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

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423552644

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12532052

425

523

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21599

190

366602

39

Humanities : 345 102

13322192814163015292520282121222516232622131717N =

345102 : Worldviews

388380374370366362360356352348344340

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h S

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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

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80

60

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211

7306

152

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599

375635

Humanities : 345 102

13322192814163015292520282121222516232622131717N =

345102 : Worldviews

388380374370366362360356352348344340

Com

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100

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206345

Humanities : 345 102

1771717172143633236947N =

Prof 345102 : Worldviews

5559

5369

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5075

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Gra

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3451

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Humanities : 345 102

303221N =

Sex

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3451

02 :

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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

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Grades by course type

707834186815212418N =

345102

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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….