[de] Das Ziel dieses Artikels ist, die Wechselwirkungen zwischen methodologischen Aspekten (das Meßverfahren und die Schätzungsalgorithmen) und der Art und Weise zu zeigen, wie literacy bei der PISA Studie konzipiert und definiert wird. Um das Thema einzuführen, erwähnen wir zuerst die konzeptuellen Veränderungen, die bei der Evaluierung der Schüler in den internationalen Studien seit den ersten IEA-Untersuchungen bis hin zur PISA-Studie stattgefunden haben. Nachdem wir daran erinnert haben, dass jede Messung ein Konstrukt ist, stellen wir die psychometrischen Theorien vor, auf denen die Meßverfahren beruhen, die zur Evaluierung der Schüler benutzt werden. Die Vorstellung der klassischen Herangehensweisen ermöglicht es, die Begriffe der Schwierigkeit und der Diskriminierung der Items einzuführen, so wie den Begriff der globalen Konsistenz einer Aufgabe. Wir unterstreichen die Geltungsbedingungen der psychometrischen Modelle (Eindimensionalität und bedingte Unabhängigkeit der Items), die starken Druck über die Art und Weise ausüben, wie die gemessene Variable gebildet ist. Dann stellen wir das Meßverfahren vor, das bei PISA benutzt wird und das der Gattung der Modelle der Antwort auf das Item (MRI) angehört. PISA hat das sogenannte Rasch-Modell bevorzugt : Wir erörtern die Konsequenzen dieser Wahl über die gemessene Kompetenz und über das Format der Prüfung. Dann besprechen wir einen höchst technischen Punkt, der selten angegangen wird : das Schätzungsalgorithmus. Die Parameter der MRI (Schwierigkeit der Items, Kompetenzen der Subjekte) werden nicht ausgerechnet sondern eingeschätzt. Die Schätzungsalgorithmen sind das Thema zahlreicher Arbeiten. Wir erinnern daran, dass der Schätzungsalgorithmus sich zum Teil aus einer Überlegung über die fehlenden Werten ergibt. Dies führt dazu, die Typologie der fehlenden Werte bei PISA zu erwähnen. Wir betonen, dass die Prozedur darauf hinausläuft, nicht etwa einen Wert für jeden Subjekt, sondern die Verteilung der Kompetenzen jedes Subjekts zu schätzen. Wir betonen die Konsequenzen dieser Herangehensweise über die Interpretation der Ergebnisse und über die Art und Weise, wie man Sekundäranalysen durchführt. Zum Schluss befragen wir das eindimensionale Charakter der Variable, was die Inhalte und die Methodologie angeht. Wir stellen uns Fragen über den anscheinenden Widerspruch in der gleichzeitigen Betrachtung der Unterskalen und einer globalen Skala. Dann stellen wir uns Fragen über die Vielfalt der Interpretationen, die die literacy ertragen kann, wenn sie wie bei PISA geschätzt wird und wenn man sie mit anderen Studien vergleicht, die die gleichen Kompetenzen evaluieren.

[en] The purpose of the article is to show how methodological aspects (measurement models and algorithmic estimates) and the way literacy is conceptualised and defined in the PISA survey are interacting. To introduce the matter, We first present the conceptual changes in assessing the knowledge acquired by students in the international surveys from the first IEA surveys to the PISA survey. Bearing in mind that any measurement is a construct, we then explore the psychometric theories founding the measuring models used for assessing the knowledge acquired by students. By presenting classical approaches, we can then introduce the concepts of difficulty and item discrimination as well as the concept of global consistency in item tests. We will insist on the conditions for validating psychometric models (unidimensionality and conditional independence of items) that create strong constraints on the way the measured variables are set up. Next we present the PISA measurement model. It belongs to the item response model group (RMI). PISA singled out a model known as the Rasch model. We will see the consequences of this choice on the assessed skill and test format. Next we will tackle a technical issue, not often tackled : algorithm estimate. The RMI settings (item difficulty, subject-matter competencies) are not calculated but estimated. Numerous studies have been done on estimation algorithms. We here re-state that estimation algorithms come partly from thinking on missing values. It leads us to mention the typology of missing values in PISA. We underline the fact that procedures lead not to estimate one value per subject but to construct the distribution of competencies in each subject. We insist on the consequences of such an approach in the interpretation of the results and the way secondary analyses are conducted. Finally, we discuss the truly unidimentional aspect of variables in terms of contents and methodology. We ask ourselves whether there could be an apparent contradiction when considering simultaneously underscales and full scales. Then we wonder on the plurality of acceptable interpretations of literacy – as it is measured in PISA – when related to other surveys aiming at assessing the same type of competencies.