Rapport d’étude sur le Lycam - Cnam - Oppio

ETUDE 2016 DE L’OPPIO SUR LE LYCAM 23 novembre 2016

Rapport d’étude sur le Lycam

Rodrigue Ozenne Conseiller d’orientation-psychologue

Chargé de formation et de recherche à l’INETOP-Cnam

Katia Terriot Conseillère d’orientation-psychologue

Responsable de l’OPPIO – Observatoire des Politiques et des Pratiques Innovantes en Orientation Chargée de formation et de recherche à l’INETOP-Cnam


R. Ozenne & K. Terriot, OPPIO Page 2

Remerciements

Cette étude a été réalisée avec l'aimable autorisation du premier auteur du Lycam, Patrick Gosling,

et nous tenons à lui adresser nos plus sincères remerciements.

Cette étude est le fruit de la collaboration entre les services d’orientation et l’INETOP-Cnam, nous voulons exprimer toute notre gratitude aux collègues conseillers et conseillères d’orientation, directeurs et directrices de CIO qui se sont mobilisé.e.s pour organiser le recueil de données et ont mis en actes les liens entre la pratique et la recherche. Grand merci aux collègues des CIO d’Amiens sud, de Briey, de Charleville-Mézières, de Colmar, de Langres, de Nancy, de Nord-Basse Terre Guadeloupe, d’Orange, d’Orléans, de Périgueux, de Ribérac, de Saint-Gaudens, de Saverne, de

Villeurbanne et du SAIO de Clermont-Ferrand.

Nos remerciements vont également à Laurence Thienot, ingénieure d’études et responsable du Centre de ressources en orientation - Thierry Boy de l’INETOP-Cnam, pour sa relecture attentive et

ses précieuses suggestions.



Table des matières

Synthèse de l’étude ................................................................................................................................................. 5

Décrochage scolaire et repérage............................................................................................................................. 6

De l’importance de la lutte contre le décrochage ............................................................................................... 6

Présentation du Lycam et utilisation dans le paysage français ........................................................................... 7

Projet de recherche ................................................................................................................................................. 8

Analyses .................................................................................................................................................................. 8

Recueil, compilation des données et variables socio-démographiques considérées ........................................... 8

Variable Retard scolaire .................................................................................................................................. 8

Variable Sexe ................................................................................................................................................... 8

Variables Voie de formation et Spécialités ...................................................................................................... 8

Variable Niveau scolaire .................................................................................................................................. 9

Variables Eléments de vie scolaire : Absences et Retards ............................................................................... 9

Structure de la base analysée ............................................................................................................................. 9

Caractéristiques des sujets de l’échantillon .................................................................................................... 9

Analyse de la cohérence interne des échelles du Lycam ............................................................................... 11

Statistiques descriptives pour les différentes échelles du Lycam ...................................................................... 11

Scores moyens en fonction du groupe d’appartenance : effet de la voie d’orientation et du sexe. .................. 12

Effet de la voie d’orientation ......................................................................................................................... 12

Effet du sexe .................................................................................................................................................. 13

Effet d’interaction (Sexe * Voie) .................................................................................................................... 14

Analyses au niveau des sous échelles en fonction du sexe et de la voie d’orientation .................................. 15

Etude de la validité concourante ....................................................................................................................... 16

Analyse de régression appliquée à la performance scolaire ......................................................................... 17

Analyse de régression appliquée au nombre d’absences .............................................................................. 17

Proposition d’une version abrégée ........................................................................................................................ 18

Identifier les dimensions latentes : analyse factorielle exploratoire ................................................................. 18

Recomposer l’échelle initiale ............................................................................................................................. 19

Analyse de la cohérence interne de la version abrégée .................................................................................... 21

Corrélations entre la version initiale et abrégée ............................................................................................... 21

Analyse de régression appliquée au score total de la version initiale ............................................................... 22

Nouveaux seuils d’alerte ................................................................................................................................... 22

Reformulation des items dans cette version Lycam abrégé .............................................................................. 23

Proposition d’un format de réponse aux items ................................................................................................. 24



Discussion .............................................................................................................................................................. 24

Une pertinence non démentie ....................................................................................................................... 24

Un périmètre d’interprétation plus limité que souhaité ................................................................................ 25

Le Lycam doit-il être envisagé comme un test ? ................................................................................................ 27

Le Lycam est-il libre de droits et utilisable ? ...................................................................................................... 27

Conclusion ............................................................................................................................................................. 28

Références bibliographiques ................................................................................................................................. 29

Annexes ................................................................................................................................................................. 31

Annexe A – Liste des items originaux classés par échelles ................................................................................ 31

Annexe B – Distributions des scores aux différentes échelles du Lycam et corrélations inter-échelles ............. 33

Annexe C – Caractéristiques des items, coefficients item-échelle, α de Cronbach et λ6 de Gutmann .............. 34

Annexe D – Caractéristiques des différentes échelles Version complète et Abrégée ........................................ 36

Annexe E –Version Abrégée .............................................................................................................................. 39

Annexe F – Matrice de l’ACP après rotation Oblique Oblimin ........................................................................... 40

Annexe G –Matrice de l’ACP avant rotation – version abrégée ........................................................................ 41

Annexe H - Analyses de régressions .................................................................................................................. 42

Diagnostic de multicolinéarité ...................................................................................................................... 42

Analyse de régression - Performance scolaire ............................................................................................... 42

Analyse de régression – Nombre d’absences ................................................................................................ 42

Annexe I – Scores moyens au Lycam et Lycam abrégé en fonction des spécialités de la voie professionnelle. 43

Pour la version complète ............................................................................................................................... 43

Pour la version abrégée ................................................................................................................................. 44

Annexe J – Pourcentages cumulés des effectifs pour le Lycam et le Lycam abrégé .......................................... 45

Annexe K – Analyse de régression appliquée au score Total Lycam (VI) à partir des facteurs de la version

abrégée (VD) ..................................................................................................................................................... 46

Les modèles de régression explorés. ............................................................................................................. 46

Comparaisons des modèles utilisant des ANOVA. ......................................................................................... 46

Caractéristiques des 5 modèles, le modèle 5 est celui qui est retenu. .......................................................... 47

Annexe L – Reproduction d’une partie de l’annexe 4 du rapport n° 2013-059 de l’IGEN et l’IGAENR « Agir

contre le décrochage scolaire : alliance éducative et approche pédagogique repensée. » de Armand, Bisson-

Vaivre & Lhermet (2013, p.109) ........................................................................................................................ 48



Synthèse de l’étude

Le LYCAM (le Lycée, ça m’intéresse) est un questionnaire régulièrement employé en France auprès

d’un public de lycéens et lycéennes pour estimer le risque de décrochage.

Dans le cadre d‘une circulaire d’expérimentation plusieurs CIO1 ont transmis à l’OPPIO2 des protocoles du Lycam et des données associées à la scolarité de certain.e.s répondant.e.s (Relevés

de notes et d’absences). Les objectifs de ce recueil de données étaient doubles :

procéder à une série d’analyses pour attester de la pertinence d’utiliser un outil adapté au contexte français au début des années 90

et, le cas échéant, proposer de nouvelles valeurs de référence.

Le score total au Lycam semble constituer une mesure pertinente et assez solide pour identifier des personnes susceptibles de manquer de persévérance dans leur scolarité. En revanche, la fiabilité des sous-échelles est trop modeste et leur pourvoir explicatif restreint.

Il est préférable d’utiliser cet outil dans un objectif de détection rapide en individuel ou en collectif plutôt que pour qualifier la dynamique propre à chaque sujet et identifier formellement les dimensions explicatives du désinvestissement scolaire. Il revient au.à la psychologue d’explorer les

pistes esquissées par les réponses au questionnaire lors d’un entretien plus clinique.

Nous proposons d’utiliser différents seuils d’alerte en fonction de la voie d’orientation dans

laquelle le lycéen ou la lycéenne évolue.

lorsqu’une personne scolarisée en lycée général et technologique atteint un seuil d’alerte de 15 à l’échelle totale, il convient de prolonger l’investigation en entretien individuel et de mettre en place un suivi resserré au niveau de l’équipe pédagogique.

lorsqu’une personne scolarisée en lycée professionnel atteint un seuil d’alerte de 21 à l’échelle totale, il est recommandé d’entendre son vécu de la scolarité, éventuellement de retravailler le sens qu’elle donne à son projet de formation et surtout lui proposer tous les aménagements nécessaires pour garantir le maintien dans une formation et l’obtention

d’une qualification.

Pour prolonger leur travail avec les personnes identifiées, les psychologues de l’éducation nationale tireraient profit de l’utilisation d’un outil multifactoriel plus long et exhaustif, susceptible d’affiner le profil du sujet. Des recommandations sont faites dans ce sens dans la

conclusion de ce rapport.

Les analyses des protocoles du Lycam nous ont permis d’identifier un ensemble d’items plus réduit. Administrer ces seuls items reviendrait à abréger la passation de l’échelle originale en la faisant

passer de 41 à 25 items tout en produisant un score global équivalent au score Lycam total.

Le Lycam original alternait des items dichotomiques à des items à choix multiples. Cette dernière modalité de réponse, bien qu’intéressante sur un plan clinique, avait pour conséquence de multiplier les interprétations possibles et de compliquer la signification à attribuer au score. Nous avons reformulé plusieurs items en privilégiant une seule interprétation. Ceci a pour conséquence d’alléger le temps de lecture et permettra d’homogénéiser les modalités de réponse à l’échelle. Cette version abrégée figure en annexe E. Si des seuils d’alerte indicatifs sont proposés, pour

l’heure aucune étude de la validité de cette nouvelle version n’a été réalisée.

1 Cette étude est le fruit de la collaboration entre les services d’orientation et l’INETOP-Cnam, nous voulons

exprimer toute notre gratitude aux collègues conseillers et conseillères d’orientation, directeurs et directrices de CIO qui se sont mobilisé.e.s pour organiser le recueil de données et ont mis en actes les liens entre la pratique et la recherche. 2 Observatoire des Politiques et Pratiques Innovantes en Orientation de l’INETOP-Cnam.



Décrochage scolaire et repérage

De l’importance de la lutte contre le décrochage

La réussite scolaire se situe plus que jamais au cœur des missions des conseillers et conseillères d’orientation-psychologues et constitue une des valeurs majoritairement partagée par ce corps de professionnel.le.s (Ozenne & Amici, 2015). La grande difficulté scolaire, le manque d’engagement dans les apprentissages, la perte du sens de l’école par un nombre toujours trop important de jeunes, représentent un coût social et personnel que tous reconnaissent comme exorbitant. Dans une société où chaque emploi nécessite un niveau de technicité toujours accru, sur un marché de l’emploi en perpétuelle mutation, il est crucial que toutes et tous soient en mesure d’acquérir les connaissances et les outils intellectuels de base dans le cadre de l’enseignement initial puis en formation professionnelle (Chatzichristou & Arulmani, 2014 ; Kumar & Arulmani, 2014 ; Meijers, Kuijpers & Gundy, 2013). Ce n’est qu’à ces conditions que les personnes se trouveront en capacité de réussir leur intégration sociale, leur insertion et leur évolution professionnelle, et au final de se réaliser et de s’épanouir personnellement. Les professionnel.le.s de l’orientation scolaire et professionnelle ont bien perçu ces enjeux majeurs pour le bien être des personnes et œuvrent

chaque jour pour garantir l’accès et le maintien en formation du plus grand nombre.

Ces trois dernières années, le flux de jeunes sortant de la formation initiale sans diplôme est en moyenne de 100.0003 (MEN, 2016, p. 7). Le dernier indicateur de pilotage national en recense 98.000, soit plus de 9 % d’une classe d’âge. Si les statistiques sont en constante amélioration, du fait de la mise en place d’une politique volontariste, personne ne peut se satisfaire d’une situation qui laisse près d’un élève sur dix particulièrement démuni à son entrée dans la vie adulte. La prévention constitue le premier des trois grands axes de la politique nationale et académique de lutte contre le décrochage scolaire (MEN, 2016, p. 8).

Dans un rapport d’évaluation de la politique de lutte contre le décrochage scolaire, conduit sous la responsabilité du ministère de l’Education nationale, de l’enseignement supérieur et de la recherche (Weixler, 2014b), la rapporteuse invite à la mise en place d’un meilleur repérage des jeunes en situation de décrochage. Dans cet objectif, elle propose la « généralisation d’outils de type LYCAM » (Weixler, 2014b, p. 112). Ce questionnaire est présenté comme un outil préventif qui « permet un recensement précoce des élèves susceptibles d'abandonner l'école et une mise en place d'actions en fonction du besoin de soutien repéré » (Weixler, 2014b, p. 112). Aspect intéressant des recommandations, la rapporteuse propose de « réaliser un diagnostic rapide du LYCAM pour y apporter d’éventuelles améliorations et assurer sa diffusion auprès du terrain » (Weixler, 2014b, p. 114). Une version préparatoire de ce même rapport indique également « il semble qu’une version électronique existe de cet outil, qui mériterait d’être redynamisé » (Weixler, 2014a, p. 79). Un autre rapport intitulé « agir contre le décrochage scolaire », mentionne le Lycam comme un « outil [qui] centre le questionnement sur les facteurs qui ont un lien direct avec le cadre scolaire […] » et permet à l’élève de le faire « réfléchir à l’intensité de son ressenti […] », « amène l’élève lui-même

à réfléchir à ses propres solutions » (Armand, Bisson-Vaivre & Lhermet, 2013, p.15).

Le Lycam est sans conteste le questionnaire qui suscite le plus de questions de la part de conseillers et conseillères d’orientation-psychologues auprès du centre de ressource de l’INETOP-Cnam4. Souvent les professionnel.le.s de l’orientation s’interrogent sur son actualisation : les seuils de référence sont-ils toujours d’actualité ? les items sont-ils encore pertinents dans le contexte actuel ? C’est dans ce contexte de lutte contre le décochage et devant le manque d’outils récents5 pour participer au repérage et à la mise en place des actions de suivi que l’OPPIO a sollicité les Centres d’Information et d’Orientation de France afin de rassembler des données sur le Lycam. Les CIO d’Amiens sud, de Briey, de Charleville-Mézières, de Colmar, de Langres, de Nancy, de Nord-Basse Terre Guadeloupe, d’Orange, d’Orléans, de Périgueux, de Ribérac, de Saint-Gaudens, de

Saverne, de Villeurbanne et le SAIO de Clermont-Ferrand ont répondu positivement à cet appel.

3 Pour faciliter la lecture des données chiffrées, le point sera utilisé comme séparateur des milliers.

4 Centre de ressources en orientation - Thierry Boy - [email protected]

5 Il existe bien des outils francophones (e.g. ‘La trousse de prévention Y’A UNE PLACE POUR TOI !’ ) mais rien ne

prouve que leur utilisation soit libre de droits et adaptée au contexte français.



Après une brève présentation de l’outil, nous rendrons compte du contexte de recueil des données, des caractéristiques de l’échantillon constitué, des analyses de fiabilité et de validité, nous proposerons une actualisation des seuils d’alerte et enfin nous suggérerons l’utilisation d’une

version abrégée et remaniée.

Présentation du Lycam et utilisation dans le paysage français

Le LYCAM (cf. Annexe A) ou « le Lycée, ça m’intéresse » est un questionnaire qui permet d’estimer le risque de décrochage auprès d’une population qui entre « en première année d’un cycle de formation en lycée professionnel » (Gosling, Scheurer & Barbacci, 1993, p. 14). Actuellement, il est régulièrement employé auprès de lycéens et lycéennes qui entrent en classe de seconde au lycée. Ce questionnaire est le produit d’une longue adaptation. A l’origine, c’était un questionnaire nord-américain, remanié par le ministère de l’éducation québécois et une équipe de chercheur.euse.s dès la fin des années 70 (l’école, ça m’intéresse), puis il a été adapté au milieu des années 80 par les centres PMS belges pour finalement devenir « le Lycée, ça m’intéresse » en France au début des années 90 (Gosling et al., 1993, p. 14). L’étude initiale a été réalisée pendant l’année scolaire 1990-1991, auprès de 818 élèves principalement scolarisés en 4ème technologique (71%), dont 52% de

garçons (Gosling et al., 1993, p. 14).

Le Lycam est principalement utilisé en France par les conseillers et conseillères d’orientation- psychologues qui souhaitent contribuer au repérage précoce6 des personnes en situation de démobilisation scolaire et favoriser l’identification croisée des élèves susceptibles d'abandonner le lycée. Cet outil permet aux jeunes répondant.e.s d’auto-rapporter leurs comportements et attitudes en lien avec la scolarité au lycée.

Le questionnement s’organise selon 7 sous dimensions :

1. L’absentéisme (AB ; 6 items) 2. L’attitude de la famille par rapport à l'école (AF ; 5 items) 3. Le besoin de soutien des enseignants (BS ; 6 items) 4. La confiance en soi (CS ; 5 items) 5. L’intérêt pour l'école (IE ; 6 items) 6. Les projets scolaires (PS ; 8 items)

7. Le rendement scolaire (RS ; 5 items)

Comme le précise Auzoult (2010), le Lycam « permet d’établir un degré de risque de décrochage de 0 à 41 à partir de ces 7 dimensions ». Ces différentes dimensions sont supposées guider la mise en

place d'actions qui répondent à la dynamique spécifique à la personne.

Le rapport d’évaluation de la lutte contre le décrochage (Weixler, 2014a, p. 79) souligne que le Lycam est une « base de la phase d’accueil, [qu’il est] stratégique pour les établissements, [qu’il] permet de mobiliser et ou d’aider les équipes autour d’une meilleure appréhension de ces nouveaux élèves ». Au-delà, d’un outil pour l’évaluation individuelle, le questionnaire constitue aussi un support d’échanges autour duquel va se tisser la dynamique d’équipe, bien souvent en utilisant les profils de classes. Ici d’ailleurs, c’est davantage la fonction sociale de l’outil qui est mise en avant que ses qualités intrinsèques. De manière lucide, les rapporteur.euse.s précisent que le Lycam « ne donne pas de solution ou d’action toute faite, il met en évidence les risques de rupture. Il appartient ensuite aux équipes de construire des stratégies au regard des résultats » (Weixler,

2014a, p. 79).

Dès sa première édition aux EAP7, le Lycam a été associé à l’utilisation d’une application informatique pour en faciliter la passation, la cotation et l’exploitation (Gosling et al., 1993, p. 18-24). La dernière version informatisée a été implémentée sous OpenOffice8 « et comprend la passation de l’épreuve, la récupération par le COP des résultats, l’analyse d’un groupe, un fichier

6 Le questionnaire est souvent proposé quelques semaines après l’entrée au lycée.

7 Etablissements d’Applications psychotechniques, http://www.editionseap.fr/

8 Elle se compose de quatre fichiers ‘Lycam_passation_Elève.sxw’, ‘Lycam_passation_COP.sxw’,

‘Analyse_classe.sxw’ et ’Resultats_Lycam.txt’.



générique des résultats, un document pour visualiser et imprimer les résultats » (Académie de Versailles, 2007). A ce jour, aucune étude ne prouve l’équivalence entre la version papier-crayon et la version informatisée : l’appropriation de la tâche est sans doute très différente lorsque la personne répond sur une table en salle de classe parmi ses camarades, lorsqu’elle dispose d’un poste informatique en salle multimédia ou bien si elle renseigne le questionnaire seule dans une

salle d’accueil ou le bureau d’un CIO.

Projet de recherche

A partir des questions identifiées dans les rapports publics et celles qui nous sont souvent adressées

par les praticien.ne.s de l’orientation, différents axes de recherche peuvent être formulés :

De quelles manières les élèves contemporains s’emparent de cet outil près de 25 années après sa première mise à disposition en France ?

Quelles en sont les caractéristiques et comment contraignent-elles les usages ?

Quelles sont les différentes dimensions facilement identifiables et celles qui le sont moins ?

Ces dimensions sont-elles unitaires et permettent elles une analyse de profils suffisamment fiable pour « établir un diagnostic pour mettre en œuvre des actions de remédiation à un niveau individuel ou collectif » ? (Gosling et al., 1993, p. 7)

Les mesures de ces dimensions sont elles associées à des critères externes pertinents comme les résultats scolaires ou le taux d’absentéisme ?

Peut-on identifier des items moins pertinents ? quelles sont les conséquences de leurs retraits sur la métrique de l’ensemble ?

Est-il possible d’envisager des reformulations ?

Analyses

L’ensemble des analyses a été réalisé à l’aide du logiciel R (R Core Team, 2016) et du package psych (Revelle, 2016).

Recueil, compilation des données et variables socio-démographiques considérées

Les données ont été récoltées auprès des CIO d’Amiens sud, de Briey, de Charleville-Mézières, de Colmar, de Langres, de Nancy, de Nord-Basse Terre Guadeloupe, d’Orange, d’Orléans, de Périgueux, de Ribérac, de Saint-Gaudens, de Saverne, de Villeurbanne et du SAIO de Clermont-Ferrand. qui ont répondu à la circulaire d’expérimentation adressée à l’ensemble des services par l’OPPIO. Afin de constituer une base de données exploitable nous avons compilé près de 2.000 fichiers informatiques de différents formats et saisi plusieurs centaines de relevés de notes et

d’absence au format papier.

Variable Retard scolaire

Les dates de naissance et de passation ne sont pas consignées systématiquement dans les protocoles analysés. De ce fait il n’est pas possible de prendre en compte le retard ou l’avance scolaire comme variable dans l’analyse du décrochage. L’hypothèse d’une relation entre le retard scolaire et la

probabilité de décrochage ne peut être testée.

Variable Sexe

Le sexe des répondants n’était pas demandé dans les questionnaires que nous avons réceptionnés, si bien qu’il était impossible de réaliser un traitement différencié selon cette variable. Plutôt que de laisser dans l’ombre les liens qui existent entre le fait d’appartenir à une catégorie de sexe et la probabilité de décrochage, nous avons procédé à un recodage. Nous avons constitué une base de 12.500 prénoms et selon les prénoms indiqués dans les données, nous avons complété la variable sexe. Les prénoms épicènes ont été écartés des analyses.

Variables Voie de formation et Spécialités

A partir des spécialités rapportées, il a été possible de coder la voie de formation pour distinguer le lycée général et technologique et le lycée professionnel. L’utilisation de codes spécifiques aux



établissements pour désigner des spécialités, rend souvent ces spécialités difficiles à distinguer. Il serait bien de consigner la voie de formation, le type de diplôme préparé, la spécialité selon un intitulé générique et l’année de formation. Les élèves qui sont affectés dans une classe qui accueille deux spécialités devraient être entrés dans la base en fonction de la spécialité dans

laquelle ils sont inscrits.

Pour le moment il est possible de distinguer les élèves de la voie professionnelle et de la voie

générale et technologique.

Variable Niveau scolaire

Rare sont les protocoles qui ont associé les résultats scolaires aux réponses fournies pour le questionnaire. L’analyse des relations entre performance scolaire et ampleur des signes de

décrochage est rendue difficile.

Variables Eléments de vie scolaire : Absences et Retards

Très peu de protocoles permettaient d’associer ces informations aux scores du questionnaire. Nous avons rencontré un problème d’uniformité dans les unités de temps employées pour quantifier absences et retards : il faudrait que l’information soit mentionnée sur une même base, le nombre de journées par mois par exemple. Néanmoins, ces données rassemblées nous ont permis de réaliser

une étude de validité concourante.

Structure de la base analysée

Caractéristiques des sujets de l’échantillon

Notre échantillon est composé au deux tiers d’élèves de la voie générale et technologique et pour un tiers d’élèves de la voie professionnelle. Sur les 4.110 protocoles, 184 ne permettent pas d’identifier le type de formation suivie. Après attribution d’une modalité de sexe en fonction du

prénom, il est possible de dénombrer 47,4% de femmes et 50,5% d’hommes.

Tableaux 1 à 4 - Caractéristiques des sujets qui composent l’échantillon, sexe et voie

d’orientation.

Sexe

Données valides 3.298

Manquantes 812

Total 4.110

Sur la base des prénoms Effectif %

Prénoms attribués aux femmes 1.564 47,4

Prénoms épicènes 70 2,1

Prénoms attribués aux hommes

1.664 50,5

Total 3.298 100

Voie

Données valides 3.926

Manquantes 184

Total 4.110

Voie Effectif %

3eme 16 0,4

GT 2.588 65,9

PRO 1.322 33,7

Total 3.926 100

Parmi la quarantaine de spécialités professionnelles recensées dans l’échantillon, il faut dénombrer 19,0% de personnes préparant un baccalauréat professionnel Gestion-Administration, 8,8% de personnes préparant un baccalauréat professionnel Electrotechnique, Energie et Equipements Communicants et 8,0% de personnes préparant un baccalauréat professionnel Maintenance des Equipements industriels (Cf. Tableau 5). Viennent ensuite les BACPRO Maintenance des matériels (7,1%), Commerce (6,8%) et Accompagnement, Soins et Services à la Personne (5,0%) et le CAP Agent polyvalent de restauration (4,5%).



Tableau 5 – Répartition des sujets dans les différentes spécialités professionnelles.

Spécialités professionnelles Effectifs Pourcentages

Gestion-administration 260 19,0%

Electrotechnique, énergie, équipements communicants 121 8,8%

Maintenance des équipements industriels 109 8,0%

Maintenance des matériels 97 7,1%

Commerce 93 6,8%

Accompagnement, soins et services à la personne 69 5,0%

CAP Agent Polyvalent de Restauration 61 4,5%

Technicien menuisier-agenceur 44 3,2%

Systèmes électroniques numériques 40 2,9%

Etude et définition de produits industriels 33 2,4%

CAP Préparation et réalisation d'ouvrages électriques 31 2,3%

CAP Pâtissier 27 2,0%

MEI/ELEEC 25 1,8%

CAP Chocolatier confiseur 25 1,8%

CAP Assistant technique en milieux familial et collectif 24 1,8%

Artisanat et métiers d'art option ébéniste 24 1,8%

CAP Cuisine 22 1,6%

Métiers de la mode 21 1,5%

CAP Maintenance des matériels 20 1,5%

Technicien constructeur bois 20 1,5%

CAP Restaurant 17 1,2%

Accueil Relation Clients et Usagers 17 1,2%

Technicien d’études du bâtiment option assistant en architecture 14 1,0%

CAP Employé de Vente Spécialisé 14 1,0%

Employé de commerce multi-spécialités 14 1,0%

Maintenance de véhicules automobiles 13 1,0%

Peintre Applicateur de Revêtements 13 1,0%

Technicien du Bâtiment : Organisation et Réalisation du Gros Œuvre 12 0,9%

Technicien d'usinage 12 0,9%

CAP Agent de Propreté et d'Hygiène 11 0,8%

Bâtiment : métal, aluminium, verre et matériaux de synthèse 11 0,8%

CAP Constructeur Bois 10 0,7%

CAP Serrurier métallier 10 0,7%

Technicien en installation des systèmes énergétiques et climatiques 8 0,6%

CAP Conducteur d'installations de production 7 0,5%

Technicien de maintenance des systèmes énergétiques et climatiques 7 0,5%

Menuiserie aluminium-verre 7 0,5%

Interventions sur le patrimoine bâti 5 0,4% Note. Les diplômes non spécifiés sont des baccalauréats professionnels.

Le niveau de performance scolaire a seulement été recueilli pour 250 personnes de l’échantillon. Il est en moyenne de 12,11 avec un écart-type de 1,97. De manière similaire seules 121 personnes sont associées à volume horaire de leurs absences. Enfin, le nombre des absences a été compilé

pour 191 lycéen.ne.s.



Tableaux 6 à 8 – Caractéristiques des distributions des variables Performance scolaire, Volume et Nombre des absences pour les sujets de l’échantillon.

Performance scolaire annuelle

Valides 250 Manquantes 3.860 Moyenne 12,11 ET 1,97 Minimum 6,80 Maximum 17,10

Volume des absences en heures


Nombre des absences


Analyse de la cohérence interne des échelles du Lycam

Une première analyse a consisté en l’étude de l’homogénéité interne des différentes échelles du questionnaire. A cet effet nous avons calculé les coefficients alpha de Cronbach et lambda 6 de Guttman (Tableau 9), qui quantifient toutes les corrélations entre tous les items sur une échelle

allant de 0 (absence de lien) à 1 (corrélation parfaite) (Revelle, 2016).

Tableau 9 – Moyennes et écart-types des différentes échelles du Lycam et coefficients d’homogénéité alpha et lambda 6.

Echelles M ET alpha lambda 6

Score total au Lycam Total 0,20 0,16 0,885 0,904 Besoin de soutien BS 0,24 0,28 0,733 0,741 Absentéisme AB 0,18 0,23 0,692 0,679 Projet scolaire PS 0,19 0,21 0,691 0,688 Intérêt pour l'école IE 0,18 0,23 0,651 0,649 Confiance en soi CS 0,28 0,26 0,626 0,629 Attitude de la famille AF 0,17 0,20 0,454 0,428 Rendement scolaire RS 0,22 0,22 0,444 0,456

L’échelle totale est la plus homogène. Si nous considérons la valeur de .70 comme référence, les coefficients associés aux échelles ‘Besoin de soutien’, ‘Absentéisme’ et ‘Projet scolaire’ apparaissent comme assez satisfaisants, dans une moindre mesure les coefficients pour les échelles ‘Intérêt pour l’école’ et ‘Confiance en soi’. Avec des niveaux très éloignés de la valeur de référence, la consistance interne des deux dernières échelles ‘Aide de la famille’ et ‘Rendement scolaire’ est problématique. Les interrelations entre les items qui les composent sont trop faibles

pour légitimer le calcul d’un score d’échelle.

La lecture, échelle par échelle (Cf. Annexe C), des tableaux de corrélations item-test et d’évolution des coefficients alpha et lambda 6 lorsque l’item est supprimé désigne des items qui mériteraient

d’être écartés dans leur forme actuelle.

Statistiques descriptives pour les différentes échelles du Lycam

Comme le montre le tableau 10, le score total moyen au Lycam est de 8,38 (ET = 6,74) alors que la médiane est à 7 (pour une amplitude pouvant aller de 0 à 41), ceci traduit une asymétrie de la distribution vers la gauche (cf. Coefficients d’asymétrie positifs) : la majorité des répondant.e.s ne se reconnaissent pas dans les items associés au décrochage. Le tableau 11 présente les pourcentages cumulés pour chaque sous-échelle et montre leur progressivité. Les percentiles 90 et 95 constituent de bons indicateurs et pourraient être employés comme seuils de détection. Ainsi, seul 10% des sujets cumulent un score total de 18 et plus, ils.elles ne sont plus que 5% à être crédité.é.s d’un score de 22 à l’échelle totale. Il faut se montrer plus prudent avec ces mêmes

scores (p90 et p95) au niveau des sous échelles du fait de leur manque de fiabilité.



Tableau 10 - Caractéristiques des distributions aux différentes échelles du Lycam

AB AF BS IE RS PS CS Lycam

Absentéisme Attitude de la famille

Besoin de soutien

Intérêt pour l'école

Rendement scolaire

Projet scolaire

Confiance en soi

Total

Valides 4.110 4.110 4.110 4.110 4.110 4.110 4.110 4.110

Manquantes 0 0 0 0 0 0 0 0

Moyenne 1,05 0,87 1,46 1,06 1,09 1,48 1,38 8,38

Médiane 1 1 1 1 1 1 1 7

Mode 0 0 0 0 0 0 1 4

ET 1,38 1,02 1,68 1,35 1,12 1,69 1,31 6,74

Asymétrie 1,45 1,28 1,02 1,51 1,03 1,43 1,05 1,37

Aplatissement 1,60 1,60 0,08 1,99 0,68 1,90 0,53 2,23

Amplitude 6 5 6 6 5 8 5 41

Minimum 0 0 0 0 0 0 0 0

Maximum 6 5 6 6 5 8 5 41

Percentile 25 0 0 0 0 0 0 0 3

Percentile 75 2 1 2 2 2 2 2 12

Percentile 90 3 2 4 3 3 4 3 18

Percentile 95 4 3 5 4 3 5 4 22

Tableau 11 - Pourcentages cumulés des scores pour chaque échelle du Lycam

AB AF BS IE RS PS CS

Scores Absentéisme Attitude de la

famille Besoin de soutien

Intérêt pour l'école

Rendement scolaire

Projet scolaire Confiance en

soi

0 49,3 45,7 42,1 46,1 36,7 36,2 27,9

1 72,7 77,9 60,2 73,2 70,6 62,7 64,9

2 85,1 92,6 75,8 86,3 88,4 78,5 82,0

3 92,7 97,8 85,7 93,2 96,1 87,9 91,3

4 96,7 99,3 92,9 96,6 99,1 93,1 96,2

5 99,0 100 97,3 99,0 100 96,6 100

6 100 100 100 98,2

7 99,4

8 100

Note : les valeurs en gras indiquent quels sont les niveaux des scores les plus rarement atteints. Ils correspondent approximativement aux rangs percentiles 95.

Scores moyens en fonction du groupe d’appartenance : effet de la voie d’orientation et du sexe.

Effet de la voie d’orientation

Le décrochage affecte davantage les élèves qui s’orientent (ou se trouvent orientés) dans la voie professionnelle (N = 2.588) que leurs pairs qui se trouvent dans la voie générale et technologique (N = 1.322). Afin de vérifier cette hypothèse, nous avons réalisé des comparaisons de moyennes sur tous les scores du Lycam en distinguant ces deux groupes. La synthèse des résultats se trouve dans

le tableau 12.

Les deux groupes obtiennent des scores significativement différents sur toutes les échelles à l’exception de ‘Besoin de soutien’ et ‘Confiance en soi’.

o Les élèves de la voie professionnelle ont systématiquement un score supérieur à ceux de la voie générale et technologique

o Le niveau de confiance en soi et le besoin de soutien sont relativement homogènes dans notre échantillon.



Les tailles d’effets sont moyennes ou importantes sauf pour la variable ‘Attitude de la famille’ pour laquelle la taille d’effet est faible (Cohen, 1992, p. 157).

o Les effets les plus marqués s’enregistrent au niveau du score Total, du ‘Projet scolaire’ (PS) et du ‘Rendement scolaire’ (RS).

Ces résultats justifient d’utiliser des seuils d’alerte différents en fonction de la voie d’orientation choisie et plus particulièrement pour le score Total (cf. Tableau 13).

Il faudrait vérifier si des différences entre les scores existent à des niveaux plus fins : o Comparer les scores moyens des élèves des différentes séries générales et

technologiques o Comparer les scores moyens des élèves des CAP et BAC PRO et des différentes

spécialités.

Tableau 12 - Comparaisons des moyennes par échelles en fonction de la voie de formation

d [IC à 95%]

GT PRO t ddl p Cohen M ET M ET

Total -15,46 3.908 < 0,001 p.13) -3,80 -2,95 7,12 5,84 10,49 7,51 AB -14,99 3.908 < 0,001 -0,51 -0,75 -0,58 0,79 1,14 1,46 1,60 AF -12,07 3.908 < 0,001 -0,41 -0,47 -0,34 0,72 0,91 1,12 1,14 BS -1,20 3.908 0,23 -0,04 -0,18 +0,04 1,43 1,64 1,50 1,72 IE -7,78 3.908 < 0,001 -0,26 -0,44 -0,26 0,93 1,26 1,28 1,48 RS -21,15 3.908 < 0,001 -0,72 -0,82 -0,68 0,81 1,00 1,56 1,13 PS -21,00 3.908 < 0,001 -0,71 -1,23 -1,02 1,07 1,36 2,20 1,96 CS -0,20 3.908 0,85 -0,01 -0,10 +0,08 1,38 1,37 1,38 1,20 Note. Cohen (1992, p. 157) propose les critères suivants pour lire l’indicateur de taille d’effet d : de 0,20 à 0,50 petite taille d’effet, de 0,50 à 0,80 taille d’effet moyenne et au-delà de 0,80 taille d’effet importante.

Tableau 13 - Seuils d’alerte distincts en fonction de la voie de formation

Percentile Groupes Total AB AF BS IE RS PS CS

90 GT 15 2 2 4 3 2 3 3 PRO 21 4 3 4 3 3 5 3

95 GT 19 3 3 5 4 3 4 4 PRO 25 5 3 5 5 4 6 4

Effet du sexe

En utilisant les prénoms des répondant.e.s comme source, 3.328 élèves se sont vu assigner une des

modalités de sexe, soit 1.564 femmes et 1.664 hommes.

Les deux groupes obtiennent des scores significativement différents sur toutes les échelles. o Les femmes présentent un score systématiquement inférieur à celui des hommes

sauf pour l’échelle Confiance en soi (cf. Tableau 14)

Les tailles d’effets sont généralement modestes (Cohen, 1992, p. 157). o Les effets les plus marqués s’enregistrent au niveau du score Total (effet moyen) et

du score Confiance en soi.

Ces résultats justifieraient d’utiliser des seuils d’alerte différents en fonction du sexe des répondant.e.s. Cependant, les résultats du tableau 15 montrent que les seuils d’alerte ne varient que très peu.

Compte tenu des analyses mais surtout de la prévalence du décrochage chez les hommes, il est essentiel de consigner cette variable pour utiliser un outil de dépistage.



Tableau 14 – Comparaison des moyennes par échelle en fonction du sexe

d [IC à 95%]

F H t ddl p Cohen M ET M ET

Total -2,28 3226 0,02 -0,52 -0,97 -0,07 7,74 6,49 8,26 6,47 AB -3,43 3226 < 0,001 -0,12 -0,25 -0,07 0,88 1,25 1,04 1,35 AF -2,82 3226 0,01 -0,10 -0,17 -0,03 0,77 0,98 0,87 1,02 BS -2,39 3226 0,02 -0,08 -0,25 -0,03 1,34 1,60 1,48 1,67 IE -2,30 3226 0,02 -0,08 -0,20 -0,02 0,97 1,30 1,08 1,37 RS -3,09 3226 0,00 -0,11 -0,19 -0,04 0,96 1,09 1,08 1,09 PS -3,15 3226 0,00 -0,11 -0,29 -0,07 1,30 1,62 1,48 1,63 CS +6,17 3226 < 0,001 +0,22 +0,19 +0,37 1,51 1,41 1,23 1,17 Note. Cohen (1992, p. 157) propose les critères suivants pour lire l’indicateur de taille d’effet d : de 0,20 à 0,50 petite taille d’effet, de 0,50 à 0,80 taille d’effet moyenne et au-delà de 0,80 taille d’effet importante.

Tableau 15 - Seuils d’alerte distincts en fonction du sexe


90 Hommes 17 3 2 4 3 3 4 3 Femmes 17 3 2 4 3 3 3 4

95 Hommes 22 4 3 5 4 3 5 4 Femmes 21 4 3 5 4 3 5 4

Effet d’interaction (Sexe * Voie)

Une ANOVA à deux facteurs croisés a été réalisée sur le score total pour comparer les moyennes au score total en fonction du sexe et de la voie de formation. En cohérence avec les analyses précédentes, les résultats indiquent l’existence d’un effet « voie de formation » (F(1, 3106) = 169,64 ; p < 0,001 ; η² = 0,052) mais a contrario l’absence d’un effet « sexe » (F(1, 3106) = 0,34 ; p < 0,562 ; η² = 0,000). Plus précisément, la variable sexe ne semble intervenir qu’en interaction avec

l’appartenance à une voie de formation (F(1, 3106) = 3,91 ; p < 0,048 ; η² = 0,001).

Tableau 16 - Comparaison des moyennes (ANOVA) pour le score total en fonction du sexe et de la

voie d’orientation

Sources de variation

Somme des carrés ddl Carrés moyens F p η²

Sexe 13,28 1 13,28 0,34 0,562 0,000

Voie 6687,02 1 6687,02 169,64 < 0,001 0,052

Sexe * Voie 154,27 1 154,27 3,91 0,048 0,001

Résidu 122437,23 3106 39,42

Note. Somme de carrés de type III

Comme le montre la figure 1, la différence entre les lycéens et les lycéennes quant au score total au Lycam s’accentue pour ceux.celles qui sont scolarisé.e.s dans la voie professionnelle en comparaison de ceux.celles de la voie générale et technologique.

o Alors que les femmes de la voie GT étaient sensiblement moins à risque que les hommes, les femmes de la voie professionnelles présentent un score total plus important que celui des hommes.

o La taille d’effet associée est très petite voire inexistante.

A titre indicatif, différents seuils d’alerte sont proposés pour tenir compte des deux variables, sexe et voie de formation. On constate que les seuils d’alerte varient sensiblement au niveau du score total et très peu pour les sous scores : il est préférable d’utiliser le niveau de 18 en lycée GT et de 24 en lycée professionnel, quel

que soit le sexe.



Figure 1 – Moyennes au score total du Lycam en fonction du sexe et de la voie de formation et effet

d’interaction

Tableau 17 - Statistiques descriptives en fonction du sexe et de la voie de formation et effet

d’interaction

Sexe Voie M ET N

Femmes GT 6,80 5,74 1.154 PRO 10,55 7,74 358 Hommes GT 7,15 5,74 1.005 PRO 9,91 7,11 5.93

Tableau 18 - Seuils d’alerte distincts en fonction du sexe et de la voie de formation


90

Hommes GT 15 2 2 4 3 2 3 3 Femmes GT 15 2 2 4 3 2 3 4 Hommes PRO 20 4 3 4 3 3 5 3 Femmes PRO 22 4 3 4 4 3 5 3

95

Hommes GT 18 3 3 5 4 3 4 4 Femmes GT 18 3 2 5 3 3 4 5 Hommes PRO 24 5 3 5 4 4 6 3 Femmes PRO 27 5 3 5 5 4 6 4

Analyses au niveau des sous échelles en fonction du sexe et de la voie d’orientation

Une série de 7 ANOVA à deux facteurs croisés (Sexe x Voie) a été appliquée aux scores des sous

échelles du Lycam. Les résultats sont résumés dans le tableau 19.

Les tailles d’effets associées aux différences significatives des différentes VD en fonction des sources de variation sont au mieux petites voire négligeables.

Une nouvelle fois ces résultats démontrent que prises isolément les sous-échelles du Lycam n’ont que peu de valeur diagnostique. Elles ne prennent sens qu’intégrées dans le score d’ensemble.



Tableau 19 - Comparaisons des moyennes (ANOVA) pour les scores aux sous échelles en fonction du

sexe et de la voie d’orientation

VD Sources de variation (VI) Somme des carrés ddl Carrés moyens F p η²

AB

Voie 232,48 1 232,48 147,62 < 0,001 0,05 Sexe 1,42 1 1,42 0,90 0,34 0,00 Voie *Sexe 0,75 1 0,75 0,48 0,49 0,00 Résidu 4891,64 3.106 1,58

AF

Voie 90,48 1 90,48 93,39 < 0,001 0,03 Sexe 0,87 1 0,87 0,89 0,34 0,00 Voie* Sexe 0,01 1 0,01 0,01 0,91 0,00 Résidu 3009,28 3.106 0,97

BS

Voie 0,79 1 0,79 0,30 0,59 0,00 Sexe 2,34 1 2,34 0,88 0,35 0,00 Voie* Sexe 27,84 1 27,84 10,51 0,00 0,00 Résidu 8232,82 3.106 2,65

CS

Voie 2,24 1 2,24 1,33 0,25 0,00 Sexe 49,37 1 49,37 29,20 < 0,001 0,01 Voie* Sexe 0,10 1 0,10 0,06 0,81 0,00 Résidu 5250,77 3.106 1,69

IE


PS


RS


Note. le η² s’étend de 0 à 1, Cohen (1977, p. 412-414) propose les critères suivants : de 0,02 à 0,13 petite taille d’effet, de 0,13 à 0,26 taille d’effet moyenne et de 0,26 à 1 grande taille d’effet.

Etude de la validité concourante

Un moyen d’évaluer la validité du Lycam est d’observer sa validité concourante, c'est-à-dire son niveau de corrélation avec des critères externes mesurés de manière concourante. Ainsi, il est attendu d’une personne qui se déclare en situation de décrochage en étant crédité d’un score total

élevé au questionnaire obtienne aussi :

des résultats scolaires modestes

un volume horaire d’absences ou un nombre d’absences important

La matrice des corrélations indique que le score Total au Lycam est bien en relation négative avec la performance scolaire et en relation positive avec le volume des absences. Malgré le faible effectif pour lequel nous pouvons croiser ces variables externes à la mesure du décrochage, les corrélations sont toutes significatives. Le volume horaire des absences apparait en toute logique très redondant avec le nombre d’absences (r = 0,995). Etant donné que nous disposons d’un nombre d’observations plus conséquent pour le nombre d’absences (N = 191), c’est cette variable que nous

considérerons dans les analyses suivantes.



Tableau 20 – Matrice de corrélations entre le score total au Lycam et des critères externes.

Score total au

Lycam Moyenne scolaire

annuelle Heures d’absence

Nombre d’absences

Score total au Lycam

1 -0,310*** 0,509*** 0,497***

Moyenne scolaire annuelle

1 -0,346*** -0,401***

Heures d’absence 1 0,955***

Nombre d’absences

1

Note. *** p < 0,001

Analyse de régression appliquée à la performance scolaire

La question était de savoir si la performance scolaire pouvait être prédite par les scores aux sept dimensions du Lycam. En ce sens, une régression multiple selon une méthode pas à pas (Stepwise) a donc été réalisée pour identifier les sous dimensions du Lycam susceptibles de prédire au mieux la performance scolaire. Cette méthode est adaptée lorsque l'objectif est de prédire la variable dépendante avec le plus de précision possible (Howitt & Cramer, 2010). Les corrélations entre ces

sept scores étant modérées cela permet d’écarter d’éventuelles colinéarités9 (Annexe B).

La dimension ‘Confiance en soi’ a été sélectionnée comme première variable d'entrée dans le modèle et explique 9,0% de la variance. Dans un second temps, la dimension ‘Rendement scolaire’ a été introduite et ensemble ces deux variables expliquent 12,6 % de la variance de la moyenne annuelle. Les autres sous dimensions du Lycam ne se sont pas révélées de suffisamment bons

prédicteurs pour enrichir le modèle.

Ces résultats sont cohérents avec les dimensions supposées évaluées : la confiance en soi scolaire et le rendement scolaire sont significativement liés à la performance scolaire. Les coefficients standardisés indiquent que les deux variables ont sensiblement le même poids dans le modèle (β = -0,237, p < 0,001 ; β = -0,210, p < 0,001). Toutefois, l’information rapportée par ces deux variables est très loin de rendre compte de la performance scolaire. Vraisemblablement, il existe une distorsion entre l’autoévaluation de son sentiment d’efficacité scolaire, son rendement scolaire et la performance scolaire effective.

Tableau 21 – Synthèse des différents modèles de régression multiple selon la méthode pas à pas appliquée à la performance scolaire (VD) et aux sous dimensions du Lycam (VI)

Modèles R R² R² ajusté RMSEA Evolution du R² Evolution du F ddl1 ddl2 p

1 (CS) 0,307 0,094 0,090 1,874 0,094 25,73 1 248 < 0,001

2 (CS + RS) 0,365 0,133 0,126 1,837 0,039 11,20 1 247 < 0,001

Analyse de régression appliquée au nombre d’absences

De la même manière que pour la performance scolaire, une analyse de régression multiple a été employée pour identifier les meilleures variables prédictrices du nombre d’absences parmi les sous dimensions du Lycam tout en éliminant les sous dimensions faiblement prédictrices.

9 Il faut parler de colinéarité lorsqu’un modèle de régression contient des variables indépendantes fortement

corrélées, ce qui conduit à définir un modèle sans signification et à calculer des coefficients de régression impossibles à interpréter (Kline, 2011, p. 54 ; cf. annexe H)



Tableau 22 – Synthèse des différents modèles de régression multiple selon la méthode pas à pas

appliquée au nombre d’absences (VD) et aux sous dimensions du Lycam (VI)

Modèles R R² R² ajusté

RMSEA Evolution du R²

Evolution du F

ddl1 ddl2 p

1 (PS) 0,483 0,233 0,229 31,866 0,233 57,492 1 189 < 0,001

2 (PS+AB) 0,520 0,270 0,263 31,167 0,037 9,568 1 188 0,002

3 (PS+AB+IE) 0,537 0,288 0,276 30,873 0,018 4,604 1 187 0,033

La première variable introduite dans le modèle est ‘Projet scolaire’, elle explique 22,9% de la variance. Puis s’ajoute la variable ‘Absentéisme’ qui augmente la variance expliquée à 26,3%. Enfin, un dernier modèle est augmenté de la variable ‘Intérêt pour l’école’ qui porte la variance expliquée au total à 27,6%. Dans ce dernier modèle le poids des coefficients standardisés souligne l’importance du projet scolaire pour prédire le nombre d’absences (β = 0,270, p < 0,001 ; β = 0,188, p = 0,016 ; β = 0,174, p = 0,033). Sans établir de relation de cause à effet, il faut constater que moins une personne déclare avoir un projet scolaire défini dans le cadre du questionnaire Lycam plus elle cumule les absences au lycée. Cette échelle se révèle une nouvelle fois assez pertinente

pour anticiper le décrochage.

Proposition d’une version abrégée10

Identifier les dimensions latentes : analyse factorielle exploratoire

Une première analyse factorielle a eu pour objectif d’observer la structure factorielle de l’échelle originale. A cet effet, nous avons réalisé une analyse en composantes principales pour expliquer la plus grande partie de la variance en un minimum de facteurs. Le nombre de facteurs à extraire n’a pas été spécifié a priori, il a été déterminé en fonction des valeurs propres (ou ‘eigen values’) : classiquement, selon de critère de Kaiser, les valeurs supérieures à 1 sont utilisées pour déterminer le nombre de facteurs à extraire.

L’indice KMO de 0,921 est excellent : les corrélations entre les items sont de bonne qualité. Le test de sphéricité de Bartlett est significatif (p < 0,001) : les corrélations ne sont donc pas toutes égales

à zéro. Ces précautions prises, l’analyse factorielle peut se poursuivre.

Le tableau du total de variance expliquée indique que 9 facteurs présentent une valeur propre supérieure à 1. Le premier facteur explique à lui seul 19,54 % de la variance totale. Les neuf facteurs permettent d'expliquer 47,25 % de la variance. Les facteurs 10 à 41 n'expliquent pas suffisamment de variance pour être retenus.

Tableau 23 – Total de la variance expliquée

Composante Total % de la

variance % cumulés

1 8,01 19,54 19,54 2 2,14 5,22 24,77 3 1,88 4,59 29,36 4 1,56 3,80 33,16 5 1,31 3,19 36,35 6 1,22 2,96 39,31 7 1,12 2,72 42,03 8 1,08 2,64 44,67 9 1,06 2,58 47,25

10 Se reporter à l’Annexe E.



La matrice des composantes avant rotation montre que la plupart des items saturent sur la composante 1. La composante 2 peut être identifiée à la dimension ‘Confiance en soi’ (CS), la composante 3 au ‘Besoin de soutien’ (BS), la composante 4 se partage entre ‘l’Aide de la famille’ (AF) et ‘l’Absentéisme’ (AB). Les composantes suivantes restent difficiles à étiqueter. En elle même, la composante 1 invite à considérer le score total à l’échelle avant tout autre sous score.

Tableau 24 – Matrice des saturations avant rotation.

Saturation 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Spécificité

AB_16 0,447 -0,314 0,634 AB_19 0,474 0,314 0,457 AB_31 0,554 0,512 AB_35 0,473 0,542 AB_39 0,396 0,367 -0,317 0,440 AB_6 0,572 0,597 AF_10 0,356 0,497 0,444 AF_18 -0,365 0,361 0,608 AF_2 0,332 0,376 0,575 AF_21 0,379 0,368 0,352 0,543 AF_29 0,306 -0,420 0,648 BS_11 0,498 0,341 0,478 0,297 BS_30 0,411 0,527 0,384 0,304 BS_33 0,451 0,449 0,530 BS_34 0,437 0,429 0,549 BS_38 0,424 0,532 0,333 0,311 BS_7 0,418 0,570 0,265 CS_24 0,496 0,542 0,416 CS_25 0,456 0,345 0,468 CS_28 0,389 0,489 0,475 CS_37 0,458 0,554 0,423 CS_40 0,393 0,318 0,625 IE_1 0,524 -0,308 0,500 IE_12 0,591 0,492 IE_27 0,558 0,516 IE_3 0,446 0,685 IE_36 0,403 -0,343 0,602 IE_9 0,494 0,704 PS_13 0,363 -0,329 0,327 0,591 PS_17 0,476 -0,309 0,502 PS_20 0,484 0,564 PS_22 0,483 0,637 PS_23 0,433 -0,359 0,572 PS_26 0,411 0,764 PS_32 0,437 0,661 PS_41 0,534 -0,345 0,507 RS_14 0,465 0,505 0,467 RS_15 0,478 0,574 RS_4 0,417 0,412 0,549 RS_5 0,545 0,571 RS_8 0,508 0,363 0,507

Note. Seules les saturations supérieures à 0,300 sont visibles. La matrice des saturations après rotation est proposée en annexe.

Recomposer l’échelle initiale11

En raison des différentes imperfections de l’instrument de mesure, nous avons réalisé une nouvelle série d’analyses factorielles afin d’identifier les items qui mériteraient d’être conservés pour concevoir une version abrégée. Les items de la version initiale qui n’apportaient que peu d’information ou une information difficile à interpréter ont été écartés avant la réalisation de

l’analyse factorielle.

11 Se reporter aux Annexes F et G.



Les facteurs extraits devant tous contribuer à évaluer une même dimension, le risque de décochage scolaire, nous utilisons une méthode de rotation oblique qui permet aux facteurs d'être corrélés entre eux (Fabrigar, Wegener, MacCallum & Strahan, 1999). A la différence des premières analyses, nous utilisons la méthode d’analyse parallèle qui est la méthode recommandée pour déterminer le nombre de facteurs utiles pour condenser les données (Fabrigar et al., 1999 ; Ledesma & Valero-

Mora, 2007). Au final, nous retenons le modèle suivant :

Tableau 25 – Matrice des saturations après rotation.

Saturation 1 2 3 4 5 Spécificité

AB_19 0,701 0,472

AB_39 0,733 0,482

AB_6 0,434 0,599

BS_11 0,452 0,512

BS_30 0,854 0,287

BS_33 0,454 0,415 0,518

BS_34 0,392 0,451 0,558

BS_38 0,829 0,310

BS_7 0,536 0,547

CS_24 0,735 0,435

CS_25 0,604 0,640

CS_28 0,666 0,572

CS_37 0,748 0,442

IE_1 0,719 0,457

IE_12 0,540 0,532

IE_27 0,713 0,450

PS_13 0,598 0,609

PS_17 0,451 0,604

PS_20 0,308 0,475 0,595

PS_22 0,414 0,658

PS_23 0,601 0,566

PS_32 0,491 0,652

PS_41 0,671 0,506

RS_14 0,689 0,511

RS_8 0,540 0,580

Note. Seules les saturations supérieures à 0,300 sont visibles. La matrice des saturations avant rotation est proposée en annexe.

Après rotation oblique, l’analyse en composantes principales met en évidence 5 facteurs. Le premier de ces facteurs rassemble des items initialement associés à la dimension confiance en soi et deux items antérieurement liés à la dimension rendement scolaire. Nous proposons de désigner ce facteur « estime de soi scolaire ». Plusieurs items de la dimension « intérêt pour l’école » saturent fortement sur le second facteur ainsi que l’item 41 « je trouve désagréable d'aller en classe, que ce soit ici ou dans un autre lycée ». Ce facteur désigne principalement l’intérêt pour la scolarité. Les items 33, 34 et 20 saturent aussi sur ce facteur, leurs contenus évoquent l’envie d’apprendre ou le renoncement à la scolarité ce qui est cohérent avec « l’intérêt pour la scolarité ». Toutefois, ces items proposent aussi des contenus en lien avec le soutien social ou l’avenir scolaire. Le troisième facteur réunit quatre items qui traduisent la perception du « soutien des professeurs ». Un quatrième facteur se compose d’items qui portent sur les relations avec l’équipe éducative et le respect des règles du lycée. Il est possible de l’étiqueter « rapport à la vie scolaire ». Enfin, le dernier facteur reprend dans les grandes lignes la dimension « projet scolaire » à l’exception de l’item 26 qui porte sur la satisfaction associée à l’affectation au lycée. Le contenu des items va au delà de la sphère strictement scolaire aussi ce facteur pourrait être désigné par « projet de formation ».



Tableau 26 – Items initiaux associés aux différents facteurs de la version abrégée et coefficients de

corrélation.

Facteur 1 Facteur 2 Facteur 3 Facteur 4 Facteur5 Estime de soi

scolaire Intérêt pour la scolarité

Soutien des professeurs

Rapport à la vie scolaire

Projet de formation

CS_24 IE_1 BS_30 AB_19 PS_23 CS_25 IE_27 BS_33 AB_39 PS_13 CS_28 IE_12 BS_34 BS_7 PS_20 CS_37 PS_41 BS_38 BS_11 PS_32 RS_14 AB_6 PS_17 RS_8 PS_22 Corrélation avec le total initial 0,623 0,706 0,616 0,694 0,701 Corrélation avec le score total abrégé 0,687 0,723 0,665 0,702 0,714

Note. Tous les coefficients de corrélation sont significatifs à p < 0,001

Analyse de la cohérence interne de la version abrégée

Cette proposition de recomposition de l’échelle autour de ces 25 items invite à observer de nouveau son homogénéité et celle de ses composantes. Les coefficients alpha et lambda 6 pour l’échelle totale sont sensiblement moins élevés que pour la version initiale mais ils restent très bons. A la différence de l’analyse initiale les nouvelles échelles de la version abrégée ne présentent pas de coefficients d’un niveau inacceptable. L’homogénéité des facteurs 4 et 5 est presque satisfaisante. Dans le même temps, les facteurs « Estime de soi scolaire » et « Intérêts pour la scolarité » ont vu

leurs homogénéités augmenter en comparaison de leurs échelles d’origine.

Tableau 27 – Analyse de fiabilité, comparaison des alpha et lambda 6 de la version initiale (avant) et de la version abrégée

Echelles M alpha alpha

(avant) lambda 6

lambda (avant)

Total 0,178 0,848 0,885 0,876 0,904 Facteur 1 Estime de soi scolaire 0,170 0,741 0,626 0,737 0,629 Facteur 2 Intérêt pour la scolarité 0,149 0,717 0,651 0,670 0,649 Facteur 3 Soutien des professeurs 0,268 0,700 0,681 Facteur 4 Rapport à la vie scolaire 0,127 0,664 0,651 Facteur 5 Projet de formation 0,189 0,651 0,691 0,642 0,688

Corrélations entre la version initiale et abrégée

L’étude de la matrice de corrélations souligne la proximité du score total de la version initiale avec le score total de la version abrégée (r = 0,954). De même, il faut relever des liaisons importantes entre certaines dimensions de la version initiale et les nouvelles dimensions. Ainsi, le facteur 1 est associé à l’échelle ‘Confiance en soi’ (r = 0,896), le facteur 2 est relié à l’échelle ‘Intérêt pour l’école’(r = 0,821), le facteur 3 est en lien à l’échelle ‘Besoin de soutien’ (r = 0,924), le facteur 5 est très corrélé à l’échelle ‘Projet scolaire’ (r = 0,954). Le statut du facteur 4 est moins évident, il

partage des liens avec les échelles ‘Absentéisme’ (r = 0,677) et ‘Besoin de soutien’ (r = 0,682).



Tableau 28 –Matrice de corrélations entre les différents scores de la version initiale et abrégée

Total_Abr AB AF BS IE RS PS CS Fac_1 Fac_2 Fac_3 Fac_4 Fac_5

Total 0,954 0,745 0,564 0,690 0,792 0,692 0,771 0,633 0,623 0,706 0,616 0,694 0,701 Total_Abr 1 0,65 0,429 0,739 0,749 0,605 0,769 0,659 0,687 0,723 0,665 0,702 0,714 AB 1 0,351 0,464 0,547 0,443 0,515 0,304 0,280 0,527 0,404 0,677 0,452 AF 1 0,301 0,347 0,366 0,349 0,245 0,271 0,289 0,256 0,366 0,326 BS 1 0,484 0,336 0,338 0,324 0,313 0,420 0,924 0,682 0,286 IE 1 0,447 0,604 0,415 0,420 0,821 0,443 0,471 0,520 RS 1 0,477 0,447 0,551 0,389 0,277 0,432 0,438 PS 1 0,400 0,386 0,618 0,290 0,425 0,954 CS 1 0,896 0,339 0,295 0,295 0,370 Facteur 1 Estime de soi scolaire 1 0,331 0,285 0,301 0,358 Facteur 2 Intérêt pour la scolarité 1 0,371 0,449 0,481 Facteur 3 Soutien des professeurs 1 0,431 0,244 Facteur 4 Rapport à la vie scolaire 1 0,373 Facteur 5 Projet de formation 1

Analyse de régression appliquée au score total de la version initiale12

Pour vérifier la qualité de la sélection des 25 items de la version abrégée, nous avons estimé le score total de la version initiale sur la base des scores aux 5 facteurs identifiés. A cet effet, nous avons exécuté une série de régressions linéaires selon la méthode d’entrée pas à pas en utilisant les sous-scores comme prédicteurs et le score total comme variable à prédire. Les résultats indiquent que les cinq prédicteurs expliquent 91,4% de la variance (R² = 0,914, F(1,4014) = 8718, p < 0,001). L’analyse des résultats montre que « l’accrochage scolaire » est prédit significativement par « l’estime de soi scolaire » (β = 0,272, p < 0,001), « l’intérêt pour la scolarité » (β = 0,245, p < 0,001), « le soutien des professeurs » (β = 0,251, p < 0,001), « le rapport à la vie scolaire » (β = 0,273, p < 0,001) et « le projet de formation » (β = 0,323, p < 0,001). Ces résultats sont guères étonnants dans la mesure où ce sont les mêmes items qui sont utilisés pour calculer les sous échelles et le score total. Il faut néanmoins relever que la prédiction est assez performante car elle n’utilise qu’une fraction de l’information initiale, 25 items sur 41. L’analyse des résidus atteste de la qualité de la prédiction car pour 82,53 % des personnes le score total prédit varie dans une limite de plus ou moins deux points en comparaison du score total initial. Cette proportion passe à 92,17% lorsqu’une variation au score initial de plus ou moins trois points est considérée. En considérant un sous échantillon composé des 652 personnes ayant un score total initial égal ou supérieur à 15, il faut noter que la prédiction a tendance à majorer le score total dans 29,45 % des cas et le minorer dans 55,83 % des cas. Ces fluctuations sont de l’ordre de un à trois points. La prédiction n’est donc pas parfaite mais assez fidèle au score original.

Nouveaux seuils d’alerte

La recomposition de l’échelle en 25 items implique d’établir de nouveaux seuils d’alerte. Les seuils précédents étaient calibrés pour une amplitude de 41 points, les nouveaux sont adaptés à une amplitude de 25 points. Quand le sujet obtient 10 ou plus à l’échelle abrégée, cela signifie que la manière dont la personne se décrit à l’aide du questionnaire est suffisamment atypique pour envisager de la rencontrer en entretien individuel. Bien entendu, ce critère ne doit pas être employé de manière absolue et, étant donné la forme de la distribution, le.la professionnelle pourrait considérer tout profil dépassant sensiblement la moyenne du groupe de référence. Le tableau 29 présente les notes associées aux percentiles 90 et 95 qui pourraient constituer une première base de travail. Quatre sous groupes sont distingués, les élèves de la voie générale et technologique, les élèves de la voie professionnelle et les filles puis les garçons de la voie professionnelle. En effet, ces deux derniers groupes se distinguent de manière significative même si

la taille d’effet est modeste (t(949) = 2,094, p = 0,037, IC 95% [0,042 ; 1,284], d = 0,14).

12 Se reporter à l’Annexe K.



Tableau 29 - Caractéristiques des distributions des différentes échelles abrégées pour l’ensemble

de l’échantillon et plusieurs sous groupes

Total

Abrégé F1 F2 F3 F4 F5

Total Abrégé

GT

Total Abrégé

PRO

Total Femmes

PRO

Total Hommes

PRO

Valides 4.110 4.110 4.110 4.110 4.110 4.110 2.588 1.322 358 593

Manquantes 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Moyenne 4,456 1,017 0,594 1,072 0,638 1,136 3,923 5,322 5,545 4,882

Médiane 3 0 0 1 0 1 3 4 4 4

Mode 1 0 0 0 0 0 1 1 3 1

ET 4,318 1,453 1,034 1,282 1,070 1,356 3,825 4,878 4,965 4,581

Asymétrie 1,547 1,660 1,809 0,941 1,869 1,366 1,488 1,414 1,418 1,471

Aplatissement 2,779 2,199 2,424 -0,299 3,246 1,587 2,576 1,991 1,955 2,293

Amplitude 25 6 4 4 5 6 23 25 25 24

Minimum 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Maximum 25 6 4 4 5 6 23 25 25 24

Percentile 25 1 0 0 0 0 0 1 2 2 1

Percentile 75 6 2 1 2 1 2 6 7,25 8 7

Percentile 90 10 3 2 3 2 3 9 12 13 11

Percentile 95 13 4 3 4 3 4 12 16 16 14,3

Reformulation des items dans cette version Lycam abrégé

Le Lycam utilise deux formats de réponses. Certains items invitent à une réponse binaire de type oui ou non alors que d’autres items proposent des réponses à choix multiples. Par exemple, l’item CS_24 « Cette année, je pense que ça va aller pour moi à l'école » suppose une réponse par oui ou par non, la réponse non étant créditée d’un point. En revanche, l’item AF_21 « Pour ton travail scolaire, est-ce que ta famille (parents, sœurs, frères aînés...) » est associé aux propositions suivantes « A- T'apporte une aide, B - Contrôle ce que tu as fait, C - Te fait confiance, D - N'a pas le temps de s'en occuper, E - Ne s'y intéresse pas ». Les réponses D et E sont créditées d’un point. Il est fort possible que face à un item de ce format, le sens accordé à l’item varie davantage d’une personne à une autre. Sur le plan psychométrique cela se traduit par une difficulté à constituer une

échelle de mesure homogène.

Si ces items à choix multiples sont utiles sur un versant clinique et contribuent à étoffer un entretien avec support, nous suspectons qu’ils amoindrissent les qualités métriques du Lycam. De plus, si les personnes les plus susceptibles de se trouver en rupture avec le lycée sont également celles qui présentent le plus de difficultés en lecture, il est souhaitable d’alléger le volume de

lecture et d’uniformiser les modalités de réponse.

Nous avons donc dénombré l’utilisation de chaque modalité de réponse pour chaque item dans les 4.110 protocoles analysés et dans les 421 protocoles des personnes créditées d’un score total de 18 ou plus. De la sorte nous avons identifié les modalités les plus utilisées et les plus discriminantes. Puis nous avons privilégié ces modalités pour reformuler les items initiaux, en essayant d’alterner la polarité des items : se reconnaitre dans certains énoncés créditera la personne d’un point alors que

pour d’autres il faudra écarter l’item pour être crédité d’un point.

Les avantages de ce travail de reformulation sont à la fois une simplification de la lecture des items et une uniformisation du format de réponse. Le principal défaut réside dans une plus grande transparence de la dimension évaluée, ce qui favorise l’expression de la désirabilité sociale : les personnes pourraient répondre en fonction de ce qu’elles imaginent être l’attendu.



Proposition d’un format de réponse aux items

Il n’est jamais évident de répondre à un questionnaire proposant des modalités de réponse binaires, de formes oui/non ou jamais/toujours : ces modalités sont trop catégoriques, elles supposent de se déterminer de manière trop absolue. Aussi, pour introduire des nuances, nous suggérons d’utiliser

quatre modalités de réponses, par exemple :

Tout à fait vrai pour moi

Plutôt vrai pour moi

Plutôt faux pour moi

Tout à fait faux pour moi

Ainsi, les sujets les plus affirmatifs pourront utiliser les modalités les plus extrêmes alors que les sujets plus hésitants mettront à profit les modalités intermédiaires. En l’absence d’analyse qui démontrerait des différences significatives entre ces niveaux de réponses, nous invitons à scorer les protocoles de manière binaire en rassemblant les deux modalités d’une même polarité, ‘Tout à fait

vrai’ et ‘Plutôt vrai’ d’un coté et de l’autre ‘Plutôt faux’ et ‘Tout à fait faux’.

Enfin, si vous envisagez de faire passer le Lycam dans sa version remaniée à plusieurs classes, nous vous invitons à prendre contact avec l’OPPIO pour vous aider à scorer les différents protocoles. De sorte, l’OPPIO sera en mesure de vérifier que les différentes échelles et les différents items

fonctionnent correctement malgré les modifications.

Discussion

L’objectif de cette étude était avant tout de répondre aux interrogations des praticien.ne.s de l’orientation et des décideur.euse.s quant à l’utilisation qu’il.elle.s pouvaient faire du Lycam, un outil de repérage des élèves à risque d’abandon scolaire assez ancien et qui a cessé d’être édité

depuis 2004.

Une pertinence non démentie

Les 4.110 protocoles analysés attestent de la pertinence du Lycam dans le cadre du repérage d’élèves fragiles. Premier aspect remarquable, le seuil d’alerte identifié dans la version initiale (Gosling et al., 1993, p. 15), à savoir le score de 18, correspond à celui que nous avons sélectionné sur l’ensemble des protocoles en référence au percentile 90. La mise en regard des seuils identifiés par cette étude et de ceux utilisés, par exemple dans l’académie de Clermont Ferrand (Armand et

al., 2013, p.109), témoigne de la fiabilité du score global obtenu (Cf. Annexe L).

Les analyses ont montré qu’il pouvait être pertinent de différencier ces seuils d’alerte en fonction du contexte de scolarisation. Les élèves de la voie générale et technologique se reconnaissent moins facilement dans les comportements et attitudes proposés que ceux et celles issus de la voie professionnelle. De ce fait un seuil d’alerte indicatif de 15 pourrait être employé pour le premier groupe et un seuil de 21 pour le second. Ce constat est cohérent avec les modalités d’affectation dans ces deux voies d’orientation, principalement les résultats scolaires et par suite le degré

d’engagement scolaire.

La notion de seuil d’alerte doit être considérée avec souplesse. Comme Gosling, Scheurer et Barbacci (1993, p. 15) le précisaient dans le manuel original du Lycam, il faut trouver un bon compromis entre nombre de ‘faux positifs’ (trop de détection à tort) et nombre de ‘vrais négatifs’ (trop de non détection à tort). Les seuils calculés ici restent indicatifs et ils peuvent être majorés ou minorés de plusieurs points en fonction de la démarche envisagée par l’équipe éducative : sélectionner un volume raisonnable de personnes pour une prise en charge individualisée, des séries d’entretiens, participer à des ateliers de remobilisation, des ateliers méthodologiques, des stages de découverte… Toutefois, le fait de sélectionner plusieurs items parmi la liste proposée est déjà un

signe d’alerte en soi (Cf. Annexe J).

Bien que la taille de sous-échantillons soit modeste, le score total au Lycam est fortement associé à l’absence scolaire et, dans une moindre mesure, à la contre performance scolaire. Il aurait été intéressant d’étudier le lien du score total au Lycam en lien avec d’autres comportements effectifs



tels que l’abandon scolaire ou les sanctions scolaires mais ce travail de recueil n’a pas été possible. Une étude plus focalisée pourrait également observer un groupe d’élèves sur une période d’une ou

deux années pour attester de la validité de l’outil.

Au premier abord, nos résultats ne témoignent pas d’une différence marquée entre les filles et les garçons au Lycam. Pour autant, lorsque le contexte scolaire est considéré, l’effet de la variable sexe est mis en évidence. Or, Theunissen, de Man, Verdonk, Bosma et Feron (2014) ont montré que l’adhésion aux normes de sexe constitue un facteur explicatif puissant de l’abandon scolaire. Les garçons et les filles qui s’identifient fortement aux normes de sexe sont davantage susceptibles de se détourner du travail scolaire. Ces éléments sont à rapprocher des résultats de Mahalik, Perry, Coonerty-Femiano, Catraio et Land (2006) et de Ueno et McWilliams (2010) qui montrent que l’adhésion aux normes de sexe influence les choix d’orientation, l’engagement scolaire et l’intérêt ou le désintérêt pour les métiers ou les carrières professionnelles. En France, ce sont avant tout des garçons qui composent la cohorte des décrocheurs (Dardier, Laïb & Robert-Bobée, 2013).Cet écart témoigne de comportements différenciés des filles et des garçons, les uns étant plus prompts à traduire leur désengagement en actes, les unes à adopter des attitudes plus discrètes. Ainsi, Ayral (2011) a mis en évidence le lien entre sanctions scolaires (dont l’exclusion scolaire) et la démonstration de conduites masculines stéréotypées : rébellion scolaire, défiance à l’adulte, transgression des règles, sexisme, homophobie et violence. Le groupe des décrocheurs est loin d’être uniforme et tout outil de repérage ou potentiellement explicatif du décochage devrait considérer plusieurs caractéristiques individuelles (Potvin, Fortin, Marcotte, Royer & Deslandes,

2004), au premier rang desquelles le milieu socio-économique et le sexe13.

Pour prolonger cette étude, il serait aussi intéressant de confronter le score total obtenu au Lycam en début d’année scolaire et les orientations en fin de seconde générale et technologique pour savoir s’il existe une relation entre le niveau d‘accrochage scolaire et la voie choisie à ce deuxième palier d’orientation. Dans le même ordre d’idée, l’étude de la relation entre les taux de pression dans les différentes spécialités professionnelles et le score total au Lycam mériterait d’être effectuée. Les résultats au Lycam, ventilés par spécialités professionnelles (Cf. Annexe I), semblent attester de cette relation. Ainsi, des spécialités que l’on sait plébiscitées par les collégien.ne.s comme ‘Artisanat et métiers d'art option ébéniste’, ‘Pâtissier’, ‘Accompagnement, soins et services à la personne’ sont aussi celles pour lesquelles le score moyen au Lycam est le plus bas. A l’inverse, des spécialités comme ‘Agent de Propreté et d'Hygiène’, ‘Menuiserie aluminium-verre’ et ‘Constructeur Bois’ qui intéressent les élèves moins spontanément comptent parmi les plus associées à un score élevé au Lycam. Ce ne sont que des tendances mais le constat est cohérent. Enfin, il est vraisemblable que le rang du vœu d’orientation réalisé pourrait lui aussi expliquer le

niveau de désengagement scolaire.

Un périmètre d’interprétation plus limité que souhaité

Un des aspects appréciable du Lycam réside dans la possibilité donnée aux praticien.ne.s de prolonger le constat global par une analyse plus fine, en fonction des sept dimensions proposées. Les auteurs indiquent qu’au-delà du repérage il est possible « d’établir un diagnostic pour mettre en œuvre des actions de remédiation à un niveau individuel ou collectif » (Gosling et al., 1993, p. 7). Un tel travail d’analyse part du principe que les différentes sous dimensions sont bien mesurées par le questionnaire. A notre sens, les analyses statistiques réalisées remettent en question cette possibilité. Il est délicat d’interpréter les scores aux sous échelles du Lycam dans la mesure où certaines de ces échelles présentent une homogénéité très peu satisfaisante. Seuls les scores Total, ‘Projet scolaire’ et dans une moindre mesure ‘Confiance en soi’, ‘Absentéisme’, ‘Besoin de soutien’ et ‘Intérêt pour l’école’, semblent suffisamment solides pour être considérés. Le manque de

13 « Les décrocheurs se distinguent aussi par leur origine sociale. La proportion d’enfants de cadres est bien plus

faible parmi les décrocheurs que parmi les non-décrocheurs (5 % contre 18 %), et la proportion d’enfants d’ouvriers y est, à l’inverse, plus élevée (48 % contre 31 %). Leurs mères sont aussi moins diplômées : seules 15 % des mères d’enfants décrocheurs ont le baccalauréat, contre 39 % des mères d’enfants qui n’ont pas décroché. Ce sont par ailleurs plus souvent des enfants de familles nombreuses (29 % vivent dans une famille de 4 enfants ou plus, contre 15 % pour les non-décrocheurs), et un peu plus souvent des garçons (60 % contre 48 %). » (Dardier et al., 2013).



caractère discriminant des sous-échelles et ce manque de fiabilité invitent à une extrême prudence quant à l’usage des scores associés. La possibilité de distinguer des profils de décrocheur.euse.s et de personnaliser les prises en charge ultérieures est assez réduite. Dans le meilleur des cas, le.la

psychologue pourra explorer les tendances identifiées lors d’un entretien clinique.

Ces résultats sont cohérents avec la lecture des annexes du manuel du Lycam (Gosling et al., 1993, p. 25-26). La liaison entre les différentes dimensions et l’abandon scolaire était déjà très modeste pour ‘Absentéisme’, ‘Attitude de la famille’, ‘Rendement scolaire’ et ‘Besoin de soutien’. La liaison à l’abandon scolaire avait déjà détecté des items très fragiles voire sans rapport avec le critère. Dans la fiche consacrée au Lycam par le groupe d’étude des logiciels d’aide à l’orientation il est mentionné qu’ « une dimension [qui] se détache nettement, la dimension « Projets scolaires ». Dans ce même document, il est précisé que « le score global est le plus pertinent pour sélectionner les

élèves qui risquent d’abandonner ».

Dès lors, il est hasardeux d’établir un profil pour caractériser la dynamique propre au sujet et d’utiliser des seuils aussi faibles. Les statistiques descriptives présentées dans le tableau 10 ou l’annexe D démontrent que pour la plupart des échelles, il suffit d’un seul point pour que le sujet passe d’un percentile 75 au percentile 90, c’est à dire de la réponse à un seul item pour que le score associé à une dimension atteigne le seuil d’alerte et que cette dimension devienne une caractéristique à explorer chez cette personne. Ce défaut dépend à la fois du petit nombre d’items par échelle et de la mauvaise qualité métrique d’une partie de ces items. L’utilisation de la version abrégée, dont les qualités métriques sont bien meilleures, ne solde donc pas le problème voire l’accentue car elle mobilise encore moins d’items par dimension.

Le résultat global d’un questionnaire comme le Lycam peut constituer un premier niveau d’intervention face à la complexité des processus en jeux dans le décrochage. Nous souscrivons à l’analyse de Frédéric Allain, conseiller d’orientation-psychologue, qui explique dans un dossier consacré au décrochage que « l’idéal serait de pouvoir aussi proposer aux élèves des ateliers sur les thèmes à propos desquels ils expriment des difficultés (confiance en soi, projet scolaire...) pour continuer à les accompagner en réponse à ce questionnaire » (Académie de Nantes, 2014, p. 14). Il revient aux conseillers et conseillères d’orientation-psychologues d’affiner le diagnostic global à partir des hypothèses soulevées par le Lycam. En fonction des besoins, il.elle.s pourraient prolonger le diagnostic et enrichir le travail clinique avec la personne en évaluant14 :

la motivation en situation de formation (e.g. QMF6 de Forner)

l’estime de soi (e.g. SPPA de Harter, échelle validée par Terriot et al.)

l’anxiété (e.g. R-CMAS Echelle d'anxiété manifeste pour enfants-révisée de Reynolds et Richmond)

le sentiment d’efficacité scolaire (e.g. Echelle de Lent, adaptée par Blanchard)

le degré de préparation aux changements dans sa trajectoire scolaire ou professionnelle (e.g. Career Adapt-Abilities Scale de Savickas, échelle adaptée par Pouyaud et al.).

…

Ces propositions d’évaluation de dimensions psychologiques s’inscrivent dans la ligne de celles énoncées par Potvin et al. (2004) dans leur « guide de prévention du décrochage scolaire » et vont aider à prévenir l’abandon scolaire et surtout préciser la nature des interventions auprès des jeunes.

Bien entendu, il serait appréciable de disposer d’un outil multifactoriel, basé sur un modèle du décrochage plus contemporain, validé par la recherche et dont les caractéristiques métriques seraient bien établies. Cet outil pourrait questionner des dimensions propres au sujet comme sa curiosité intellectuelle, son estime de soi, ses sentiments d’efficacité scolaire, ses intérêts pour les apprentissages, ses méthodes et habitudes de travail, l’engagement scolaire, son niveau d’équilibre personnel (signes d’anxiété ou de dépression). Il pourrait aussi investiguer des dimensions plus systémiques comme le rapport à l’école, les relations aux autrui significatifs (parents, ami.e.s et

14 Liste indicative qui ne récence pas toutes les dimensions à évaluer et ne répertorie pas l’ensemble des outils.

Pour plus de précisions, nous vous invitons à contacter le Centre de ressources en orientation – Thierry Boy.



professeur.e.s). Et également considérer des aspects plus pragmatiques comme les ressources matérielles, la proximité du lieu de formation. Cet outil pourrait s’inspirer des pratiques développées en prolongement du Lycam en proposant dès sa conception des actions concrètes pour accompagner les élèves. Par exemple, Mathilde Perdigeon15 rapporte la mise en place d’ateliers centrés sur l’estime de soi dont « l’objectif est de permettre aux jeunes de découvrir le sens du ‘savoir sur soi’ pour leur donner envie de travailler sur l’estime de soi, d’avoir envie d’apprendre et de démanteler certaines croyances (« Je n’y arriverai pas, je suis nul »…) » (Académie d’Amiens,

2014, p. 9).

Le Lycam doit-il être envisagé comme un test ?

Le Lycam est souvent présenté comme « un outil standardisé » du fait de la présence de seuils d’alerte. Rappelons que la version initiale du Lycam ne dispose pas d’étalonnages au sens strict du terme. Les scores bruts ne sont jamais situés dans un étalonnage rectangulaire de type décilage ou un étalonnage gaussien en 5 ou 9 classes standardisées par exemple (Chartier & Loarer, 2008 ; Urbina, 2004). Les scores bruts sont simplement comparés à des seuils d’alerte (Gosling et al., 1993, p. 14-15 et p. 25). La confusion tient au fait que le terme « étalonnage » est employé pages 18 et

23 du manuel.

Par extension le Lycam ne doit pas être envisagé comme un test psychologique car il ne permet pas de situer précisément le sujet évalué dans son groupe d’appartenance et en référence à un ensemble de construits psychologiques bien identifiés et modélisés par la recherche scientifique. Le Lycam est seulement un questionnaire de repérage qui explore des comportements et attitudes fréquemment observés chez des individus à risque : cela n’en diminue pas pour autant son utilité. Toutefois, cette nuance pourrait avoir pour conséquence d’étendre son usage premier, le repérage, à des non psychologues. Cela se justifie dans la mesure où seul le score total est considéré et où les sous dimensions sont jugées trop fragiles pour les utiliser dans un travail de restitution collaborative. En revanche, l’analyse qui sera faite de la problématique personnelle dans le cadre d’un entretien individuel suppose que cet entretien soit mené par une personne hautement qualifiée, spécialiste du développement adolescent, ayant une bonne connaissance des processus psychologiques associés aux difficultés d’apprentissage et des enjeux sociologiques de la formation : les conseillers et conseillères d’orientation-psychologues. Cette répartition des rôles entre les membres de l’équipe pédagogique suppose de définir de manière concertée la démarche d’ensemble et les règles de confidentialité. Rappelons que, dans leur fiche de synthèse consacrée à la version informatisée de l’outil, les membres du groupe d’étude des logiciels d’aide à l’orientation relèvent à juste titre que « le questionnaire interroge sur des secteurs sensibles de l’environnement familial et de la personnalité » et qu’il convient d’obtenir le consentement éclairé et l‘autorisation écrite des responsables légaux des jeunes mineurs avant toute passation (Académie de Versailles, 2007, p. 39).

Le Lycam est-il libre de droits et utilisable ?

Depuis juin 2004, une grande partie du catalogue de la maison d’édition EAP a été repris par la maison d’édition ECPA. Le Lycam ne figure pas parmi les outils diffusés par les ECPA. Pour autant, cela ne signifie pas qu’il tombe de fait dans le domaine public, il subsiste le droit d’auteur. « Le Code de la propriété intellectuelle n'autorise, aux termes des paragraphes 2 et 3 de l'article L. 122-5, d'une part, que les « copies ou reproductions strictement réservées à l'usage privé du copiste et non destinées à une utilisation collective », et d'autre part, sous réserve de mentionner les noms de l'auteur et de la source, que les « analyses et les courtes citations justifiées par le caractère critique, polémique, pédagogique, scientifique ou d'information ». Toute autre représentation ou reproduction intégrale ou partielle, faite sans le consentement de l'auteur ou de ses ayants droit ou ayants cause, est illicite (article L. 122-4). Cette représentation ou reproduction, par quelque procédé que ce soit, constituerait donc une contrefaçon sanctionnée par les articles L. 335-2 et suivants du Code de la propriété intellectuelle »16. A minima, les institutions qui utilisent régulièrement un outil dans leurs plans d’actions contre le décrochage devraient obtenir

15 Directrice de CIO

16 Propriété intellectuelle. (n.d.). In Wikipedia. Accès le 21 novembre 2016 sur le site

https://fr.wikipedia.org/wiki/Propriété_intellectuelle.



l’autorisation des ayants droits. L’état de l’offre éditoriale trop réduite en matière d’outils d’orientation est très largement la conséquence de ces usages « sauvages » et a pour effet de priver

les praticien.ne.s d’outils fiables et mis régulièrement à jour.

Conclusion17

Nous espérons que les résultats de cette étude et les réflexions associées seront utiles à l’ensemble des professionnel.le.s qui s’impliquent au quotidien sur la question de l’accrochage scolaire. Nous avons conscience que l’identification des adolescent.e.s en rupture avec le système scolaire ne constitue qu’une petite fraction du travail à réaliser pour favoriser l’engagement scolaire. Néanmoins, ce premier niveau d’intervention est primordial car il s’intéresse aux « signaux faibles » envoyés par les « décrocheur.euse.s discret.e.s » ou « décrocheur.euse.s de l’intérieur » et permet

de construire plus précocement avec eux.elles des solutions adaptées et personnalisées.

Pour conclure, nous souhaiterions rapporter une citation déjà ancienne et largement diffusée mais qui illustre encore parfaitement la nécessité d’accompagner tous les élèves pour faire face aux mutations induites par la société de la connaissance : « La nouvelle éducation doit enseigner aux personnes comment classer et reclasser l’information, comment évaluer sa véracité, comment modifier les catégories lorsque cela est nécessaire, comment passer du concret à l’abstrait et inversement, comment considérer les problèmes selon un nouveau point de vue, comment apprendre par soi même. L’illettré de demain ne sera pas celui qui ne peut pas lire ; il sera celui qui n’a pas appris à apprendre » Herbert Gerjuoy, psychologue de la ‘Human Resources Research

Organization’, cité par Toffler (1970, p. 367).

17 Afin de prolonger le travail de réflexion sur la place des outils de dépistage dans la lutte contre le décrochage,

nous vous invitons à lire le rapport du Céreq « Prévenir le décrochage scolaire et organiser les collaborations dans l’Académie de Clermont-Ferrand » (Boudesseul, Grelet, Lafitte & Peuvrel, 2012).



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https://cran.r-project.org/package=psych

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Annexes

Annexe A – Liste des items originaux classés par échelles

N° Intitulés Echelles

6 Parmi les phrases suivantes, quelle est celle qui te représente le mieux ? AB_6

16 Je m'absente, mais je m'absenterais moins souvent si on me payait pour venir au lycée. Es-tu d'accord avec cette idée ?

AB_16

19 Est-ce que tu as déjà manqué des cours pour des raisons que le lycée ne trouve pas valables ? (cette année ou l'année dernière)

AB_19

31 Souvent, j'ai envie de "sécher" les cours. [O = AB] AB_31

35 J'aime m'absenter du lycée. [O = AB] AB_35

39 Quand je suis absent(e) du lycée, j'ai une raison valable. [N = AB] AB_39

2 Tes parents rencontrent-ils les professeurs : AF_2

10 Le soir tes parents parlent-ils avec toi du lycée : AF_10

18 Ta famille souhaite que : AF_18

21 Pour ton travail scolaire, est-ce que ta famille (parents, sœurs, frères aînés...) AF_21

29 Mes parents savent dans quelle classe je suis. [N = AF] AF_29

7 Avec le personnel du lycée (enseignants, surveillants, direction, infirmière, conseiller d'éducation, documentaliste...) tu penses que tes relations sont :

BS_7

11 Selon toi, tes relations avec les professeurs sont : BS_11

30 Quand j'ai des problèmes, la plupart de mes professeurs font des efforts pour me comprendre. [N = BS]

BS_30

33 La plupart de mes professeurs me donnent envie d'apprendre. [N = BS] BS_33

34 En général, j'aime bien la façon dont mes professeurs font cours. [N = BS] BS_34

38 En général, mes professeurs essaient de me comprendre. [ N = BS] BS_38

24 Cette année, je pense que ça va aller pour moi à l'école. [N = CS] CS_24

25 En général, je suis à peu près sûr(e) de réussir ce que je fais. [N = CS] CS_25

28 J'ai confiance en mes possibilités de réussite à l'école. [N = CS] CS_28



N° Intitulés Echelles

37 Je risque d'échouer cette année au lycée. [O = CS] CS_37

40 Je réussis mieux dans ce que je fais en dehors du lycée que dans les matières scolaires. [O = CS]

CS_40

1 D'une façon générale, est-ce que tu aimes ou non aller au lycée ? IE_1

3 Pourquoi fréquentes-tu le lycée ? (choisis une seule raison, la plus vraie dans ton cas) IE_3

9 Quelle attitude as-tu devant un mauvais résultat ? IE_9

12 Cette année, les cours : IE_12

27 En général, j'aime le lycée. [N = IE] IE_27

36 Je préfèrerais avoir d'autres cours que ceux de cette année. [O = IE] IE_36

13 Te sens-tu prêt(e) actuellement à quitter l'école pour aller travailler ? PS_13

17 Jusqu'où penses-tu poursuivre tes études ? PS_17

20 Si on te permettait d'abandonner le lycée dès maintenant, que ferais-tu ? PS_20

22 As-tu l'intention de terminer les études que tu as commencées ? PS_22

23 Dès que possible j'accepte n'importe quoi comme travail plutôt que de continuer à aller au lycée. [O = PS]

PS_23

26 J'ai obtenu l'orientation que je souhaitais. [N = PS] PS_26

32 Si j'échoue cette année, je vais peut-être abandonner le lycée. [O = PS] PS_32

41 Je trouve désagréable d'aller en classe, que ce soit ici ou dans un autre lycée. [O = PS] PS_41

4 Depuis les trois dernières années, tes résultats scolaires sont-ils satisfaisants ? RS_4

5 Pendant les cours écoutes-tu attentivement : RS_5

8 D'après les premières évaluations ou notes, tu penses que : RS_8

14 As-tu des résultats corrects ? RS_14

15 Après le lycée combien d'heures par semaines passes-tu à tes devoirs ou leçons ? RS_15



Annexe B – Distributions des scores aux différentes échelles du Lycam et corrélations inter-échelles



Annexe C – Caractéristiques des items, coefficients item-échelle, α de Cronbach et λ6 de Gutmann

Echelle AF-Attitude de la famille : α de Cronbach = 0,454

Items M ET CITC α de Cronbach λ6 de Gutmann

AF_2 0,300 0,458 0,234 0,416 0,379

AF_10 0,295 0,456 0,335 0,318 0,302

AF_18 0,140 0,347 0,167 0,447 0,408

AF_21 0,100 0,300 0,324 0,353 0,308

AF_29 0,031 0,172 0,205 0,438 0,386

Aucun retrait d’item n’améliorerait l’homogénéité de l’échelle. L’item 29 semble particulièrement inefficace au regard de sa moyenne et de son écart type. L’item 18 n’est quasiment pas en lien avec le reste de l’échelle (CITC = 0,167). Cette échelle est à réviser en priorité en raison de la

faiblesse de ses caractéristiques.

Echelle PS-Projet scolaire : α de Cronbach = 0,691


PS_13 0,338 0,473 0,370 0,670 0,660

PS_17 0,044 0,204 0,423 0,667 0,645

PS_20 0,336 0,472 0,459 0,643 0,641

PS_22 0,205 0,404 0,413 0,654 0,649

PS_23 0,085 0,280 0,432 0,657 0,644

PS_26 0,146 0,354 0,310 0,677 0,671

PS_32 0,127 0,334 0,412 0,656 0,650

PS_41 0,194 0,396 0,351 0,669 0,663

L’échelle ‘Projet scolaire’ apparait assez homogène et les items qui la composent ne méritent pas

d’être retravaillés à l’exception du 26 et du 41 pour lesquels les CITC restent modestes.

Echelle RS - Rendement scolaire : α de Cronbach = 0,444


RS_4 0,309 0,462 0,298 0,336 0,362

RS_5 0,329 0,470 0,094 0,507 0,483

RS_8 0,081 0,273 0,304 0,367 0,328

RS_14 0,133 0,339 0,298 0,353 0,319

RS_15 0,236 0,425 0,245 0,381 0,398

Au regard des coefficients l’échelle ‘Rendement scolaire’ n’est pas homogène. Le retrait de l’item 5 (CITC = 0,094 et augmentation de l’alpha de 0,63 points) pourrait améliorer légèrement la

consistance interne mais l’échelle manquera encore de fiabilité.

Echelle CS - Confiance en soi : α de Cronbach = 0,626


CS_24 0,109 0,312 0,464 0,549 0,516

CS_25 0,325 0,468 0,371 0,579 0,573

CS_28 0,205 0,404 0,469 0,527 0,529

CS_37 0,164 0,370 0,482 0,527 0,502

CS_40 0,573 0,495 0,208 0,676 0,643

La consistance interne de l’échelle CS est à la limite de l’acceptable. Le retrait de l’item 40 (CITC = 0,208 et augmentation de l’alpha de 0,50 points) aurait pour effet de la consolider un peu.

Echelle AB - Absentéisme : α de Cronbach = 0,692


AB_6 0,095 0,293 0,420 0,656 0,637

AB_16 0,295 0,456 0,409 0,663 0,643

AB_19 0,103 0,304 0,449 0,647 0,610

AB_31 0,273 0,446 0,522 0,615 0,603

AB_35 0,235 0,424 0,446 0,645 0,629

AB_39 0,047 0,213 0,372 0,675 0,638

L’échelle ‘Absentéisme’ présente une homogénéité acceptable. Toutefois, le lien entre l’item 39 et

l’ensemble de l’échelle est assez modeste.



Echelle BS - Besoin de soutien : α de Cronbach = 0,692


BS_7 0,162 0,369 0,398 0,715 0,700

BS_11 0,230 0,421 0,484 0,691 0,677

BS_30 0,272 0,445 0,507 0,684 0,665

BS_33 0,320 0,467 0,458 0,700 0,702

BS_34 0,252 0,434 0,449 0,701 0,705

BS_38 0,227 0,419 0,514 0,682 0,665

L’échelle BS présente un niveau d’homogénéité satisfaisant qui pourrait être amélioré par le retrait

de l’item 7 (CITC = 0,398 et augmentation de l’alpha de 0,23 points).

Echelle IE - Intérêt pour l'école : α de Cronbach = 0,651


IE_1 0,097 0,295 0,478 0,584 0,557

IE_3 0,120 0,326 0,330 0,625 0,624

IE_9 0,267 0,442 0,332 0,632 0,623

IE_12 0,092 0,289 0,495 0,580 0,565

IE_27 0,211 0,408 0,452 0,579 0,562

IE_36 0,272 0,445 0,294 0,649 0,632

L’échelle ‘Intérêt pour l’école’ est associée à une homogénéité acceptable. Néanmoins, l’item 36

reste faiblement corrélé au reste de l’échelle (CITC = 0,294).

En résumé, l’analyse de la fiabilité des différentes sous-dimensions du questionnaire Lycam montre que les échelles sont de qualités inégales. Les échelles ‘Aide de la famille’ et ‘Rendement scolaire’ ont une consistance interne insuffisante qui met en doute le calcul de ces échelles. Les autres échelles gagneraient en étant délestées des items les moins en lien avec les autres ou le score total. Ces résultats invite à une nouvelle analyse qui ne prendrait pas en considération les items RS_5, BS_7, IE_36, AB_39, CS_40, et supprimerait l’échelle ‘Aide de la famille’ (items : 2,10, 18, 21, 29). Une série d’analyses non rapportées ici et utilisant les modèles de réponse à l’item (MRI) est venue compléter cette approche classique. L’analyse selon le modèle à deux paramètres permet d’identifier, à quelques différences près, les mêmes items comme litigieux. Ainsi, nous avons repéré quelques items présentant un fonctionnement différentiel (FDI) en fonction de la variable voie d’orientation ou de la variable sexe. Par exemple, l’item PS_26 « J'ai obtenu l'orientation que je souhaitais » n’est pas endossé de la même manière lorsque l’élève est scolarisé dans la voie professionnelle ou dans la voie générale : les seconds se contentent bien souvent de rejoindre leur lycée de secteur alors que les premiers font un choix d’orientation et ne sont pas assurés d’obtenir leur premier vœu. Pour plus de développements sur ces techniques, Chartier et Loarer (2008) proposent une présentation en langue française des modèles de réponse à l’item pages 88 à 97 de leur ouvrage « Évaluer l’intelligence logique.



Annexe D – Caractéristiques des différentes échelles Version complète et Abrégée

Grp Indicateurs Total AB AF BS IE RS PS CS Total

Forme Abrégée

Fac_1 Fac_2 Fac_3 Fac_4 Fac_5

01_H

om

mes

Données valides

1.664 1.664 1.664 1.664 1.664 1.664 1.664 1.664 1.664 1.664 1.664 1.664 1.664 1.664

Données manquantes

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Moyenne 8,26 1,04 0,87 1,48 1,08 1,08 1,48 1,23 5,22 0,78 1,00 1,15 1,25 1,05

Mode 4 0 0 0 0 0 0 1 2 0 0 0 0 0

ET 6,47 1,35 1,02 1,67 1,37 1,09 1,63 1,17 4,67 1,27 1,25 1,31 1,49 1,27

Skewness 1,39 1,51 1,22 0,99 1,52 1,00 1,41 1,26 1,44 2,09 1,38 1,31 1,48 0,97

ES Skewness 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06

Kurtosis 2,30 1,91 1,31 0,01 2,03 0,74 1,97 1,55 2,42 4,31 1,40 1,55 2,08 -0,23

ES Kurtosis 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12

Minimum 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Maximum 39 6 5 6 6 5 8 5 27 6 5 6 7 4

25ème percentile

4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

50ème percentile

7,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 4,00 0,00 1,00 1,00 1,00 1,00

75ème percentile

11,00 2,00 1,00 3,00 2,00 2,00 2,00 2,00 7,00 1,00 2,00 2,00 2,00 2,00

90ème percentile

17,00 3,00 2,00 4,00 3,00 3,00 4,00 3,00 11,00 2,00 3,00 3,00 3,00 3,00

95ème percentile

21,75 4,00 3,00 5,00 4,00 3,00 5,00 4,00 15,00 4,00 4,00 4,00 4,00 4,00

02_Fem

mes

Données valides

1.564 1.564 1.564 1.564 1.564 1.564 1.564 1.564 1.564 1.564 1.564 1.564 1.564 1.564

Données manquantes

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Moyenne 7,74 0,88 0,77 1,34 0,97 0,96 1,30 1,51 4,99 1,21 0,86 1,01 0,89 1,02

Mode 2 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0

ET 6,49 1,25 0,98 1,60 1,30 1,09 1,62 1,41 4,65 1,55 1,17 1,31 1,30 1,24

Skewness 1,43 1,57 1,41 1,14 1,61 1,20 1,62 0,87 1,47 1,40 1,51 1,53 1,84 1,00

ES Skewness 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06

Kurtosis 2,49 2,06 2,07 0,45 2,37 1,13 2,65 -0,07 2,63 1,26 1,82 2,21 3,70 -0,10

ES Kurtosis 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12

Minimum 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Maximum 41 6 5 6 6 5 8 5 28 6 5 6 7 4

25ème percentile

3,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,25 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

50ème percentile

6,00 0,00 0,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 4,00 1,00 0,00 1,00 0,00 1,00

75ème percentile

11,00 1,00 1,00 2,00 1,00 1,00 2,00 2,00 7,00 2,00 1,00 2,00 1,00 2,00

90ème percentile

16,50 3,00 2,00 4,00 3,00 2,50 3,00 4,00 11,00 4,00 3,00 3,00 3,00 3,00

95ème percentile

21,00 3,75 3,00 5,00 4,00 3,00 5,00 4,00 15,00 5,00 3,00 4,00 4,00 4,00

03_G

T

Données valides

2.588 2.588 2.588 2.588 2.588 2.588 2.588 2.588 2.588 2.588 2.588 2.588 2.588 2.588

Données manquantes

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Moyenne 7,12 0,79 0,72 1,43 0,93 0,81 1,07 1,38 4,61 1,06 0,85 0,83 0,79 1,09

Mode 4 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0

ET 5,84 1,14 0,91 1,64 1,26 1,00 1,36 1,37 4,26 1,49 1,15 1,11 1,15 1,28

Skewness 1,38 1,68 1,35 1,05 1,64 1,39 1,66 1,05 1,40 1,59 1,54 1,61 1,87 0,93

ES Skewness 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05

Kurtosis 2,29 2,72 1,79 0,20 2,47 1,76 3,17 0,38 2,33 1,87 2,03 2,82 4,03 -0,30

ES Kurtosis 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10

Minimum 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Maximum 36 6 5 6 6 5 8 5 26 6 5 6 7 4

25ème percentile

3,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

50ème percentile

6,00 0,00 0,00 1,00 0,00 1,00 1,00 1,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00

75ème percentile

10,00 1,00 1,00 2,00 1,00 1,00 2,00 2,00 7,00 2,00 1,00 1,00 1,00 2,00

90ème percentile

15,00 2,00 2,00 4,00 3,00 2,00 3,00 3,00 10,00 3,00 2,00 2,00 2,00 3,00

95ème percentile

19,00 3,00 2,55 5,00 4,00 3,00 4,00 4,00 13,00 5,00 3,00 3,00 3,00 4,00




Forme Abrégée


04_PR

O

Données valides

1.322 1.322 1.322 1.322 1.322 1.322 1.322 1.322 1.322 1.322 1.322 1.322 1.322 1.322

Données manquantes

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Moyenne 10,49 1,46 1,12 1,50 1,28 1,56 2,20 1,38 6,59 0,93 1,15 1,70 1,79 1,03

Mode 4 0 0 0 0 1 1 1 2 0 0 1 1 0

ET 7,51 1,60 1,14 1,72 1,48 1,13 1,96 1,20 5,49 1,37 1,37 1,57 1,70 1,28

Skewness 1,17 1,04 1,06 0,97 1,31 0,68 0,96 1,04 1,27 1,81 1,14 0,90 1,04 0,99

ES Skewness 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07

Kurtosis 1,36 0,21 0,92 -0,10 1,23 0,33 0,34 0,81 1,50 3,01 0,41 0,14 0,60 -0,25

ES Kurtosis 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13

Minimum 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Maximum 41 6 5 6 6 5 8 5 28 6 5 6 7 4

25ème percentile

5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 1,00 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

50ème percentile

9,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 2,00 1,00 5,00 0,00 1,00 1,00 1,00 0,00

75ème percentile

14,00 2,00 2,00 3,00 2,00 2,00 3,00 2,00 9,00 1,00 2,00 3,00 3,00 2,00

90ème percentile

21,00 4,00 3,00 4,00 3,00 3,00 5,00 3,00 15,00 3,00 3,00 4,00 4,00 3,00

95ème percentile

25,00 5,00 3,00 5,00 5,00 4,00 6,00 4,00 18,00 4,00 4,00 5,00 5,00 4,00

05_H

om

mes_

GT

Données valides

1.005 1.005 1.005 1.005 1.005 1.005 1.005 1.005 1.005 1.005 1.005 1.005 1.005 1.005

Données manquantes

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Moyenne 7,15 0,80 0,73 1,54 0,96 0,80 1,12 1,21 4,64 0,81 0,92 0,86 0,92 1,13

Mode 4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0

ET 5,74 1,12 0,91 1,68 1,30 0,99 1,35 1,24 4,22 1,32 1,18 1,10 1,23 1,29

Skewness 1,44 1,72 1,26 0,95 1,65 1,40 1,57 1,28 1,44 2,03 1,50 1,47 1,75 0,89

ES Skewness 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08

Kurtosis 2,67 3,20 1,26 -0,04 2,48 1,98 2,83 1,36 2,60 3,86 2,00 2,23 3,62 -0,37

ES Kurtosis 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15

Minimum 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Maximum 35 6 4 6 6 5 8 5 26 6 5 6 7 4

25ème percentile

3,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

50ème percentile

6,00 0,00 0,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 4,00 0,00 1,00 1,00 1,00 1,00

75ème percentile

10,00 1,00 1,00 3,00 1,00 1,00 2,00 2,00 7,00 1,00 1,00 1,00 1,00 2,00

90ème percentile

15,00 2,00 2,00 4,00 3,00 2,00 3,00 3,00 10,00 3,00 2,00 2,00 2,00 3,00

95ème percentile

18,00 3,00 3,00 5,00 4,00 3,00 4,00 4,00 13,00 4,00 4,00 3,00 3,70 4,00

06_H

om

mes_

PR

O

Données valides

593 593 593 593 593 593 593 593 593 593 593 593 593 593

Données manquantes

0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

Moyenne 9,911 1,368 1,099 1,368 1,241 1,516 2,035 1,283 6,113 0,7386 1,12 1,6 1,737 0,9174

Mode 4 0 0 0 0 1 1 1 2 0 0 1 1 0

ET 7,11 1,55 1,14 1,64 1,44 1,09 1,86 1,06 5,14 1,21 1,35 1,47 1,67 1,22

Skewness 1,194 1,139 1,074 1,031 1,343 0,6802 1,091 1,213 1,301 2,2 1,178 0,9849 1,075 1,106

ES Skewness 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10

Kurtosis 1,47 0,52 0,89 0,04 1,47 0,40 0,81 1,81 1,66 5,17 0,60 0,56 0,66 0,05

ES Kurtosis 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20

Minimum 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

Maximum 39,00 6,00 5,00 6,00 6,00 5,00 8,00 5,00 27,00 6,00 5,00 6,00 7,00 4,00

25ème percentile

5 0 0 0 0 1 1 1 2 0 0 0 0 0

50ème percentile

8 1 1 1 1 1 2 1 5 0 1 1 1 0

75ème percentile

14,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 3,00 2,00 9,00 1,00 2,00 2,00 3,00 2,00

90ème percentile

20,00 4,00 3,00 4,00 3,00 3,00 5,00 3,00 13,00 2,00 3,00 4,00 4,00 3,00

95ème percentile

24,00 5,00 3,00 5,00 4,00 4,00 6,00 3,30 16,30 3,30 4,00 5,00 5,00 3,30




Forme Abrégée


07_Fem

mes_

GT

Données valides

1.154 1.154 1.154 1.154 1.154 1.154 1.154 1.154 1.154 1.154 1.154 1.154 1.154 1.154

Données manquantes

0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

Moyenne 6,8 0,7132 0,6837 1,271 0,864 0,7582 1,006 1,503 4,416 1,234 0,7712 0,7851 0,6205 1,005

Mode 2 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0

ET 5,74 1,09 0,90 1,54 1,20 0,97 1,34 1,46 4,14 1,57 1,08 1,11 1,01 1,22

Skewness 1,344 1,72 1,44 1,187 1,662 1,429 1,793 0,884 1,357 1,369 1,584 1,728 2,06 1,015

ES Skewness 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07

Kurtosis 2,00 2,82 2,20 0,64 2,66 1,88 3,89 -0,11 2,13 1,11 2,21 3,44 4,96 -0,07

ES Kurtosis 0,14 0,14 0,14 0,14 0,14 0,14 0,14 0,14 0,14 0,14 0,14 0,14 0,14 0,14

Minimum 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

Maximum 35,00 6,00 5,00 6,00 6,00 5,00 8,00 5,00 25,00 6,00 5,00 6,00 7,00 4,00

25ème percentile

2,75 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0

50ème percentile

5 0 0 1 0 0 1 1 3 1 0 0 0 1

75ème percentile

10,00 1,00 1,00 2,00 1,00 1,00 2,00 2,00 6,00 2,00 1,00 1,00 1,00 2,00

90ème percentile

15,00 2,00 2,00 4,00 3,00 2,00 3,00 4,00 10,00 4,00 2,00 2,00 2,00 3,00

95ème percentile

18,25 3,00 2,00 5,00 3,00 3,00 4,00 5,00 13,00 5,00 3,00 3,00 3,00 4,00

08_Fem

mes_

PR

O

Données valides

358 358 358 358 358 358 358 358 358 358 358 358 358 358

Données manquantes

0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

Moyenne 10,55 1,355 1,067 1,517 1,288 1,539 2,235 1,55 6,723 1,156 1,134 1,709 1,682 1,042

Mode 10 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0

ET 7,74 1,54 1,14 1,72 1,54 1,18 2,05 1,28 5,59 1,48 1,38 1,62 1,67 1,26

Skewness 1,257 1,032 1,129 1,005 1,349 0,8114 0,9488 0,7823 1,302 1,496 1,185 0,8557 1,098 0,9838

ES Skewness 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13 0,13

Kurtosis 1,54 0,22 1,02 0,01 1,22 0,45 0,18 0,00 1,56 1,83 0,58 -0,06 0,81 -0,18

ES Kurtosis 0,26 0,26 0,26 0,26 0,26 0,26 0,26 0,26 0,26 0,26 0,26 0,26 0,26 0,26

Minimum 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

Maximum 41,00 6,00 5,00 6,00 6,00 5,00 8,00 5,00 28,00 6,00 5,00 6,00 7,00 4,00

25ème percentile

5 0 0 0 0 1 1 1 3 0 0 0 0 0

50ème percentile

9 1 1 1 1 1 2 1 5 1 1 1 1 1

75ème percentile

14,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 3,00 2,00 10,00 2,00 2,00 3,00 2,00 2,00

90ème percentile

22,10 4,00 3,00 4,00 4,00 3,00 5,00 3,00 15,00 3,00 3,00 4,00 4,00 3,00

95ème percentile

27,00 5,00 3,00 5,00 5,00 4,00 6,00 4,00 19,00 5,00 4,00 5,00 5,00 4,00



Annexe E –Version Abrégée

Index Item

d’origine Intitulés Echelles

Ordre de passation

Cotation

1 CS_24 Cette année, je pense que ça va aller pour moi au lycée 1 2 inverse

2 CS_28 Je n'ai pas confiance en mes possibilités de réussite au lycée

1 7 directe

3 CS_25 En général, je suis à peu près sûr.e de réussir ce que je fais

1 12 inverse

4 RS_8 D'après les premières évaluations, je pense que l'année scolaire sera trop difficile pour moi

1 17 directe

5 RS_14 J'ai des résultats corrects en travaillant régulièrement 1 21 inverse

6 CS_37 Je risque d'échouer cette année au lycée 1 24 directe

7 IE_27 En général, j'aime le lycée 2 1 inverse

8 PS_41 Je trouve désagréable d'aller en classe, que ce soit ici ou dans un autre lycée

2 6 directe

9 IE_12 Cette année, les cours m'intéressent pour la plupart 2 11 inverse

10 IE_1 D'une façon générale, je n'aime pas aller au lycée 2 16 directe

11 PS_22 Je vais certainement terminer les études que j'ai commencées

3 3 inverse

12 PS_20 Si on me permettait d'abandonner le lycée dès maintenant je le quitterais

3 8 directe

13 PS_17 Je pense que je poursuivrai mes études jusqu'à obtenir un diplôme (CAP, BAC ou autre)

3 13 inverse

14 PS_13 Je me sens tout à fait prêt.e à quitter le lycée pour aller travailler

3 18 directe

15 PS_32 Si j'échoue cette année, il n'est pas question que j'abandonne le lycée

3 22 inverse

16 PS_23 Dès que possible j'accepte n'importe quoi comme travail plutôt que de continuer à aller au lycée

3 25 directe

17 AB_39 Quand je suis absent.e du lycée, j'ai toujours une raison valable

4 4 inverse

18 BS_11 Mes relations avec les professeurs sont mauvaises 4 9 directe

19 BS_7 Mes relations avec le personnel du lycée (surveillant.e.s, direction, CPE...) sont bonnes

4 14 inverse

20 AB_19 J'ai plusieurs fois manqué des cours pour des raisons que le lycée ne trouve pas valables

4 19 directe

21 AB_6 Je supporte très bien les règlements et le travail imposé par le lycée

4 23 inverse

22 BS_30 Quand j'ai des problèmes, la plupart de mes professeurs font des efforts pour me comprendre

5 5 inverse

23 BS_34 En général, je n'aime pas la façon dont mes professeurs font cours

5 10 directe

24 BS_33 La plupart de mes professeurs m'encouragent à apprendre

5 15 inverse

25 BS_38 En général, mes professeurs essaient de me comprendre 5 20 inverse

Note. Lorsque la cotation est « directe », créditer la personne de 1 point quand elle répond ‘tout à fait vrai’ ou ‘plutôt vrai’ et de 0 pour toute autre réponse. Lorsque la cotation est « inverse », créditer la personne de 1 point quand elle répond ‘tout à fait faux’ ou ‘plutôt faux’ et de 0 pour toute autre réponse.



Annexe F – Matrice de l’ACP après rotation Oblique Oblimin

Saturation 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Spécificité

AB_16 0,307 0,634

AB_19 0,629 0,457

AB_31 0,435 0,512

AB_35 0,502 0,542

AB_39 0,712 0,440

AB_6 0,597

AF_10 0,757 0,444

AF_18 0,340 -0,383 0,608

AF_2 0,502 0,306 0,575

AF_21 0,610 0,543

AF_29 0,388 -0,390 0,648

BS_11 0,786 0,297

BS_30 0,832 0,304

BS_33 0,394 0,385 0,530

BS_34 0,313 0,413 0,549

BS_38 0,822 0,311

BS_7 0,873 0,265

CS_24 0,725 0,416

CS_25 0,341 0,580 0,468

CS_28 0,439 0,490 0,475

CS_37 0,722 0,423

CS_40 0,395 0,625

IE_1 0,651 0,500

IE_12 0,507 0,492

IE_27 0,572 0,516

IE_3 0,685

IE_36 0,356 0,602

IE_9 0,704

PS_13 0,557 0,591

PS_17 0,540 0,502

PS_20 0,514 0,564

PS_22 0,488 0,637

PS_23 0,600 0,572

PS_26 0,355 0,764

PS_32 0,514 0,661

PS_41 0,645 0,507

RS_14 0,704 0,467

RS_15 0,311 0,574

RS_4 0,443 0,549

RS_5 0,633 0,571

RS_8 0,562 0,507

Note. “for many constructs examined in psychology (e.g., mental abilities, personality traits, attitudes), there is substantial theoretical and empirical basis for expecting these constructs (or dimensions of these constructs) to be correlated with one another. Therefore, oblique rotations provide a more accurate and realistic representation of how constructs are likely to be related to one another. Thus, from a substantive perspective, the restriction of uncorrelated factors imposed by varimax and other orthogonal rotations is often unwarranted and can yield misleading results.” (Fabrigar et al., 1999, p. 282).



Annexe G –Matrice de l’ACP avant rotation – version abrégée

Saturation 1 2 3 4 5 Spécificité

AB_19 0,450 0,471 0,472

AB_39 0,388 0,552 0,482

AB_6 0,568 0,599

BS_11 0,511 0,343 0,512

BS_30 0,422 0,369 0,421 0,465 0,287

BS_33 0,465 0,303 0,301 0,518

BS_34 0,455 0,558

BS_38 0,441 0,350 0,432 0,429 0,310

BS_7 0,434 0,328 0,547

CS_24 0,549 -0,458 0,435

CS_25 0,302 -0,352 0,349 0,640

CS_28 0,428 -0,407 0,572

CS_37 0,501 -0,515 0,442

IE_1 0,538 -0,318 0,457

IE_12 0,617 0,532

IE_27 0,559 -0,320 0,450

PS_13 0,343 -0,388 0,350 0,609

PS_17 0,495 -0,309 0,604

PS_20 0,483 0,595

PS_22 0,496 0,658

PS_23 0,434 -0,377 0,566

PS_32 0,444 -0,304 0,652

PS_41 0,538 0,506

RS_14 0,504 -0,424 0,511

RS_8 0,546 -0,322 0,580



Annexe H - Analyses de régressions

Diagnostic de multicolinéarité

En référence aux critères énoncés par Kline (2011, p. 54), nous avons procédé à un diagnostic de la colinéarité. La corrélation au carré (R²) entre chaque variable et les autres n’excède pas 0,90. La tolérance ou proportion de la variance standardisée unique est systématiquement supérieure au seuil fixé à 0,10. Enfin, le facteur d’inflation de la variance (VIF), c'est-à-dire le ratio entre la

variance standardisée et la tolérance, est inférieur au seuil de 10.

Analyse de régression - Performance scolaire

Modèles Coefficients Erreur type

Coefficients Standardisés

t p Tolérance VIF

1 Constante 12,728 0,170 74,998 < 0,001

CS -0,494 0,097 -0,307 -5,073 < 0,001 1,000 1,000

2 Constante 13,101 0,200 65,430 < 0,001

CS -0,381 0,101 -0,237 -3,770 < 0,001 0,890 1,124

RS -0,381 0,114 -0,210 -3,346 < 0,001 0,890 1,124

Analyse de régression – Nombre d’absences

Modèles Coefficients Erreur type

Coefficients Standardisés

t p Tolérance VIF

1 Constante 16,305 3,380 4,824 < 0,001

PS 8,154 1,075 0,483 7,582 < 0,001 1,000 1,000

2 Constante 11,849 3,606 3,286 0,001

PS 5,929 1,274 0,351 4,653 < 0,001 0,681 1,468

AB 4,760 1,539 0,233 3,093 0,002 0,681 1,468

3 Constante 10,145 3,660 2,772 0,006

PS 4,564 1,414 0,270 3,229 0,001 0,543 1,841

AB 3,837 1,584 0,188 2,422 0,016 0,631 1,585

IE 3,656 1,704 0,174 2,146 0,033 0,579 1,726



Annexe I – Scores moyens au Lycam et Lycam abrégé en fonction des spécialités de la voie professionnelle.

Pour la version complète

Spécialités N M ET Min Max Artisanat et métiers d'art option ébéniste 24 5,25 3,70 0 13

CAP Pâtissier 27 6,63 7,06 0 32

Accompagnement, soins et services à la personne 69 7,61 5,54 1 25

Etude et définition de produits industriels 33 7,70 6,76 0 40

CAP Assistant technique en milieux familial et collectif 24 7,96 5,13 0 23

Bâtiment : métal, aluminium, verre et matériaux de synthèse 11 8,55 3,26 4 14

Maintenance des matériels 97 8,56 5,36 1 25

MEI/ELEEC 25 8,88 5,82 1 20

CAP Chocolatier confiseur 25 9,08 5,21 0 23

Accueil Relation Clients et Usagers 17 9,12 5,40 1 20

CAP Cuisine 22 9,36 6,53 1 24

Métiers de la mode 21 9,62 6,21 1 23

Technicien menuisier-agenceur 44 9,66 7,02 0 31

Technicien de maintenance des systèmes énergétiques et climatiques 7 9,71 7,65 0 25

Commerce 93 9,85 6,33 1 27

Systèmes électroniques numériques 40 9,85 7,37 1 38

Maintenance des équipements industriels 109 9,96 8,24 0 41

CAP Serrurier métallier 10 10,60 6,71 3 26

Technicien en installation des systèmes énergétiques et climatiques 8 10,63 6,46 2 23

CAP Employé de Vente Spécialisé 14 10,86 6,00 0 22

Gestion-administration 260 10,94 7,21 0 39

Peintre Applicateur de Revêtements 13 11,00 6,49 5 24

Electrotechnique, énergie, équipements communicants 121 11,39 8,41 0 41

CAP Agent Polyvalent de Restauration 61 11,70 6,06 1 28

Technicien constructeur bois 20 12,80 7,88 4 32

CAP Préparation et réalisation d'ouvrages électriques 31 12,90 7,56 0 26

Interventions sur le patrimoine bâti 5 13,60 7,17 5 24

Technicien d'usinage 12 13,67 7,67 7 35

Technicien du Bâtiment : Organisation et Réalisation du Gros Œuvre 12 13,83 10,41 2 38

Employé de commerce multi-spécialités 14 14,00 7,10 2 24

CAP Maintenance des matériels 20 14,00 7,99 3 33

Technicien d’études du bâtiment option assistant en architecture 14 14,57 9,04 1 33

CAP Conducteur d'installations de production 7 14,57 6,82 3 25

CAP Agent de Propreté et d'Hygiène 11 15,09 10,72 3 34

Menuiserie aluminium-verre 7 15,14 7,97 6 31

Maintenance de véhicules automobiles 13 15,54 10,26 1 32

CAP Constructeur Bois 10 16,20 12,17 1 34

CAP Restaurant 17 19,35 10,64 3 36



Pour la version abrégée

Spécialités N M ET Min Max

Artisanat et métiers d'art option ébéniste 24 2,3 2,3 0 8

CAP Pâtissier 27 3,3 4,5 0 20

CAP Assistant technique en milieux familial et collectif 24 3,7 3,2 0 15

Etude et définition de produits industriels 33 3,8 4,3 0 25

Accompagnement, soins et services à la personne 69 3,9 3,4 0 14

Bâtiment : métal, aluminium, verre et matériaux de synthèse 11 4,0 1,5 2 6

Technicien de maintenance des systèmes énergétiques et climatiques 7 4,1 5,4 0 17

MEI/ELEEC 25 4,2 3,3 0 11

Maintenance des matériels 97 4,2 3,4 0 17

Accueil Relation Clients et Usagers 17 4,4 3,4 0 13

CAP Employé de Vente Spécialisé 14 4,4 3,7 0 13

CAP Cuisine 22 4,6 4,0 0 14

Systèmes électroniques numériques 40 4,8 5,0 0 24

CAP Serrurier métallier 10 4,8 3,9 1 14

CAP Chocolatier confiseur 25 4,9 4,0 0 16

Peintre Applicateur de Revêtements 13 4,9 4,2 1 14

Commerce 93 5,0 4,0 0 16

Maintenance des équipements industriels 109 5,1 5,5 0 25

Technicien menuisier-agenceur 44 5,2 4,7 0 20

Métiers de la mode 21 5,2 4,2 0 13

Gestion-administration 260 5,5 4,6 0 24

Electrotechnique, énergie, équipements communicants 121 5,6 5,6 0 25

Technicien en installation des systèmes énergétiques et climatiques 8 6,1 4,3 1 13

CAP Agent Polyvalent de Restauration 61 6,2 3,8 0 16

Interventions sur le patrimoine bâti 5 6,4 4,8 1 14

Technicien d'usinage 12 6,7 5,5 2 22

CAP Conducteur d'installations de production 7 6,7 4,5 0 14

Technicien constructeur bois 20 6,8 5,6 0 19

CAP Préparation et réalisation d'ouvrages électriques 31 6,9 4,8 0 18

Technicien du Bâtiment : Organisation et Réalisation du Gros Œuvre 12 7,1 6,8 0 23

Employé de commerce multi-spécialités 14 7,3 4,6 0 14

CAP Agent de Propreté et d'Hygiène 11 7,5 6,6 1 20

CAP Maintenance des matériels 20 7,6 5,0 0 19

Technicien d’études du bâtiment option assistant en architecture 14 8,0 5,7 0 21

Menuiserie aluminium-verre 7 8,1 5,0 2 18

Maintenance de véhicules automobiles 13 9,1 6,6 0 20

CAP Constructeur Bois 10 9,9 7,9 0 21

CAP Restaurant 17 11,4 7,3 1 24



Annexe J – Pourcentages cumulés des effectifs pour le Lycam et le Lycam abrégé

Score total

Effectifs pour le Lycam

Pourcentages cumulés pour le

Lycam

Effectifs pour le Lycam Abrégé

Pourcentages cumulés pour le

Lycam

0 148 3,60% 561 13,65%

1 239 9,42% 608 28,44%

2 333 17,52% 526 41,24%

3 324 25,40% 458 52,38%

4 376 34,55% 408 62,31%

5 313 42,17% 305 69,73%

6 292 49,27% 251 75,84%

7 249 55,33% 204 80,80%

8 207 60,36% 159 84,67%

9 207 65,40% 131 87,86%

10 194 70,12% 114 90,63%

11 178 74,45% 73 92,41%

12 153 78,18% 62 93,92%

13 124 81,19% 61 95,40%

14 121 84,14% 40 96,37%

15 88 86,28% 31 97,13%

16 79 88,20% 26 97,76%

17 64 89,76% 25 98,37%

18 59 91,19% 13 98,69%

19 61 92,68% 7 98,86%

20 47 93,82% 14 99,20%

21 40 94,79% 10 99,44%

22 33 95,60% 5 99,56%

23 36 96,47% 9 99,78%

24 24 97,06% 6 99,93%

25 20 97,54% 3 100%

26 11 97,81%

27 13 98,13%

28 11 98,39%

29 6 98,54%

30 8 98,73%

31 11 99,00%

32 10 99,25%

33 3 99,32%

34 7 99,49%

35 7 99,66%

36 4 99,76%

37 1 99,78%

38 4 99,88%

39 2 99,93%

40 1 99,95%

41 2 100%



Annexe K – Analyse de régression appliquée au score Total Lycam (VI) à partir des facteurs de la version abrégée (VD)

Les modèles de régression explorés.

Modèles R R² R²

Ajusté RMSE

Modification du R²

Modification du F

ddl1 ddl2 p

1 0,623 0,388 0,388 5,27 0,388 2606 1 4108 < 0,001

2 0,818 0,669 0,669 3,875 0,281 3492 1 4107 < 0,001

3 0,88 0,774 0,774 3,205 0,104 1894 1 4106 < 0,001

4 0,931 0,866 0,866 2,467 0,092 2827 1 4105 < 0,001

5 0,956 0,914 0,914 1,977 0,048 2288 1 4104 < 0,001

Comparaisons des modèles utilisant des ANOVA.

Modèles Sommes des Carrés ddl Carrés moyens F p

1 Régression 72357 1 72356,858 2606 < 0,001

Résidu 114081 4108 27,77

Total 186437 4109

2 Régression 124783 2 62391,381 4156 < 0,001

Résidu 61655 4107 15,012

Total 186437 4109

3 Régression 144248 3 48082,637 4680 < 0,001

Résidu 42189 4106 10,275

Total 186437 4109

4 Régression 161452 4 40363,038 6632 < 0,001

Résidu 24985 4105 6,087

Total 186437 4109

5 Régression 170395 5 34079,05 8718 < 0,001

Résidu 16042 4104 3,909

Total 186437 4109



Caractéristiques des 5 modèles, le modèle 5 est celui qui est retenu.

Modèles Coefficients ES Coefficients standardisés t p

1 Constante 5,441 0,1 54,22 < 0,001

Fac_1 2,888 0,057 0,623 51,04 < 0,001

2 Constante 4,142 0,077 53,79 < 0,001

Fac_1 2,027 0,044 0,437 45,99 < 0,001

Fac_2 3,661 0,062 0,562 59,1 < 0,001

3 Constante 2,998 0,069 43,52 < 0,001

Fac_1 1,635 0,038 0,353 43,52 < 0,001

Fac_2 2,655 0,056 0,407 47,21 < 0,001

Fac_5 1,885 0,043 0,38 43,52 < 0,001

4 Constante 2,588 0,054 48,29 < 0,001

Fac_1 1,417 0,029 0,306 48,54 < 0,001

Fac_2 1,918 0,045 0,294 42,22 < 0,001

Fac_5 1,588 0,034 0,32 47 < 0,001

Fac_4 2,206 0,041 0,35 53,17 < 0,001

5 Constante 1,812 0,046 39,48 < 0,001

Fac_1 1,263 0,024 0,272 53,47 < 0,001

Fac_2 1,598 0,037 0,245 43,17 < 0,001

Fac_5 1,604 0,027 0,323 59,23 < 0,001

Fac_4 1,718 0,035 0,273 49,42 < 0,001

Fac_3 1,32 0,028 0,251 47,83 < 0,001



Annexe L – Reproduction d’une partie de l’annexe 4 du rapport n° 2013-059 de l’IGEN et l’IGAENR « Agir contre le décrochage scolaire : alliance éducative et approche pédagogique repensée. » de Armand, Bisson-Vaivre & Lhermet (2013, p.109)

Percentiles dans le cadre de cette étude Groupes Total AB AF BS IE RS PS CS

90 GT 15 2 2 4 3 2 3 3

PRO 21 4 3 4 3 3 5 3

95 GT 19 3 3 5 4 3 4 4

PRO 25 5 3 5 5 4 6 4

90 Hommes 17 3 2 4 3 3 4 3 Femmes 17 3 2 4 3 3 3 4

95 Hommes 22 4 3 5 4 3 5 4 Femmes 21 4 3 5 4 3 5 4

Seuils de l’académie de Clermont Ferrand 18 2 2 3 2 2 4 3

Documents

Rapport d’étude sur le Lycam - Cnam - Oppio