Usage de l'intelligence artificielle dans le dépistage précoce du décrochage scolaire : élaboration théorique d'une problématique majeure dans le cycle collégial au Maroc.
Creators: name: Salifou, Mohamadou
name: Judicaël, Alladatin
name: Roche, Lionel
Publisher: name: Zenodo
Year: 2022
Subjects: décrochage scolaire, intelligence artificielle, cycle collégial, dépistage précoce

description: Dans les pays en voie de développement, les perspectives de réduction du décrochage au sein du système éducatif sont encore minces, compte tenu de l'ampleur des défis socio-économiques, jugés essentiels au maintien des élèves dans les écoles (Mduma et al., 2019). Le décrochage scolaire fait alors partie des défis auxquels sont confrontées la plupart des écoles de ces pays. La mise en place d’approches de solution pour la maîtrise du décrochage scolaire nécessite une compréhension approfondie des facteurs sous-jacente. Plusieurs chercheurs ont identifié et proposé des causes, des méthodes et des stratégies qui aideront à réduire ou à réprimer ledit problème. Cependant, la plupart des solutions proposées n'ont pas montré de résultats prometteurs et la tendance au décrochage semble se maintenir dans les systèmes éducatifs de plusieurs pays en voie de développement (<em>au Maroc par exemple, le taux de décrochage est passé de 10,8% en 2010-2011 à 10,4% en 2019-2020 dans le cycle collégial selon les données du Ministère de l’Éducation Nationale</em>). Par ailleurs, pour prévenir le décrochage scolaire les chercheurs ont utilisé les techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé, les méthodes d’analyse de survie, la factorisation matricielle et les réseaux de neurone <em>(Hung et al., 2017 ; Liang et al., 2016 ; Elbadrawy et al., 2016)</em>. En outre, l'apprentissage automatique a attiré beaucoup d'attention lorsqu'il s'agit de résoudre les problèmes de la société dans différents secteurs, y compris dans le secteur de l'éducation <em>(Elbadrawy et al., 2016 ; Xu et al., 2017)</em>. Leur usage pourrait faciliter l'identification des élèves à risque et permettre une planification rapide des interventions (Fei et Yeung, 2015). Afin d’apporter une contribution à l’analyse et la réduction du phénomène, cette recherche se sert des avancées récentes en sciences de données et en technologies éducatives pour comprendre et modéliser le phénomène de décrochage scolaire en vue d’assoir les bases d’un dispositif de dépistage précoce de décrochage dans les écoles du cycle secondaire collégial au Maroc. Sur le plan méthodologique nous empruntons une approche à quatre temps. Nous proposons dans le cadre de ce travail de faire une revue systématique sur les déterminants du décrochage scolaire en Afrique d’une part et sur les diverses options de lutte contre le décrochage scolaire incluant le recourt à l’intelligence artificielle d’autre part. Ensuite, nous faisons une adaptation marocaine du questionnaire développé par l’équipe du Québec pour le dépistage du décrochage (Fortin et <em>al.</em>, 2007), suivi de l’entrainement d’un modèle prédictif de dépistage précoce pour le décrochage scolaire au cycle collégial au Maroc. Enfin, nous proposons un modèle d’argumentation appliqué au cas de décrochage scolaire en fournissant des justifications des étapes ayant conduit à un résultat et de rendre explicites les arguments qui soutiennent les décisions.