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Naissance de l’étude internationale PISA

La première étude du Programme International sur les Acquis des élèves (PISA) est menée, en 2000, par l’Organisation de coopération et de développement Économiques (OCDE), à laquelle participera immédiatement la France, aux côtés d’une trentaine de pays.
C’est ainsi que PISA devient un référentiel pour les décisionnaires de l’époque et influence toujours aujourd’hui les politiques nationales (Martens et al., 2015). C’est aussi une évaluation largement étudiée et exploitée permettant d’avoir accès à une banque de données d’une certaine qualité compte tenu du budget alloué à ce type d’étude internationale et de l’expertise des équipes en charge de l’exploitation des résultats (Olsen & Lie, 2006)
Les études internationales, dont PISA, permettent de développer un regard critique sur les politiques éducatives. Au travers des questionnaires contextuels, ces enquêtes rendent aussi possible l’étude du fonctionnement des établissements (Mons, 2008).

Présentation de l’enquête PISA

Ce travail de recherche se réfère spécifiquement à l’enquête PISA 2015 et en partie sur l’enquête 2006 puisque la culture scientifique était le domaine majeur évalué par PISA pendant ces deux années. En effet, en 2006 et en 2015, la culture scientifique représentait le domaine sur lequel le plus de questions ont été posées. L’évaluation se répète par cycle tous les trois ans et un seul des trois domaines évalués par PISA5 devient majeur tous les 9 ans. En 2015, PISA comptait 72 pays participants, 35 pays membres de l’OCDE ainsi que 37 pays partenaires.
PISA Science 2015 comporte au total 183 items donc 84 proviennent de PISA Science 2006 et 99 sont nouvellement intégrés ce qui nous donne 54 % de nouveaux items c’est-à-dire une proportion légèrement plus grande par rapport aux anciens items (46 %). Au total, les 183 items sont regroupés en 56 unités.
Plusieurs items sont réutilisés d’une édition PISA à l’autre, c’est pourquoi plusieurs items se répètent entre PISA Science 2006 et 2015 et c’est aussi pour cette raison que peu d’items sont rendus publics.

Biais possibles à l’enquête PISA comparés à ses apports

Les deux langues officielles de l’OCDE sont l’anglais et le français et tous les pays dont la langue est différente à celles choisies pour PISA reçoivent une version des items dans les deux langues sources que chacun doit adapter en fonction de la langue parlée nationalement (Felouzis & Charmillot, 2012a; OCDE, 2016d).
Bien que PISA fasse des efforts considérables pour réduire les biais de traduction, certains persistent et peuvent poser un problème de comparabilité entre les pays (Bart et al., 2018) avec un risque notamment d’augmenter la difficulté d’un item (Rémond, 2001, 2005) en particulier pour ceux dont la langue nationale diverge fortement des langues sources (Hopfenbeck et al., 2018).

Compréhension de l’écrit ; Culture mathématique ; Culture scientifique.

Bien que l’étude PISA présente des limites indéniables (voir Hopfenbeck, 2016) et s’expose à de nombreuses critiques et remises en question, comme c’est le cas notamment pour la mesure du SESC pour laquelle Avvisati (2020) suggère quelques améliorations, il existe aussi des aspects plus positifs à l’existence de ce type d’évaluations internationales à grande échelle des apprentissages (ILSA6).
Celles-ci offrent effectivement de nombreuses données accessibles aux chercheurs en sciences de l’éducation, qu’ils explorent au moyen de méthodologies variées (Gamazo & Martínez-Abad, 2020) afin de répondre à divers questionnements de recherche (Hopfenbeck et al., 2018). D’ailleurs, de nombreuses recherches secondaires à PISA portent un intérêt majeur aux inégalités socio-économiques sans pour autant produire d’explications à l’origine de celles-ci (Hopfenbeck et al., 2018) d’où l’importance de proposer des recherches qui tentent de combler ce manque.
Comme les autres évaluations PISA en sciences, le but de celle de 2015 est d’évaluer l’acquisition de savoirs et savoir-faire essentiels à la vie quotidienne (incluant la vie sociale) au terme de la scolarité obligatoire (15-16 ans) (OCDE, 2016e).
Ainsi, à la différence d’autres études internationales, l’étude PISA ne cherche pas à évaluer si les élèves maîtrisent précisément les matières du programme scolaire mais teste plutôt l’aptitude des élèves à appliquer leurs connaissances acquises à l’école aux situations plus ou moins proches de la vie quotidienne des élèves (OCDE, 2016e).

Compétences et connaissances évaluées

C’est pour cela que, comme le montre la figure 1, PISA Science 2015 requiert l’évaluation de trois compétences majeures qui mettent en œuvre différents types de connaissances.
La 1ère compétence « Expliquer des phénomènes de manière scientifique » implique pour l’élève de reconnaître et proposer des explications à divers phénomènes naturels et technologiques tout en les évaluant. Ensuite, « Évaluer et concevoir des recherches scientifiques » requiert de la part des élèves d’être en mesure de décrire et surtout d’évaluer des recherches scientifiques tout en répondant aux questions de manière scientifique. Enfin, l’élève est évalué sur sa capacité à « interpréter des données et des faits de manière scientifique » c’est-à-dire d’analyser et d’évaluer des données, des allégations et des arguments se présentant sous différentes formes pour en tirer des conclusions scientifiques appropriées (OCDE, 2016e).
Chacune de ces compétences reposent sur des connaissances spécifiques. La 1ère compétence nécessite plus largement des connaissances en sciences. Celles-ci appelées connaissances de contenu (dans le sens « content knowledge ») sont relatives aux faits, concepts, idées et théories sur le monde naturel. Ces connaissances peuvent être relatives aux systèmes physiques, vivants et de la Terre et de l’Univers. Les deux autres compétences font majoritairement appel à des connaissances à propos des sciences c’est-à-dire connaître les procédures sur lesquelles repose la création du savoir scientifique (connaissances procédurales) et comprendre leur rôle et leur fonction pour déterminer quand ces procédures sont appropriées (connaissances épistémiques). Bien que l’étude PISA repose sur des compétences plus élargies que celles attendues dans le cadre scolaire, elle les évalue indirectement puisque certaines études (e.g. Prenzel & Zimmer, 2006; Rocher, 2003) signalent tout de même l’existence d’une corrélation forte entre les compétences requises dans PISA et les résultats scolaires des élèves.
Nous remarquons que parmi les trois compétences qui s’inscrivent dans le cadre d’évaluation PISA Science, la majorité des compétences qui sont à mobiliser dans PISA Science 2006, le sont aussi en 2015. Parmi les trois compétences, celle qui change peut-être le plus est « identifier des questions d’ordre scientifique » (ISI) demandée en 2006 aux élèves et qui devient « évaluer et concevoir des recherches scientifiques » (EVA) en 2015 avec une notion d’évaluation qui n’intervenait donc pas en 2006. Nous constatons également qu’au sein de cette compétence ISI, la sous-compétence « Identifier les mots clés permettant d’effectuer une recherche d’informations scientifiques » requise en 2006 a été abandonnée en 2015. Celle-ci pouvait inciter les élèves à activer des stratégies de surface (Chi et al., 1981). Finalement, l’évolution la plus notable de l’étude PISA Science 2015 est que les compétences se rapportent davantage qu’en 2006, à la démarche d’investigation (DI). En 2015, les attentes sur le plan des compétences sont aussi plus détaillées puisqu’elles se déclinent en davantage de sous-compétences qu’en 2006 (cf. tableau 1).
L’échelle de compétence de PISA Science 2015, a très légèrement évolué par rapport à 2006 puisqu’un nouvel échelon y a été ajouté, à savoir le (niveau 1b) afin de permettre une description plus détaillée du profil des élèves les moins performants en culture scientifique (non décrit jusqu’alors) (OCDE, 2016e).
Au niveau des connaissances, la différence entre le cadre d’évaluation PISA Science 2006 (cf. figure 2) et 2015 (cf. figure 3) se situe au niveau des « connaissances à propos de la science » (définies précédemment) qui ont été scindées en deux composantes (OCDE, 2016e) :
Les connaissances procédurales
Les connaissances épistémiques

Contextes

Comme nous l’avons dit, les situations proposées dans les items PISA sont toutes plus ou moins proches de la vie quotidienne des élèves, dans lesquelles ils doivent pouvoir appliquer les compétences développées citées plus haut. Les contextes de PISA Science 2015 considérés comme personnels regroupent des situations proches des élèves, de leur famille ou de leurs pairs, ceux qui se rapportent plutôt à la communauté désignent les contextes locaux/nationaux et ceux qui s’appliquent au monde qui entoure les élèves sont les contextes mondiaux (OCDE, 2016e) (cf. tableau 2).
Les contextes concernent différents champs d’application comme les frontières de la science et de la technologie, la qualité de l’environnement, les ressources naturelles, les risques, la santé et les maladies (OCDE, 2016e).
Les contextes sont sensiblement les mêmes entre 2006 et 2015 avec toutefois une évolution de la terminologie, dans laquelle les élèves occupent une place plus centrale qu’en 2006 avec des situations plus proches d’eux. En effet, en 2015, il n’est notamment plus question de situation qui concerne « la collectivité » mais « leur communauté ».
Les 3 dimensions citées ci-dessus (compétences, connaissances et contextes) sont ainsi reliées entre elles comme le montre la figure 4.

Mesure du Statut Économique Social et Culturel (SESC)

Le Statut Économique Social et Culturel (SESC) des élèves est déterminé à partir d’un indice composite qui prend en compte à la fois des informations concernant d’une part les parents à partir de leur profession7 et leur niveau d’éducation8 et d’autre part le foyer des élèves dans lequel sont considérées les possessions matérielles et culturelles de leur famille9 (Keskpaik & Rocher, 2011).

Structure du questionnaire PISA

En 2015, PISA Science comprenait 183 items. Nous présentons la structure du questionnaire PISA Science 2015 dont toute la passation a été réalisée sur ordinateur ; nouveauté par rapport aux éditions précédentes qui étaient passées au format papier-crayon (OCDE, 2016c). Ainsi, les différents items qui composent le questionnaire sont regroupés selon le sujet commun qu’ils traitent par unité, chacune portant sur une situation inspirée de la vie réelle (OCDE, 2016e).
Chaque item se divise, de manière similaire la plupart du temps, en quatre sections (cf. figures 5 et 6) qui sont les suivantes :
1/ Une consigne qui rappelle aux élèves de se référer aux sections situées à droite de l’écran.
2/ Un format de réponse qui peut être à choix multiple simple (cf. figure 5), complexe ou au format ouvert c’est-à-dire nécessitant la construction d’une réponse écrite (cf. figure 6).
3/ Une partie introductive (plus ou moins longue) qui situe l’item dans son contexte.
4/ Une illustration de type photo/dessin comme dans les items 656Q01 et 656Q02 (cf. figures 5 et 6) et qui peut aussi être de type graphique, schéma, tableau ou rassembler de multiples illustrations. Une absence totale d’illustration est aussi possible (21% des items dans PISA Science 2015).
Indice socio-économique international de statut professionnel (ISEI) ou autrement dit, le statut professionnel le plus élevé des parents (HISEI).
8 Le niveau de formation le plus élevé des parents mesuréen années d’études (PARED).
9 Les ressources dont disposent les élèves àla maison (HOMEPOS) composé du nombre de livres possédé par la famille de l’élève et de trois autres indicateurs qui sont : le biens « matériels » tels que la connexion Internet ou le nombre de voitures (WEALTH), les ressources éducatives – par exemple, le dictionnaire ou des logiciels éducatifs (HEDRES) et les biens « culturels » comme les œuvres d’art, les recueils de poésie et les livres de littérature classique (CULTPOSS) (Keskpaik & Rocher, 2011).
Figure 5. Présentation de l’item 1 (656Q01) de l’unité « migration des oiseaux » (OCDE, 2016c). Nous observons que l’introduction générale présentée dans les items 1 (cf. figure 5) et 2 (cf. figure 6) de l’unité « migration des oiseaux » contient exactement les mêmes informations. Nous retrouvons cette répétition d’introduction dans plusieurs unités d’items. De plus, la présence de la consigne encourage les élèves à prêter attention à ces informations ce qui peut inciter les élèves à relire les informations fournies d’un item à l’autre alors qu’elles ne sont pas toujours nécessaires pour répondre à la question.
Par exemple, nous pouvons remarquer que la première partie des informations présentées dans l’introduction générale de l’unité « migration des oiseaux » indiquant que :
La migration des oiseaux est un mouvement saisonnier de grande ampleur pendant lequel les oiseaux se déplacent vers leurs sites de reproduction ou en reviennent » concerne davantage l’item 1 (cf. figure 5).
La seconde partie de l’introduction qui explique que : « Chaque année, des bénévoles comptent les oiseaux migrateurs à des endroits précis. Des scientifiques capturent certains oiseaux et les marquent en attachant à leurs pattes une bague et une étiquette colorées. Les scientifiques se servent des observations des oiseaux marqués et du comptage des bénévoles pour déterminer les routes migratoires des oiseaux » se rapportent plutôt l’item 2 (cf. figure 6).
Figure 6. Présentation de l’item 2 (656Q02) de l’unité « migration des oiseaux » (OCDE, 2016c).
PISA Science 2015 est la première édition de l’évaluation PISA à être entièrement proposée en version informatisée10. La passation du questionnaire sur ordinateur présente plusieurs avantages en comparaison au format papier-crayon. Elle peut notamment permettre d’inclure des simulations (OCDE, 2016e) et la version informatisée du questionnaire PISA peut aussi dans certains cas précis, garder une « trace » des étapes de réalisation de la tâche via les fichiers journaux11 qui rassemblent l’ensemble des actions effectuées par élèves au cours de la réalisation de la tâche et donnent une indication également sur le temps de résolution (Teig et al., 2020).
Ces informations permettent de dépasser la simple réponse binaire « juste ou faux » et de mieux comprendre par quels processus les élèves sont parvenus jusqu’à leur réponse (Greiff et al., 2015).
La version informatisée avait déjà commencé à être mise en place dans PISA Science 2012 mais pas de façon généralisée comme en 2015.
Dans notre recherche, comme nous développons au chapitre 7, grâce aux verbalisations des élèves et à leurs comportements non verbaux, nous avons accès à des informations similaires à celles des fichiers journaux mais d’une autre manière et à partir d’un échantillon plus restreint d’élèves en comparaison à celui de PISA Science 2015.

Déroulement de l’épreuve PISA

L’épreuve PISA se déroule en deux temps. Les élèves ont d’abord 2 heures, entrecoupées d’une courte pause, pour répondre aux items PISA sur les 3 domaines qui sont évalués dans le questionnaire. Une nouvelle pause est proposée aux élèves, un peu plus longue, avant qu’ils répondent au questionnaire évaluant le statut économique, social et culturel (SESC) (45 minutes environ). Ce dernier contient des questions sur eux-mêmes, leur milieu familial, leur établissement d’enseignement et leurs expériences d’apprentissage. Les parents et les établissements sont aussi invités à répondre à un questionnaire.

Système des « carnets tournants »

Les élèves ne résolvent pas l’ensemble des 183 items PISA. Chacun d’entre eux répond à un certain nombre de questions grâce à un système de « carnets tournants » (Felouzis & Charmillot, 2012a). Comme le décrivent Azzolini et al. (2019), chaque carnet ou livret, attribué au hasard aux élèves, dure deux heures et se compose de quatre blocs d’évaluation d’une demi-heure, dans chacun desquels se trouvent les unités PISA regroupées par domaine (culture scientifique, compréhension de l’écrit, culture mathématique), c’est-à-dire qu’un seul domaine à la fois est évalué par bloc. Deux blocs sont traités par session d’une heure permettant ainsi d’octroyer une pause aux élèves entre les deux sessions (cf. figure 7).
L’utilisation des livrets implique que tous les élèves ne répondent pas aux mêmes items et donc qu’un certain nombre de données du questionnaire PISA dans son ensemble ne peuvent être récupérées pour chaque élève de l’échantillon (Lafontaine & Raîche, 2011) et ceci est corrigé au moyen des « valeurs plausibles »12 correspondant à une distribution plausible de compétences des élèves qui impliquent plusieurs valeurs possibles plutôt qu’une seule (Felouzis & Charmillot, 2012a). Le recours à ces différentes méthodes permet de limiter les biais (Vrignaud, 2006).

Performances en sciences

En 2015, les résultats des élèves français se situent dans la moyenne des pays de l’OCDE et les performances moyennes en sciences restent stables entre 200613 et 2018 (cf. figure 8). D’ailleurs, nous constatons que les élèves obtiennent le même résultat (495) en 2006 et 2015 lorsque la culture scientifique est le domaine majeur avant qu’une très légère baisse s’observe en 2018 (493).
Les « valeurs plausibles » seront définies plus précisément dans le chapitre présentant le cadre méthodologique de l’étude quantitative (chapitre 4).
Figure 8. Tendance des performances moyennes au PISA Science entre 2006 et 2018 (OCDE, 2019).

Performances en sciences selon l’échelle de compétences

Le score obtenu à PISA par chaque élève est ensuite comparé à celui des autres élèves pour être situé sur une échelle de compétence en sciences (cf. figure 9). Ainsi, plus le score de l’élève est élevé, plus il a la capacité de résoudre d’items allant des plus faciles aux plus difficiles. Cette échelle permet une description plus détaillée des profils d’élèves selon le niveau auquel ils se situent sur l’échelle (OCDE, 2016e).
La figure 9 montre les 7 niveaux de l’échelle de culture scientifique qui reflète un certain niveau de compétence, du plus bas (niveau 1b) au plus haut (niveau 6), dont chacun requiert un certain nombre de connaissances et de compétences.
Comme nous l’avons déjà mentionné précédemment, l’échelle de compétence de PISA Science 2015, possède un nouvel échelon, le niveau 1b (OCDE, 2016e).
partir du niveau 2 de l’échelle, présentée ci-dessus, les élèves commencent à « maîtriser des compétences qui leur permettent de faire face à des situations de la vie courante en rapport avec les sciences et la technologie » (Bernigole et al., 2019). En dessous de ce niveau de compétence, les élèves sont considérés par PISA comme étant en grande difficulté. Entre 2006 et 2018, la proportion des élèves en dessous du niveau 2 n’a que peu évolué et se situe autour de 21% (cf. figure 10).
En 2015, la proportion d’élèves au niveau 1b en France est de 5,8 % contre 4,9 % pour la moyenne des pays de l’OCDE et celle des élèves sous le niveau 1b de 0,9 % contre 0,6 % pour les pays de l’OCDE (cf. annexe 1).

Table des matières

INTRODUCTION GÉNÉRALE
1 PROBLÉMATISATION
1.1 SESC ET NIVEAU DE PERFORMANCE, UNE ASSOCIATION COMPLEXE
1.2 ÉCARTS DE RÉUSSITE SELON LE SESC : UNE NÉCESSAIRE ANALYSE DES DIFFICULTÉS DES ÉLÈVES
2 PLAN DU MANUSCRIT
PARTIE 1. CADRE THÉORIQUE
CHAPITRE 1. CONTEXTE DE LA RECHERCHE : PRESENTATION DU PROGRAMME INTERNATIONAL POUR LE SUIVI DES ACQUIS DES ELEVES (PISA)
1 NAISSANCE DE L’ÉTUDE INTERNATIONALE PISA
2 PRÉSENTATION DE L’ENQUÊTE PISA
3 BIAIS POSSIBLES À L’ENQUÊTE PISA COMPARÉS À SES APPORTS
4 CADRE THÉORIQUE DE L’ENQUÊTE PISA SCIENCE 2015
4.1 BUT DE L’ÉTUDE PISA SCIENCE 2015
4.2 COMPÉTENCES ET CONNAISSANCES ÉVALUÉES
4.3 CONTEXTES
4.4 MESURE DU STATUT ÉCONOMIQUE SOCIAL ET CULTUREL (SESC)
5 STRUCTURE DU QUESTIONNAIRE PISA
5.1 NOUVEAUTÉ DU QUESTIONNAIRE PISA SCIENCE 2015
5.2 DÉROULEMENT DE L’ÉPREUVE PISA
5.3 SYSTÈME DES « CARNETS TOURNANTS »
6 RÉSULTATS OBTENUS PAR LA FRANCE À PISA SCIENCE 2015
6.1 PERFORMANCES EN SCIENCES
6.2 PERFORMANCES EN SCIENCES SELON L’ÉCHELLE DE COMPÉTENCES
6.3 PERFORMANCES EN SCIENCES SELON LE SESC DES ÉLÈVES
CHAPITRE 2. DYNAMIQUE DES PROCESSUS DE COMPRÉHENSION ET DE RÉALISATION DE TÂCHES DE SCIENCES LIENS AVEC LE NIVEAU DE PERFORMANCE ET/OU LE STATUT ÉCONOMIQUE, SOCIAL ET CULTUREL (SESC) DES ÉLÈVES
1 COMPRÉHENSION DE TEXTE PAR LES ÉLÈVES
1.1 ÉVOLUTION DU MODÈLE DE COMPRÉHENSION DE KINTSCH & VAN DIJK (1978)
1.2 SPÉCIFICITÉS DU LANGAGE ÉCRIT SCIENTIFIQUE
1.3 DÉPLACEMENT ENTRE LES REGISTRES LANGAGIERS
2 INFLUENCE DES CARACTÉRISTIQUES LINGUISTIQUES SUR LA COMPRÉHENSION ET LA RÉALISATION DE DE TÂCHES PAR LES ÉLÈVES SELON LEUR NIVEAU DE PERFORMANCE ET SESC.
2.1 INFLUENCE DES CARACTÉRISTIQUES LINGUISTIQUES SELON LE NIVEAU DE PERFORMANCE DES ÉLÈVES
2.2 INFLUENCE DES CARACTÉRISTIQUES LINGUISTIQUES SELON LE SESC DES ÉLÈVES
CHAPITRE 3. MODÈLE DE DIFFICULTÉ DE QUESTIONS ÉVALUANT LA CULTURE SCIENTIFIQUE DES ÉLÈVES 
1 ANALYSE A PRIORI DES ITEMS PISA SCIENCE 2015
2 MODÈLE PRÉDICTIF DE DIFFICULTÉS D’UNE QUESTION
3 CONSTRUCTION DES CATÉGORIES DE CARACTÉRISTIQUES
3.1 CARACTÉRISTIQUES LIÉES AUX CONTENUS EN JEU DANS LA TÂCHE
3.1.1 Types de connaissances
3.1.2 Systèmes
3.1.3 Type de compétences
3.1.4 Champs d’application
3.2 CARACTÉRISTIQUES INTRINSÈQUES DE L’ITEM- ASPECTS FORMELS
3.2.1 Format 63
3.2.2 Longueur du texte
3.2.3 Type d’illustrations
3.2.4 Simulation
3.3 CARACTÉRISTIQUES INTRINSÈQUES DE L’ITEM- ASPECTS LIÉS AU SENS
3.3.1 Contextes
3.3.2 Réponse dans l’item
3.3.3 Dépendance-indépendance aux ressources
3.3.4 Présence d’un lien entre la question et l’illustration
3.4 CARACTÉRISTIQUES LIÉES AUX RAISONNEMENTS ET STRATÉGIES DE RÉPONSE DES ÉLÈVES
3.4.1 Complexité cognitive
3.4.2 Stratégie de Matching ou « correspondance de mots »
3.4.3 Projection (présence ou non dans l’item)
3.4.4 Référence à la vie quotidienne
4 SYNTHÈSE DE L’INTERACTION ENTRE LES DIFFÉRENTES CARACTÉRISTIQUES DE L’ITEM ET L’ÉLÈVE DANS LE PROCESSUS DE RÉPONSE
5 MISE EN APPLICATION DE LA CATÉGORISATION PROPOSÉE À PARTIR D’UN ITEM PISA SCIENCE 2015 LIBÉRÉ
6 ANTICIPATION DES DIFFICULTÉS DES ÉLÈVES PAR LES ENSEIGNANT·E·S ET LES CONCEPTEURS DE TEST
7 QUESTIONS DE RECHERCHE ET HYPOTHÈSES
7.1 QUESTIONS DE RECHERCHE
7.2 HYPOTHÈSES DE RECHERCHE
PARTIE 2. MÉTHODOLOGIE & RÉSULTATS
SOUS-PARTIE 2.1. ÉTUDE QUANTITATIVE
CHAPITRE 4. CHOIX MÉTHODOLOGIQUES SPÉCIFIQUES À L’ÉTUDE QUANTITATIVE
1 ÉCHANTILLON
2 CONSTRUCTION DES GROUPES
3 TYPE DE MODÈLES STATISTIQUES
4 PROCESSUS D’ANALYSE DES DONNÉES
CHAPITRE 5. SPÉCIFICATION DE L’INFLUENCE EXERCÉE PAR CHACUNE DES CARACTÉRISTIQUES PRINCIPALES DE NOTRE MODÈLE DE DIFFICULTÉ DE QUESTIONS, SUR L’ÉCART DE RÉUSSITE
1 CARACTÉRISTIQUES LIÉES AUX CONTENUS EN JEU DANS LA TÂCHE
1.1 TYPES DE CONNAISSANCES
1.2 SYSTÈMES
1.3 TYPE DE COMPÉTENCES
1.4 CHAMPS D’APPLICATION
2 CARACTÉRISTIQUES INTRINSÈQUES À L’ITEM- ASPECTS FORMELS
2.1 FORMAT
2.2 LONGUEUR DU TEXTE
2.3 SIMULATION
2.4 ILLUSTRATIONS
3 CARACTÉRISTIQUES INTRINSÈQUES À L’ITEM- ASPECTS LIÉS AU SENS
3.1 CONTEXTES
3.2 RÉPONSE DANS L’ITEM
3.3 DÉPENDANCE AUX RESSOURCES
3.4 LIEN QUESTION-ILLUSTRATION
4 RAISONNEMENTS ET STRATÉGIES DE RÉPONSE DES ÉLÈVES
4.1 COMPLEXITÉ COGNITIVE
4.2 STRATÉGIE DE MATCHING
4.3 PROJECTION
4.4 NIVEAU DE RÉFÉRENCE AU QUOTIDIEN
5 EN RÉSUMÉ
CHAPITRE 6. CONFRONTATION DE L’ENSEMBLE DES CARACTÉRISTIQUES INFLUENTES DANS LES VARIATIONS DES ÉCARTS DE RÉUSSITE À TRAVERS LES DIFFÉRENTES COMPARAISONS DE GROUPES
1 CONFRONTATION DES CARACTÉRISTIQUES INFLUENTES DANS LES VARIATIONS DES ÉCARTS DE RÉUSSITE DES DEUX COMPARAISONS GÉNÉRALES DE GROUPES (SELON SESC ET NIVEAU DE PERFORMANCE)
2 CONFRONTATION DES CARACTÉRISTIQUES INFLUENTES DANS LES VARIATIONS DES ÉCARTS DE RÉUSSITE SELON LE SESC DES ÉLÈVES DE NIVEAU DE PERFORMANCE HAUT OU BAS
3 CONFRONTATION DES CARACTÉRISTIQUES INFLUENTES DANS LES VARIATIONS DES ÉCARTS DE RÉUSSITE SELON LE NIVEAU DE PERFORMANCE DES ÉLÈVES AU SEIN DU GROUPE SESC FAVORISÉ VERSUS DÉFAVORISÉ
4 IDENTIFICATION DES FACILITÉS ET DIFFICULTÉS QUI DISTINGUENT CHAQUE PROFIL D’ÉLÈVES DES AUTRES PROFILS
4.1 PROFIL D’ÉLÈVES DE SESC FAVORISÉ ET DE HAUT NIVEAU DE PERFORMANCE
4.2 PROFIL D’ÉLÈVES DE SESC DÉFAVORISÉ ET DE HAUT NIVEAU DE PERFORMANCE
4.3 PROFIL D’ÉLÈVES DE SESC FAVORISÉ ET DE BAS NIVEAU DE PERFORMANCE
4.4 PROFIL D’ÉLÈVES DE SESC DÉFAVORISÉ ET DE BAS NIVEAU DE PERFORMANCE
5 CONCLUSION GÉNÉRALE DE L’ÉTUDE QUANTITATIVE
6 LIMITES DE L’ÉTUDE QUANTITATIVE
SOUS-PARTIE 2.2. ÉTUDE QUALITATIVE
CHAPITRE 7. CHOIX MÉTHODOLOGIQUES SPÉCIFIQUES À L’ÉTUDE QUALITATIVE
1 ÉCHANTILLON DES ÉLÈVES
1.1 PROFIL DES ÉLÈVES
1.2 ESTIMATION DU NIVEAU SOCIO-ÉCONOMIQUE ET CULTUREL
1.3 ESTIMATION DU NIVEAU SCOLAIRE EN SCIENCES
1.4 TYPE D’ÉTABLISSEMENTS SCOLAIRES FRÉQUENTÉS PAR LES ÉLÈVES DE L’ÉCHANTILLON
1.5 RÉPARTITION DES ÉLÈVES EN BINÔMES
2 SÉLECTION DES ITEMS
2.1 ITEMS SÉLECTIONNÉS DANS LE QUESTIONNAIRE
2.2 RÉPARTITION DES ITEMS DANS LE QUESTIONNAIRE SELON LEUR NIVEAU DE DIFFICULTÉ
3 PROCÉDURE
3.1 PASSATION DU QUESTIONNAIRE
3.2 PASSATION DES ENTRETIENS
3.3 ENREGISTREMENTS AUDIO-VIDÉOS
CHAPITRE 8. ANALYSE DES COMPORTEMENTS VERBAUX ET NON VERBAUX DES ÉLÈVES EN SITUATION DE RÉALISATION DE TÂCHES DE SCIENCES (ITEMS PISA SCIENCE 2015)
1 ANALYSE DE L’ÉVOLUTION TEMPORELLE DES STRATÉGIES MISES EN OEUVRE PAR LES ÉLÈVES LORS DE LA RÉALISATION DE TÂCHES DE SCIENCES
1.1 PRÉSENTATION DES ITEMS DE L’UNITÉ « MÉTÉORITES ET CRATÈRES » (LIBÉRÉS PAR PISA)
1.2 ANALYSE DE L’ÉVOLUTION TEMPORELLE DES STRATÉGIES MISES EN OEUVRE PAR LES BINÔMES D’ÉLÈVES DE SESC ET DE NIVEAU SCOLAIRE EN SCIENCES OPPOSÉS.
1.2.1 Gestes effectués par les élèves au cours de la réalisation des deux items « météorites et cratères »
1.2.2 Temps de résolution à chaque étape du modèle de réponse aux questions
1.3 CONCLUSION
2 ANALYSE DE L’ENSEMBLE DES STRATÉGIES MISES EN PLACE PAR LES ÉLÈVES SUR UN MÊME ITEM
2.1 PRÉSENTATION DE L’ITEM
2.2 ANALYSE DES CHOIX DE RÉPONSE DONNÉS PAR LES ÉLÈVES DE L’ÉCHANTILLON PISA SCIENCE 2015
2.3 ANALYSE DE L’ENSEMBLE DES STRATÉGIES DE RÉPONSE MISES EN PLACE PAR LES ÉLÈVES SELON LEUR SESC (FAVORISÉ VS DÉFAVORISÉ) ET LEUR NIVEAU SCOLAIRE (HAUT/MOYEN/BAS)
2.4 CONCLUSION
3 ANALYSE SELON LA RÉPONSE OUVERTE DONNÉE PAR LES ÉLÈVES ET CONFRONTATION AVEC LES TRANSCRIPTIONS
3.1 PRÉSENTATION DE L’ITEM 603Q02
3.2 ANALYSE DES STRATÉGIES DE RÉPONSE MISES EN PLACE PAR LES ÉLÈVES SELON LEUR SESC ET LEUR NIVEAU SCOLAIRE
3.3 CONCLUSION
CHAPITRE 9. ANALYSE FOCALISÉE SUR LES STRATÉGIES DE RÉPONSE DES ÉLÈVES SELON UNE OU DES CARACTÉRISTIQUES SPÉCIFIQUES À PLUSIEURS ITEMS PISA SCIENCE 2015
1 FOCUS SUR LA CARACTÉRISTIQUE « PROJECTION »
1.1 ANALYSE D’INDICES DE PROJECTION DANS UN ITEM DE NIVEAU ÉLEVÉ DE RÉFÉRENCE À LA VIE QUOTIDIENNE
1.2 ANALYSE D’INDICES DE PROJECTION DANS UN ITEM DE NIVEAU FAIBLE DE RÉFÉRENCE À LA VIE QUOTIDIENNE
1.3 COMPARAISON DES INDICES DE PROJECTION – ITEMS DE NIVEAU RÉFÉRENCE À LA VIE QUOTIDIENNE FAIBLE VS ÉLEVÉ
1.4 POINTS DE DISCUSSION
1.4.1 Interprétation générale des résultats qualitatifs
1.4.2 Les difficultés d’une projection incorporée dans une situation fortement liée au quotidien
1.4.3 Réflexion sur l’importance de la compétence de prise de perspective dans la compréhension et l’apprentissage des sciences
2 FOCUS SUR LA CARACTÉRISTIQUE « RÉFÉRENCE À LA VIE QUOTIDIENNE »
2.1 ADOPTION D’UN POINT DE VUE ANTHROPOMORPHISTE
2.2 RÉFÉRENCE À LA VIE QUOTIDIENNE AIDANTE VERSUS NON-AIDANTE
2.3 CONCLUSION
3 FOCUS SUR LA CARACTÉRISTIQUE « CONTEXTES »
3.1 INFLUENCE DE LA DIMENSION FICTIVE AJOUTÉE À UN CONTEXTE PERSONNEL SOCIÉTAL
3.2 CONCLUSION
4 FOCUS SUR LA CARACTÉRISTIQUE « MATCHING »
4.1 INFLUENCE DU MATCHING « INVALIDANT »
4.2 CONCLUSION
5 FOCUS SUR LA CARACTÉRISTIQUE « CONNAISSANCE »
5.1 INFLUENCE DES CONNAISSANCES DE CONTENU
5.2 CONCLUSION
6 FOCUS SUR LA CARACTÉRISTIQUE « LONGUEUR DU TEXTE »
6.1 INFLUENCE DE LA CARACTÉRISTIQUE « LONGUEUR DU TEXTE »
6.2 INFLUENCE POSSIBLE D’AUTRES CARACTÉRISTIQUES LINGUISTIQUES
6.3 CONCLUSION
7 FOCUS SUR LA CARACTÉRISTIQUE « ILLUSTRATIONS »
7.1 INFLUENCE DES GRAPHIQUES
7.2 INFLUENCE DE LA PRÉSENCE D’UN CONFLIT DANS UN GRAPHIQUE
7.2.1 Lecture de graphique par les élèves de SESC favorisé et de haut niveau
7.2.2 Lecture de graphique par les élèves de moyen niveau en sciences selon leur SESC
7.2.3 Lecture de graphique par les élèves de SESC défavorisé de haut et bas niveau en sciences
7.1 INFLUENCE DE L’ASPECT STRICTEMENT VISUEL D’UN GRAPHIQUE
7.2 CONCLUSION
8 FOCUS SUR LA CARACTÉRISTIQUE « DÉPENDANCE-INDÉPENDANCE »
8.1 ANALYSE DE L’INFLUENCE DE LA DÉPENDANCE AUX RESSOURCES
8.2 INFLUENCE DE LA PERTINENCE DES INFORMATIONS
8.3 INFLUENCE DE LA DENSITÉ DES INFORMATIONS
8.4 CONCLUSION
9 FOCUS SUR LA CARACTÉRISTIQUE « RÉPONSE DANS L’ITEM »
9.1 INFLUENCE D’UNE RÉPONSE TEXTUELLE DANS L’ITEM EN COMPARAISON À L’ABSENCE DE RÉPONSE
9.2 COMPARAISON DE L’INFLUENCE D’UNE RÉPONSE DE NATURE TEXTUELLE VERSUS ILLUSTRÉE
9.3 CONCLUSION
10 CONCLUSION GÉNÉRALE DE L’ÉTUDE QUALITATIVE
11 LIMITES DE L’ÉTUDE QUALITATIVE
PARTIE 3. DISCUSSION GÉNÉRALE & CONCLUSION
CHAPITRE 10. DISCUSSION DES RÉSULTATS MAJEURS ET PERSPECTIVES DE RECHERCHE
1 VARIABILITÉ DES COMPORTEMENTS AU COURS DE LA TÂCHE
2 DISCUSSION DES RÉSULTATS STATISTIQUES MAJEURS
3 DISCUSSION DES RÉSULTATS QUALITATIFS MAJEURS
3.1 LES SOURCES DE DIFFÉRENCES DANS LA COMPRÉHENSION
3.1.1 Le contexte : source de difficulté de compréhension en science
3.1.2 Application de stratégies plus ou moins efficaces
3.1.3 Déplacement entre les registres langagiers
4 DISCUSSION À LA LUMIÈRE DES DONNÉES STATISTIQUES ET QUALITATIVES
4.1 CONNAISSANCES DE CONTENU
4.2 RÉFÉRENCE À LA VIE QUOTIDIENNE
5 PISTES POSSIBLES D’INTERVENTIONS
5.1 PRIVILÉGIER L’EMPLOI DE CERTAINS PRONOMS EN CLASSE
5.2 PRIVILÉGIER UNE COMPRÉHENSION APPROFONDIE DE LA SITUATION
5.3 PRIVILÉGIER UNE PRATIQUE EN CLASSE DE LA TRANSPOSITION DE L’ORAL VERS L’ÉCRIT
5.4 PRIVILÉGIER DES INTERVENTIONS PÉDAGOGIQUES PRÉCOCES
5.5 AMÉLIORER LA CONCEPTION DES ÉVALUATIONS EN SCIENCES
6 PERSPECTIVES DE RECHERCHE
6.1 ÉLARGIR LES TECHNIQUES DE RECHERCHE
6.2 ÉVALUATION PLUS POUSSÉE DES STRATÉGIES
BIBLIOGRAPHIE
TABLE DES ILLUSTRATIONS
TABLE DES FIGURES
TABLE DES TABLEAUX

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