Utilisation d’une approche écologique pour l’analyse des résultats d'évaluations standardisées : cas des performances en lecture aux tests PASEC2014-Cameroun

L’objectif de la présente étude est de soutenir l’utilisation d’une approche écologique pour l’analyse des données d’une évaluation standardisée. Nous implémentons cette approche en utilisant une Analyse de Classes Latentes (ACL) avec covariables sur les données du test de lecture du Programme d’Analyse des Systèmes Éducatifs de la CONFEMEN (PASEC) des élèves francophones de 6e année du primaire au Cameroun (N=617) et montrons comment une telle approche peut susciter un regard nouveau sur les résultats de cette évaluation.  En effet, les programmes d’Évaluations standardisées à Larges Échelles (ELE) visent à évaluer les apprentissages et les compétences des individus et fournissent des données d’aide à la décision dans beaucoup de pays (Hogan, 2017 ; Loye, 2011 ; Wagemaker, 2014). Dans le cadre de ces ELE, les performances sont estimées uniquement sur la base des réponses que fournissent les candidats et donc de leurs capacités cognitives (Zumbo et al, 2015). Pourtant, de plus en plus de recherches suggèrent de considérer la performance à un test comme un phénomène qui se réalise dans un réseau interconnecté de connaissances, de caractéristiques individuelles et de contextes particuliers (McNamara, 2007 ; McNamara et Roever, 2006 ; Mislevy, 2018 ; Zumbo et al, 2015). L’approche écologique, qui s’inscrit dans cette perspective, s’intéresse aux hypothèses contextuelles, sociales et culturelles lors de l’estimation des performances à un test (McNamara, 2007 ; McNamara et Roever, 2006 ; Zumbo et al, 2015). Nos résultats mettent en évidence des écologies de performances en lecture qui varient en fonction des régions. Dans chacune de ces écologies, les profils de performances en lecture qui s’y dégagent dépendent des caractéristiques des élèves et des caractéristiques des milieux scolaires et extrascolaires dans lesquels ils évoluent. Nous mettons ainsi l’emphase sur le caractère situé des performances à un test permettant une lecture plus équitable des performances des différents candidats. Ce faisant, nous formulons des recommandations qui tiennent compte des réalités contextuelles des candidats contrairement aux recommandations uniformes souvent formulées à la suite des résultats aux ELE. The purpose of this study is to support the use of an ecological approach for the analysis of standardized data assessment. This study is implimented by Latent Classes Analysis (ACL) with covariables on the test reading data of the « Programme d’Analyse des Systèmes Éducatifs de la CONFEMEN » (PASEC) french-speaking students of 6th grade primary school in Cameroon (N = 617) and shows how this approach can change the way we interpret the results of this study.  Indeed, Standardized Large Scale Assessments (ELE) programs aim to appraise the learning and skills of individuals and provide decision support data in many countries (Hogan, 2017 ; Loye, 2011; Wagemaker, 2014). In the context of these ELEs, performance is estimated solely based on the responses provided by the candidates and therefore of their cognitive abilities (Zumbo et al, 2015). Yet a growing body of research suggests viewing test performance as a phenomenon that occurs in an interconnected network of knowledge, individual characteristics, and particular contexts (McNamara, 2007 ; McNamara and Roever, 2006 ; Mislevy, 2018 ; Zumbo et al. , 2015). The ecological approach, which is part of this perspective, is interested in the contextual, social and cultural hypotheses when estimating the performance of a test (McNamara and Roever, 2006 ; McNamara, 2007 ; Zumbo et al, 2015). Our results highlight reading performance ecologies that vary by region. In each of these ecologies, the reading performance profiles that emerge depend on the characteristics of the students and the characteristics of the school and out-of-school environments in which they operate. We therefore put the emphasis on the situated character of the performances on a test allowing a fairer reading of the performances of the different candidates. In doing so, we formulate recommendations that take into account the contextual realities of applicants, unlike the standard recommendations often made following ELE results.

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