parents, gestionnaires…), de groupes de personnes, d’organisations (classes, établissements, organisation régionale…), de leur contexte, de leurs actions et des impacts de ses actions. Ces indications sont produites à travers des exercices d’observation, de collecte et de consignation.

Une vielle dans un établissement se réalise à travers l’utilisation de données externes accessibles dans des « entrepôts de données » logés dans des organismes extérieurs (organisations régionales, ministères, Société de Gestion du réseau informatique des commissions scolaires –GRICS au Québec- institut de la statistique …). Ces données sont de nature quantitative (nombres, valeurs, statistiques)

♣ L’utilisation des données externes permet d’établir un portrait des élèves, de leur famille et de leur milieu de vie; une compréhension du programme, du régime pédagogique et des politiques; une référence au regard des performances …

La veille se réalise aussi à travers une production de données internes relatives à des situations et des actions spécifiques à l’établissement, à une classe ou à des groupes ciblés (sondages, rapports des absences, résultats à des tests, grilles d’observation en classe, carnets de bord, comptes rendus …). Ces données peuvent être de nature quantitative (nombres, valeurs, statistiques) ou qualitative (narrations, anecdotes, formulation d’appréciation et de perception…)

♣ L’utilisation de données internes permet d’une part d’établir des portraits de situation d’établissement et de classe, des apprentissages des élèves et autres, et d’autres parts de porter un regard rétroactif sur les activités accomplies, les ressources investies, les développements et apprentissages réalisés et les résultats obtenus...

Si les données doivent devenir le fondement de l'amélioration scolaire, les leaders de l'école et des conseils scolaires doivent devenir des acteurs de premier ordre dans la création d’un environnement riche de données fournissant les meilleures informations disponibles pour fonder les décisions à prendre (traduction). (Earl, Katz, 2006, p6)

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Les données à utiliser et à produire se rapportent à trois niveaux d’organisation différents : de l’extérieur à l’école, de l’école, de la classe. (Earl. L.M., Katz, 2006; Prud’Homme, Leclerc, 2014 )

Les niveaux d’organisation dans l’utilisation et la production de données

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Le pilotage de l’établissement se rapporte principalement aux données de l’école dans son ensemble. Toutefois, leurs pilotes auront la préoccupation que ses actrices et ses acteurs fassent référence occasionnellement aux données externes à l’école afin d’alimenter leur analyse de sa situation (données démographiques, socioculturelles, sur état du programme, relatives aux attentes à son endroit...) et de se donner des valeurs de comparaison en guise d’étalon de mesure pour évaluer son efficience et son efficacité (comparaison entre écoles, avec la région, la province, le pays…). Au niveau de la classe, la préoccupation première de pilotage sera d’inciter, de soutenir et de former les enseignantes et les enseignants à produire, à utiliser et à analyser de façon collaborative les données pour effectuer le suivi des apprentissages de leurs élèves (grilles d’observation, fiches de suivi individualisé, notes diverses…), et ce, au-delà des données d'apprentissage à livrer pour les bulletins. De plus, certaines données accumulées pour chacune des classes pourraient être regroupées pour de veilles spécifiques de l’école, par exemple, pour interroger l’efficacité d'une pratique en implantation, déceler des besoins de développement professionnel ou mettre en évidence des réussites afin de les reconnaître et de les transférer.

Voici un avis émis par une responsable du Secteur des services et de la formation de la Société de Gestion du réseau informatique des commissions scolaires (GRICS, Québec) au sujet de la fréquence des mises à jour des données de leur entrepôt.

L’entrepôt de données Lumix dans les commissions scolaires est mis à jour régulièrement selon différentes fréquences. Voici des exemples :

1. Absences détaillées et par étape (absences motivées ou non): chaque jour
2. Fréquentation quotidienne (portrait des élèves, plan d’intervention, EHDAA, etc.) : chaque jour
3. Mémos (suspension, bons coups, fautes, etc.) : chaque jour
4. Facteurs de décrochage : selon les facteurs, de chaque jour à une fois par année.
5. Événement de violence et d’intimidation : chaque jour
6. Résultats scolaires du bulletin : à chaque étape, pour les résultats par étape, pour les résultats annuels, ils sont en fait cumulatifs.
7. Épreuves obligatoires (4^e année, 6^e, année, Sec-2) de juin : à chaque année
8. Épreuves uniques du ministère (sec-4 et sec-5) : 3 fois par année – en juin, août, janvier
9. Diplomation au secteur jeune : une fois par an, début juillet et fin août. Les mêmes résultats en différé du MELS, 1 ou 2 ans plus tard.
10. Diplomation au secteur adulte : chaque mois, des élèves peuvent diplômer.

La fréquence de livraison de ces données peut varier en fonction de la régularité avec laquelle les milieux compilent les données initiales.

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Trop, c’est comme pas assez!

En cet air de l’information et des contrôles informatiques, les établissements peuvent se retrouver à composer avec une multitude de données de diverses provenances tant externes qu’internes. Souvent un ensemble de moyens techniques et informatiques de collecte peut leur permettre de collecter un grand nombre de données. À ce titre, l’enjeu n’est pas l’accès aux données, mais la capacité d’en retirer des informations utiles pour guider les régulations, les décisions et les choix stratégiques.

Comme le rapportent Earl et Katz (2006), l’usage des données pour l’amélioration de l’établissement ne s’amorce pas en fonction des données accessibles. Il s’amorce par une réflexion en fonction de son contexte d’action et de ses finalités, sur ses besoins de connaissances à propos de sa situation, de ses actions et de ses résultantes. Elle s’amorce en établissent les objectifs de la collecte et de l’usage des données.

Que voulons-nous de savoir?

Quelles données avons-nous à collecter et à traiter?

Encore ici, pour les pilotes, c’est leur art de la question qui est en cause. Voici des exemples d’objets d’interrogation et de questions.

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Objets	Significations	Questions
Résultats des élèves	Ce que les élèves savent et sont capables de faire	Quelle est la performance des élèves sur tel objet du programme? Quelle est la performance des élèves à risque? Quels sont les portraits de classe des apprentissages des élèves?
Situation socio-économique des élèves	Les statistiques populationnelles	Qui sont nos élèves? Quel est le contexte socio-économique et culturel des familles?
Attitudes et comportements des élèves	Ce que les élèves vivent	Quel est le sentiment de sécurité chez les élèves? Quel est le niveau d’engagement envers les activités scolaires?
Pratiques enseignantes	Ce que les enseignantes et les enseignants font	Quelles sont les stratégies d’enseignement et d’évaluation utilisées en classe? En quoi les pratiques en classe correspondent-elles aux visées du projet éducatif?
Programme	La mise en œuvre des programmes	Les contenus du programme sont-ils couverts dans les enseignements? Les objets d’évaluation sont-ils couverts dans les évaluations des apprentissages?
Développement professionnel	Le dispositif d’amélioration	Quelle est la participation aux activités de formation? Quels sont les transferts dans la pratique réalisés à la suite des formations formelles et nonformelles?
Culture de l’école	Perceptions, croyances, visions sur l’école et son environnement	Quelles sont les perceptions à propos de l’établissement et de ses services ? Quelle est la nature des relations professionnelles dans l’établissement?

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Le traitement et l’analyse des données

pour la régulation et les décisions

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