L’établissement s’évalue

5.3 Analyser des données pour évaluer

Des données collectées sur des résultats obtenus ou des actions menées n’ont aucune signification en soi. Ajoutons que la mesure d’un écart entre ce qui a été prévu et ce qui a été obtenu et réalisé n’indique rien d’autre que la présence ou non d’un tel écart. Cette mesure permet de porter un jugement de fait, mais pas un jugement de valeur propre à une évaluation. Accumuler des données, comme l’injonction de la gestion par résultats et les conventions établies le commandent, est une chose. Toutefois, les traiter et les interpréter, en d’autres mots, les faire parler pour en tirer des leçons en est une autre. Une évaluation se fonde certes sur un jugement de fait, mais elle est complète lorsque le jugement de fait croise le jugement de valeur attribué sur les faits.

Une attribution de signification ou de valeur à des données procède de leur analyse en les découpant, en les recoupant et en les comparant selon un certain nombre de variables. Abordons deux principaux types de variables pouvant être utilisées: des variables de caractéristiques et des variables de valeurs de comparaison.

Une donnée peut être significative en fonction de certaines caractéristiques. Un même degré de température d’une pièce peut être estimé confortable pour la pratique d’une activité physique et moins confortable pour la pratique de la lecture. La quantité de calories d’un repas peut être jugée trop élevée pour un individu sédentaire alors qu’elle pourrait être estimée trop basse pour une athlète en entraînement intensif. La signification à accorder à des données d’un établissement ne sera pas la même au regard de caractéristiques diverses se rapportant à des groupes d’élèves particuliers, à des types d’activités distincts, à des pratiques d’enseignement différentes, à des mesures particulières, etc. La note de passage obtenue par des élèves reconnus à risque sera estimée satisfaisante alors que la même note obtenue par des élèves habituellement performants sera estimée insatisfaisante. Les résultats en lecture seront estimés en fonction d’un enseignement et non d’une grille de correction. Abordons, à titre d’exemple de ce type de variable, quelques caractéristiques de premier ordre autour desquelles une analyse de données pourrait être effectuée.

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Caractéristiques	Pour apprécier :
la différence entre les garçons et les filles	l’influence des types d’activités en classe selon le genre
la performance d’élèves à risque ciblés	l’impact des mesures prises auprès de ces élèves
la performance des élèves doubleurs	l’impact du redoublement
l’utilisation d’une approche pédagogique particulière	l’efficacité d’une nouvelle méthode d’enseignement introduite dans certaines classes à titre expérimental
l’ajout d’une activité dans l’horaire	l’impact de l’introduction d’une période de lecture quotidienne dans un cycle sur le développement des compétences et des habitudes de lecture
la participation à des activités de perfectionnement dans un domaine particulier	le transfert de ces activités de formation en classe des enseignantes et des enseignants ayant participé à ces activités
La distribution des mesures disciplinaires utilisées entre les classes et les niveaux	l’impact de l’usage des mesures sur le comportement des élèves

Pour juger de la valeur d’une donnée, il est souvent nécessaire de recourir à une donnée de comparaison. En effet, un jugement s’opère en estimant la valeur d’une donnée en référence à une donnée de comparaison. Un Québécois, selon ses habitudes alimentaires propres à sa cuisine nationale, estimera qu’un plat est trop épicé alors qu’un Asiatique, selon ses propres références, estimera qu’il ne l’est pas assez. Un taux d’échec donné en français sera estimé satisfaisant dans une école multiethnique lorsqu’il s’approchera de la moyenne nationale alors que dans une autre école il ne sera pas satisfaisant. Voici des exemples de valeurs de comparaison souvent utilisées comme variables pour apprécier certaines données des établissements.

Comparer les valeurs obtenues avec :

des résultats projetés (objectifs, indicateurs, cibles)
des résultats obtenus antérieurement (une étape à l’autre, une année à l’autre…)
des résultats d’une entité similaire (une classe à l’autre, une école à l’autre, un résultat régional ou national…)
des données statistiques (des résultats d’enquête de type PISA, des analyses statistiques…)
…

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Illustration

Une direction adjointe s’occupant du premier cycle dans une école secondaire anime des rencontres d’évaluation où les résultats des élèves identifiés à risque et leur cheminement à travers les étapes sont interrogés en fonction des mesures de remédiation appliquées. Aussi, des décisions sont prises à partir de cette analyse à propos de ces mesures.