Les élèves ont dû répondre aux trois questions suivantes au sujet du temps perdu et des perturbations dans les classes de mathématiques :
À quelle fréquence les situations suivantes ont-elles lieu pendant tes cours de mathématiques?
– Nous perdons du temps à cause du comportement de certains élèves.
– Nous perdons du temps en raison d’ autres perturbations (p. ex., annonces, visites).
– Nous perdons du temps à cause de discussions qui ne sont pas liées au cours de mathématiques.
Ces questions ont produit un facteur unique, qui a été nommé « climat disciplinaire ».
Des scores élevés à l’ égard de ce facteur correspondent à une plus grande perte de temps et à des perturbations plus importantes et, par conséquent, à un climat disciplinaire plus mauvais.
460 480 500 520 540
490 495 497 497 524 499 491 479 507 496 492 492 492 500 496 485 495 494 501 495 509 490 494 491 D C B A D C B A D C B A D C B A D C B A D C B A
Ressources Milieux des élèvesSécurité/ moral
Personnel enseignant
Programme Discipline
Le Graphique 6-29 montre les scores factoriels moyens par population.
Deux populations, soit la Nouvelle-Écosse francophone et le Québec francophone, se retrouvent au niveau supérieur de l’ échelle, significativement au-dessus de la moyenne canadienne et de toute autre population. La Nouvelle-Écosse anglophone est aussi au-dessus de la moyenne canadienne. Quatre populations, soit le Nouveau-Brunswick francophone, la Colombie-Britannique anglophone, le Manitoba francophone et la Saskatchewan francophone, se situent au-dessous de la moyenne canadienne et de toute autre population.
Graphique 6-29 scores factoriels moyens d’ après le climat disciplinaire dans les classes de mathématiques, par instance et selon la langue
Le Graphique 6-30 donne les scores moyens en mathématiques par unité d’ écart-type à l’ égard du climat disciplinaire. Une tendance linéaire claire se dessine; un climat disciplinaire négatif est associé à des scores moins élevés.
Graphique 6-30 scores moyens en mathématiques relativement au climat disciplinaire dans les classes de mathématiques
40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60
51,5 51,5 50,8 50,3 50,2 50,1 50,1 50,0 50,0 49,8 49,7 49,7 49,7 49,7 49,4 49,0 48,5 47,4 44,1 50,0 NSf QCf NSa ONf BCf ABf NL ABa QCa MBa NBa ONa SKa PE YK NBf BCa MBf SKf CAN
400 420 440 460 480 500 520 540
516 504 493 486 D
C B
Climat disciplinaire A
Effets de régression multiple
Les effets des divers blocs de variables utilisés dans le présent chapitre ont été examinés, tel qu’ auparavant, au moyen de la modélisation à plusieurs niveaux. Dans ce cas, les groupements « accent mis sur certaines facettes » et « sources d’ influence » ont été abandonnés dans le modèle parce que chacun d’ entre eux comptait pour moins de 2 p. 100 de la variance, soit au niveau de l’ élève ou de l’ école. Le climat disciplinaire et l’ effectif de la classe n’ ont également pas fait l’ objet du modèle parce que ces variables ne font partie d’ aucun des autres groupements et, par conséquent, ne devraient pas être incluses dans un modèle conçu pour examiner les effets relatifs de certaines variables au sein des groupements. Les effets de régression multiple pour ces variables seront présentés dans le modèle « complet » du dernier chapitre.
Le Graphique 6-31 donne les coefficients pour les variables liées à la façon dont l’ enseignement est adapté aux élèves ayant des besoins particuliers. Des effets significatifs à l’ égard des deux modèles apparaissent pour l’ intégration dans la classe avec l’ enseignante ou l’ enseignant habituel des élèves ayant des besoins particuliers, pour l’ ampleur de la modification de l’ enseignement afin de l’ adapter aux besoins particuliers et pour la présence dans la classe d’ un autre adulte, outre l’ enseignante ou enseignant habituel. De plus, aucun changement statistiquement significatif n’ apparaît entre le modèle de régression simple et le modèle de régression multiple, ce qui indique que ces variables sont indépendantes les unes des autres dans leurs effets sur les scores en mathématiques.
Graphique 6-31 Coefficients de régression portant sur l’ adaptation pour les élèves ayant des besoins particuliers
–11,41
10,84 2,96 –0,27
–11,22
0,12 –11,95
–11,46
5,41 7,90 0,29
–10,92
6,63 –10,63
Intégration avec l’enseignante ou enseignant habituel
Intégration avec l’enseignante ou enseignant habituel et d’autres adultes Intégration dans des classes spéciales Effet de la nécessité de répondre aux besoins particuliers Ampleur de la modification de l’enseignement pour les besoins particuliers Enrichissement par les besoins particuliers Présence d’un adulte autre que l’enseignante ou enseignant
Simple –10
–30 –20 0 10 20 30
Multiple
Le Graphique 6-32 montre les effets sur les scores en mathématiques des défis inhérents à l’ enseignement des mathématiques. Dans ce cas, les coefficients sont directement comparables parce que toutes les variables sont sur la même échelle. Encore une fois, le facteur relatif aux antécédents des élèves montre l’ effet négatif le plus important dans les deux modèles. L’ effet des défis relatifs à la sécurité ou au moral demeure également négatif dans le modèle de régression multiple. Par contre, l’ effet du facteur relatif au programme devient significativement positif lorsque les autres défis sont neutralisés.
Le facteur concernant la discipline montre la tendance inverse, allant de l’ effet
significativement négatif dans le modèle de régression simple à non significatif dans le modèle de régression multiple. Cependant, le changement entre le modèle de régression simple et le modèle de régression multiple n’ est statistiquement significatif dans aucun de ces cas. En tenant compte de l’ importance des intervalles de confiance, ces effets devraient donc être considérés comme marginaux.
Graphique 6-32 Coefficients de régression portant sur les défis inhérents à l’ enseignement des mathématiques
–0,29
–14,42
–5,58
–3,18
3,95
–6,31
2,04
–15,31
–6,61
–3,58
8,49
–2,37 Ressources
Milieux des élèves
Sécurité/moral
Personnel enseignant
Programme
Discipline
Simple
–30 –20 –10 0 10 20 30
Multiple
RÉPaRTiTion ET uTilisaTion du TEmPs
Tout apprentissage peut être considéré comme se produisant dans un délai prescrit. Au niveau le plus large des politiques, la durée de l’ année scolaire et des jours d’ école est établie par voie législative. Dans certains cas, le temps consacré aux différentes matières est aussi déterminé à l’ échelle provinciale/territoriale. Au niveau de l’ école et de la classe, bon nombre d’ activités font partie de l’ horaire, et des compromis doivent souvent être faits puisque le temps total est fixe. Chaque élève consacre plus ou moins de temps au travail scolaire dans la classe (participation) et hors de la classe (devoirs ou autres activités liées à l’ école). Bien qu’ un sondage général ne permette pas de cerner tous ces aspects temporels, tous les questionnaires du PPCE comportent des questions sur bon nombre d’ entre eux.