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Résultats du PIsa 2012 : savoirs et savoir-faire des élèves

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Academic year: 2022

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(1)

Programme international pour le suivi des acquis des élèves

savoirs et savoir-faire des élèves

PERFORMaNCE dEs élÈVEs EN MatHéMatIQuEs,

EN COMPRéHENsION dE l’éCRIt Et EN sCIENCEs

VOluME I

(2)
(3)

Savoirs et savoir-faire des élèves

Performance des élèves

en mathématiques, en comPréhension de l’écrit et en sciences

(volume i)

(4)

Note de la Turquie : les informations figurant dans ce document qui font référence à « Chypre » concernent la partie méridionale de l’Ile. Il n’y a pas d’autorité unique représentant à la fois les Chypriotes turcs et grecs sur l’Ile. La Turquie reconnaît la République Turque de Chypre Nord (RTCN). Jusqu’à ce qu’une solution durable et équitable soit trouvée dans le cadre des Nations Unies, la Turquie maintiendra sa position sur la « question chypriote ».

Note de tous les États de l’Union européenne membres de l’OCDE et de l’Union européenne : la République de Chypre est reconnue par tous les membres des Nations Unies sauf la Turquie. Les informations figurant dans ce document concernent la zone sous le contrôle effectif du gouvernement de la République de Chypre.

Les données statistiques concernant Israël sont fournies par et sous la responsabilité des autorités israéliennes compétentes. L’utilisation de ces données par l’OCDE est sans préjudice du statut des hauteurs du Golan, de Jérusalem‑Est et des colonies de peuplement israéliennes en Cisjordanie aux termes du droit international.

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Ce document et toute carte qu’il peut comprendre sont sans préjudice du statut de tout territoire, de la souveraineté s’exerçant sur ce dernier, du tracé des frontières et limites internationales, et du nom de tout territoire, ville ou région.

Merci de citer cet ouvrage comme suit :

OCDE (2014), Résultats du PISA 2012 : Savoirs et savoir-faire des élèves : Performance des élèves en mathématiques, en compréhension de l’écrit et en sciences (Volume I), PISA, Éditions OCDE.

http://dx.doi.org/10.1787/9789264208827-fr

ISBN 978‑92‑64‑20881‑0 (imprimé) ISBN 978‑92‑64‑20882‑7 (PDF)

(5)

Doter les citoyens des compétences dont ils ont besoin pour exploiter tout leur potentiel, prendre part à une économie mondiale de plus en plus interconnectée et, en fin de compte, transformer un emploi meilleur en une vie meilleure est au cœur des préoccupations des responsables politiques dans le monde entier. Les résultats de la récente Évaluation de l’OCDE des compétences des adultes montrent que les plus compétents d’entre eux ont deux fois plus de chances de travailler et près de trois fois plus de chances de gagner plus que le salaire médian que les adultes peu compétents. En d’autres termes, le fait d’être peu compétent limite fortement l’accès à des emplois plus gratifiants et plus rémunérateurs. Les adultes très compétents sont également plus susceptibles de s’investir dans le bénévolat, de se considérer davantage comme des acteurs – et non des objets – des processus politiques, et de faire confiance à autrui.

Dans l’action publique, l’équité, l’intégrité et l’ouverture dépendent donc des compétences des citoyens.

Avec la crise économique actuelle, il n’est que plus urgent d’investir pour amener les citoyens à acquérir des compétences et à les développer – tant dans le système d’éducation que dans le monde du travail. En temps d’austérité budgétaire, quand il n’y a guère de marge pour prendre des mesures d’incitations financières et fiscales, investir dans des réformes structurelles, notamment dans l’éducation et le développement des compétences, pour doper la productivité est à la clé du retour à la croissance. Il est essentiel d’investir dans ces domaines pour favoriser la reprise, et de s’attaquer à des problèmes qui se posent depuis longtemps, tels que le chômage des jeunes et les inégalités entre les hommes et les femmes.

Dans ce contexte, de plus en plus de pays cherchent à l’étranger des informations sur les politiques et pratiques les plus efficaces et les plus fructueuses. Dans une économie mondialisée, la réussite ne se mesure en effet plus uniquement en fonction de critères nationaux, mais aussi en fonction des systèmes d’éducation les plus performants qui s’améliorent rapidement. En dix ans, le Programme international de l’OCDE pour le suivi des acquis des élèves (PISA) est devenu la référence mondiale dans le domaine de l’évaluation de la qualité, de l’équité et de l’efficience des systèmes d’éducation. Le corpus de connaissances que l’enquête  PISA a développé va bien au-delà de l’évaluation comparative. L’enquête PISA identifie les caractéristiques des systèmes d’éducation très performants pour permettre aux gouvernements et aux professionnels de l’éducation de s’inspirer de politiques efficaces qu’ils peuvent adapter à leur contexte local.

Les résultats de l’évaluation PISA 2012, administrée à un moment où bon nombre des 65 pays et économies participants se trouvaient aux prises avec les effets de la crise, révèlent de fortes disparités dans le rendement de l’éducation, tant entre les pays/économies qu’au sein même de ceux-ci. Nous avons pu retracer l’évolution de la performance des élèves dans les différentes matières au fil du temps en utilisant les données recueillies lors des évaluations PISA précédentes. Sur les 64 pays et économies dont les données sont comparables, 40 ont amélioré leur performance moyenne dans une matière au moins. Des pays et économies en tête du classement, tels que Shanghai (Chine) et Singapour, ont réussi à accroître leur avance, tandis que d’autres, comme le Brésil, le Mexique, la Tunisie et la Turquie qui étaient dans les profondeurs du classement au début, ont fait des progrès spectaculaires.

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Certains systèmes d’éducation ont montré qu’il était possible de progresser rapidement sans sacrifier l’équité et la qualité. Sur les 13 pays et économies qui ont sensiblement accru leur performance en mathématiques entre 2003 et 2012, 3 ont aussi amélioré le degré d’équité dans l’éducation durant la même période, et 9 autres ont aussi préservé leur degré élevé d’équité – ce qui prouve bien qu’il ne faut pas nécessairement consentir à une baisse du niveau de performance pour progresser sur la voie de l’égalité des chances dans l’éducation.

Les résultats de l’enquête PISA 2012 révèlent toutefois que la performance en mathématiques varie fortement entre les pays/économies. Un écart équivalent à près de six années d’études, 245  points, s’observe entre la performance moyenne la plus élevée et la performance la moins élevée parmi les pays et économies qui ont administré les épreuves de mathématiques de l’enquête PISA 2012. Les différences de performance en mathématiques sont plus fortes encore entre les élèves au sein même des pays/économies : des écarts de plus de 300 points – soit l’équivalent de plus de sept années d’études – s’observent souvent entre les élèves les plus performants et les élèves les moins performants dans un même pays/économie. Des élèves confinent à l’excellence partout, mais il apparaît clairement que rares sont les pays et économies qui mettent tous leurs élèves sur la voie de l’excellence.

Le rapport révèle également des différences préoccupantes entre les sexes dans les attitudes à l’égard des mathématiques : même lorsque les filles font jeu égal avec les garçons en mathématiques, elles se montrent moins persévérantes et moins motivées qu’eux à l’idée d’apprendre les mathématiques, ne croient pas autant qu’eux en leurs compétences en mathématiques et se disent plus anxieuses qu’eux en mathématiques. La fille type obtient un score moins élevé que le garçon type en mathématiques, mais l’écart qui s’observe en faveur des garçons est encore plus important parmi les élèves très performants. Ces constats ont de sérieuses implications non seulement pour l’enseignement supérieur, où les jeunes femmes sont déjà sous-représentées dans les filières en rapport avec la science, la technologie, l’ingénierie et les mathématiques, mais aussi pour le marché du travail, par la suite. Cela confirme les résultats de l’Initiative de l’OCDE pour la parité, qui identifie certains des facteurs qui créent – puis creusent – les écarts entre les sexes dans le domaine de l’éducation, du travail et de l’esprit d’entreprise. Amener les filles à avoir des attitudes positives à l’égard des mathématiques et à s’investir dans l’apprentissage des mathématiques serait extrêmement utile pour combler ces écarts.

Il ressort également de l’enquête PISA 2012 que les systèmes d’éducation les plus performants sont ceux qui répartissent les ressources de façon plus équitable entre les établissements favorisés et les établissements défavorisés, et qui laissent plus d’autonomie aux établissements en matière de programmes et d’évaluation. La conviction que tous les élèves peuvent atteindre un niveau élevé et la volonté d’engager toutes les parties prenantes dans l’éducation – y compris les élèves, par exemple en leur demandant leur avis sur les pratiques pédagogiques – sont caractéristiques des systèmes d’éducation performants.

L’enquête PISA constitue non seulement un indicateur précis sur la faculté des élèves de participer pleinement à la vie de la société après leur scolarité obligatoire, mais également un outil efficace que les pays et les économies peuvent utiliser pour affiner leurs politiques en matière d’éducation. Aucune combinaison unique de politiques et de pratiques n’est efficace partout et à tout moment. Tous les pays peuvent s’améliorer, même les plus performants. C’est précisément la raison pour laquelle l’OCDE rédige tous les trois ans ce rapport sur l’état de l’éducation dans le monde : faire connaître les aspects des politiques et pratiques les plus efficaces, et offrir un soutien ciblé et opportun pour aider les pays à dispenser le meilleur enseignement à tous leurs élèves. Dans de nombreux pays, il est urgent de stimuler la croissance : les taux de chômage sont élevés chez les jeunes, les inégalités se creusent et de fortes disparités persistent entre les sexes. L’OCDE est là pour aider les responsables politiques à relever ce défi aussi délicat que crucial.

Angel Gurría

Secrétaire général de l’OCDE

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Ce rapport est le fruit d’une collaboration entre les pays et économies participant à l’enquête PISA, les experts et les institutions qui œuvrent dans le cadre du Consortium PISA et le Secrétariat de l’OCDE. Il a été rédigé par Andreas Schleicher, Francesco Avvisati, Francesca Borgonovi, Miyako Ikeda, Hiromichi Katayama, Flore-Anne Messy, Chiara Monticone, Guillermo Montt, Sophie Vayssettes et Pablo Zoido de la Direction de l’éducation et des compétences et de la Direction des affaires financières et des entreprises de l’OCDE. Simone Bloem et Giannina Rech ont assuré l’assistance statistique, tandis que la supervision éditoriale a été assurée par Marilyn Achiron. Une assistance analytique et éditoriale supplémentaire a été apportée par Adele Atkinson, Jonas Bertling, Marika Boiron, Célia Braga-Schich, Tracey Burns, Michael Davidson, Cassandra Davis, Elizabeth Del Bourgo, John A. Dossey, Joachim Funke, Samuel Greiff, Tue Halgreen, Ben Jensen, Eckhard Klieme, André Laboul, Henry Levin, Juliette Mendelovits, Tadakazu Miki, Christian Monseur, Simon Normandeau, Mathilde Overduin, Elodie Pools, Dara Ramalingam, William H. Schmidt (dont les travaux ont été soutenus par le programme de bourses d’études Thomas J. Alexander), Kaye Stacey, Lazar Stankov, Ross Turner, Élisabeth Villoutreix et Allan Wigfield. Les données ont été recueillies à l’échelle du système par l’équipe NESLI (Réseau de l’INES chargé de collaborer et de diffuser des informations descriptives sur les structures, les politiques et les pratiques en matière d’éducation à l’échelon des systèmes) de l’OCDE : Bonifacio Agapin, Estelle Herbaut et Jean Yip. Le volume II s’appuie également sur le travail analytique réalisé par Jaap Scheerens et Douglas Willms lors de l’enquête PISA 2000.

Claire Chetcuti, Juliet Evans, Jennah Huxley et Diana Tramontano ont assuré la gestion administrative.

L’OCDE a chargé l’Australian Council for Educational Research (ACER) de prendre en charge le développement des cadres d’évaluation en mathématiques, en résolution des problèmes et en culture financière pour l’enquête PISA 2012.

Elle a également chargé Achieve de développer le cadre mathématique en partenariat avec ACER. Le groupe d’experts chargé de la préparation du cadre d’évaluation et des instruments de mathématiques était présidé par Kaye Stacey.

Joachim Funke présidait le groupe d’experts chargé de la préparation du cadre d’évaluation et des instruments de résolution de problèmes. Annamaria Lusardi a dirigé le groupe d’experts chargé de la préparation du cadre d’évaluation et des instruments de culture financière. Les instruments d’évaluation de l’enquête PISA et les données qui sous-tendent le rapport ont été préparés par le Consortium PISA, sous la direction de Raymond Adams d’ACER.

La rédaction du rapport a été dirigée par le Comité directeur PISA, dont Lorna Bertrand (Royaume-Uni) est la présidente, et Benő Csapó (Hongrie), Daniel McGrath (États-Unis) et Ryo Watanabe (Japon) sont les vice-présidents. À l’annexe C des volumes figure la liste des membres des différents organes de l’enquête PISA, ainsi que des experts et consultants qui ont apporté leur contribution à ce rapport en particulier et à l’enquête PISA en général.

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SynthèSe ...19

Guide du lecteur ...23

ChApitRe 1 Qu’eSt-ce Que l’enQuête PiSA ? ...25

Qu’est-ce que l’enquête PiSA évalue ? ...28

Qui sont les élèves PiSA ? ...29

À quoi les épreuves PiSA ressemblent-elles ? ...30

comment les épreuves PiSA sont-elles administrées ? ...31

Quel type de résultats l’évaluation fournit-elle ? ...31

Où trouver les résultats ? ...32

ChApitRe 2 PrOFil de lA PerFOrMAnce deS ÉlèVeS en MAthÉMAtiQueS ...35

contexte de la comparaison des performances des pays et économies en mathématiques ...38

l’approche PiSA de l’évaluation de la performance des élèves en mathématiques ...42

La définition PISA de la culture mathématique ...42

Le cadre d’évaluation de la culture mathématique de l’enquête PISA 2012 ...42

Exemple 1 : QUELLE VOITURE CHOISIR ? ...47

Exemple 2 : ASCENSION DU MONT FUJI ...48

Compte-rendu des résultats de l’évaluation PISA 2012 en mathématiques...49

Définition des niveaux de compétence en mathématiques lors de l’évaluation PISA 2012 ...51

Performance des élèves en mathématiques ...52

Performance moyenne en mathématiques ...52

Évolution de la performance moyenne en mathématiques ...57

Évolution de la performance en mathématiques après contrôle de l’évolution démographique et de l’échantillonnage ...65

Répartition des élèves aux différents niveaux de culture mathématique ...69

Évolution du pourcentage d’élèves peu performants et d’élèves très performants en mathématiques ...76

Variation de la performance des élèves en mathématiques ...78

Écarts de performance en mathématiques entre les sexes ...81

Évolution des écarts de performance en mathématiques entre les sexes...82

Performance des élèves en mathématiques par contenu et par processus ...87

Sous-échelles de processus ...87

Sous-échelles de contenus ...103

exemples d’items PiSA de mathématiques ...134

ChApitRe 3 MeSurer leS POSSibilitÉS d’APPrentiSSAGe en MAthÉMAtiQueS ...155

Possibilités d’apprentissage et performance des élèves ...160

différences en matière de possibilités d’apprentissage ...166

Questions ayant servi à mettre au point les trois indices mesurant les possibilités d’apprentissage ...180

les trois indices des possibilités d’apprentissage 182

(10)

ChApitRe 4 PrOFil de lA PerFOrMAnce deS ÉlèVeS en cOMPrÉhenSiOn de l’Écrit...185

Performance des élèves en compréhension de l’écrit ...186

Performance moyenne en compréhension de l’écrit ...186

Évolution de la performance moyenne en compréhension de l’écrit ...187

Évolution de la performance en compréhension de l’écrit après contrôle de l’évolution démographique et de l’échantillonnage ...197

Répartition des élèves aux différents niveaux de compétence en compréhension de l’écrit ...201

Évolution du pourcentage d’élèves peu performants et d’élèves très performants en compréhension de l’écrit ...208

Variation de la performance des élèves en compréhension de l’écrit ...211

Écart de performance en compréhension de l’écrit entre les sexes ...211

Évolution des écarts de performance en compréhension de l’écrit entre les sexes ...213

exemples d’items PiSA de compréhension de l’écrit ...215

ChApitRe 5 PrOFil de lA PerFOrMAnce deS ÉlèVeS en ScienceS ...227

Performance des élèves en sciences ...228

Performance moyenne en sciences ...228

Évolution de la performance moyenne en sciences ...230

Évolution de la performance en sciences après contrôle de l’évolution démographique et de l’échantillonnage ....240

Répartition des élèves aux différents niveaux de compétence en sciences ...243

Évolution du pourcentage d’élèves peu performants et d’élèves très performants en sciences...248

Variation de la performance des élèves en sciences ...252

Écart de performance en sciences entre les sexes ...252

Évolution de l’écart de performance en sciences entre les sexes ...254

exemples d’items PiSA de sciences ...256

ChApitRe 6 PerFOrMAnce deS ÉlèVeS À l’ÉVAluAtiOn PiSA 2012 : cOnSÉQuenceS POur l’ActiOn PubliQue ...267

Améliorer la performance moyenne ...268

Sur la voie de l’excellence ...270

Agir en faveur des élèves peu performants ...270

Évaluer les points forts et les points faibles dans différents aspects des mathématiques ...271

Assurer l’égalité des chances entre les sexes ...271

Annexe A cAdre techniQue de l’enQuête PiSA 2012 ...273

Annexe A1 Construction des indices dérivés des questionnaires Élève, Établissement et Parents ...274

Annexe A2 La population cible, les échantillons et la définition des établissements dans l’enquête PISA ...282

Annexe A3 Note technique sur les analyses du présent volume ...295

Annexe A4 Assurance qualité ...297

Annexe A5 Note technique sur les analyses tendancielles ...299

Annexe A6 Développement des instruments d’évaluation PISA ...313

Annexe A7 Note technique sur le Brésil ...314

Annexe B dOnnÉeS de l’enQuête PiSA 2012 ...317

Annexe b1 Résultats des pays et économies ...318

Annexe b2 Résultats des régions au sein des pays ...425

Annexe b3 Résultats sur l’échelle de l’évaluation informatisée et sur l’échelle globale de culture mathématique et de compréhension de l’écrit ...511

Annexe b4 Évolution de la performance en mathématiques, en compréhension de l’écrit et en sciences ...557

Annexe C dÉVelOPPeMent et MiSe en œuVre de PiSA – une initiAtiVe cOncertÉe 575

(11)

ENCADRÉS

Encadré I.1.1. Des épreuves que les élèves peuvent passer dans le monde entier ...26

Encadré I.1.2. Caractéristiques de l’évaluation PISA 2012 ...28

Encadré I.2.1. En quoi le niveau PISA de compétence est-il un indicateur de la propension à poursuivre des études et à faire carrière ? ...36

Encadré I.2.2. Évolution des scores aux épreuves PISA ...58

Encadré I.2.3. Les élèves très performants dans tous les domaines PISA ...70

Encadré I.2.4. Améliorer sa performance dans l’enquête PISA : le Brésil ...83

Encadré I.2.5. Améliorer sa performance dans l’enquête PISA : la Turquie ...131

Encadré I.4.1. Améliorer sa performance dans l’enquête PISA : la Corée ...199

Encadré I.5.1. Améliorer sa performance dans l’enquête PISA : l’Estonie ...251

FIGURES Figure I.1.1 Carte des pays et économies participant à l’enquête PISA ...27

Figure I.1.2 Synthèse des domaines d’évaluation de l’enquête PISA 2012 ...30

Figure I.2.1 Performance en mathématiques et produit intérieur brut ...38

Figure I.2.2 Performance en mathématiques et dépenses au titre de l’éducation ...38

Figure I.2.3 Performance en mathématiques et niveau de formation des parents ...39

Figure I.2.4 Performance en mathématiques et pourcentage d’élèves issus d’un milieu socio-économique défavorisé ...39

Figure I.2.5 Performance en mathématiques et pourcentage d’élèves issus de l’immigration ...40

Figure I.2.6 Équivalence des épreuves PISA entre les langues et les cultures ...40

Figure I.2.7 Caractéristiques majeures du cadre d’évaluation des mathématiques de l’enquête PISA 2012...43

Figure I.2.8 Catégories décrivant les items élaborés pour les épreuves de mathématiques de l’évaluation PISA 2012...46

Figure I.2.9 Classification des items présentés à titre d’exemple par catégories de processus, de contextes et de contenus, et par type de réponses ...46

Figure I.2.10 QUELLE VOITURE CHOISIR ? – une unité administrée lors de la campagne définitive de l’enquête PISA 2012 ...47

Figure I.2.11 ASCENSION DU MONT FUJI – une unité administrée lors de l’essai de terrain ...48

Figure I.2.12 Relation entre les questions et la performance des élèves sur une échelle de compétence ...51

Figure I.2.13 Comparaison de la performance des pays et économies en mathématiques ...53

Figure I.2.14 Classement des pays et économies participant à l’enquête PISA 2012 en mathématiques, aux niveaux national et régional ...54

Figure I.2.15 Variation annualisée de la performance en mathématiques depuis le début de la participation à l’enquête PISA ...58

Figure I.2.16 Tendances curvilignes de la performance moyenne en mathématiques entre les évaluations PISA ...61

Figure I.2.17 Comparaisons multiples de la performance en mathématiques entre 2003 et 2012 ...62

Figure I.2.18 Corrélation entre la variation annualisée de la performance en mathématiques et les scores moyens en mathématiques à l’évaluation PISA 2003 ...64

Figure I.2.19 Variation annualisée, observée et ajustée, des scores moyens en mathématiques dans l’enquête PISA ...65

Figure I.2.20 Carte d’une sélection d’items de mathématiques, selon le niveau de compétence ...66

Figure I.2.21 Description succincte des six niveaux de compétence en mathématiques ...67

Figure I.2.22 Niveaux de compétence en mathématiques ...68

Figure I.2.a Élèves très performants en mathématiques, en compréhension de l’écrit et/ou en sciences dans les pays de l’OCDE ...71

Figure I.2.b Élèves très performants en mathématiques, en compréhension de l’écrit et en sciences ...72

(12)

Figure I.2.24 Corrélation entre la performance en mathématiques et la variation de cette performance ...79

Figure I.2.25 Écart de performance en mathématiques entre les sexes ...80

Figure I.2.26 Niveau de compétence des garçons et des filles en mathématiques ...81

Figure I.2.27 Évolution entre 2003 et 2012 de l’écart de performance en mathématiques entre les sexes ...83

Figure I.2.c Évolution observée et prévue de la performance en mathématiques du Brésil (2003-12) ...84

Figure I.2.28 Comparaison de la performance des pays et économies sur la sous-échelle de culture mathématique formuler ...88

Figure I.2.29 Description succincte des six niveaux de compétence de la sous-échelle de culture mathématique formuler ...89

Figure I.2.30 Niveaux de compétence sur la sous-échelle de culture mathématique formuler ...90

Figure I.2.31 Comparaison de la performance des pays et économies sur la sous-échelle de culture mathématique employer ...92

Figure I.2.32 Description succincte des six niveaux de compétence de la sous-échelle de culture mathématique employer ...93

Figure I.2.33 Niveaux de compétence sur la sous-échelle de culture mathématique employer ...94

Figure I.2.34 Comparaison de la performance des pays et économies sur la sous-échelle de culture mathématique interpréter ...95

Figure I.2.35 Description succincte des six niveaux de compétence de la sous-échelle de culture mathématique interpréter ...96

Figure I.2.36 Niveaux de compétence sur la sous-échelle de culture mathématique interpréter...98

Figure I.2.37 Comparaison de la performance des pays et économies sur les différentes sous-échelles de processus de la culture mathématique ...99

Figure I.2.38 Classement des pays et économies sur les différentes sous-échelles de processus de la culture mathématique ...100

Figure I.2.39a Écart de performance entre les sexes sur la sous-échelle formuler ...104

Figure I.2.39b Écart de performance entre les sexes sur la sous-échelle employer ...105

Figure I.2.39c Écart de performance entre les sexes sur la sous-échelle interpréter ...106

Figure I.2.40 Comparaison de la performance des pays et économies sur la sous-échelle de culture mathématique variations et relations ...107

Figure I.2.41 Description succincte des six niveaux de compétence de la sous-échelle de culture mathématique variations et relations ...109

Figure I.2.42 Niveaux de compétence en mathématiques sur la sous-échelle de culture mathématique variations et relations ...110

Figure I.2.43 Comparaison de la performance des pays et économies sur la sous-échelle de culture mathématique espace et formes...111

Figure I.2.44 Description succincte des six niveaux de compétence de la sous-échelle de culture mathématique espace et formes ...112

Figure I.2.45 Niveaux de compétence en mathématiques sur la sous-échelle de culture mathématique espace et formes ...113

Figure I.2.46 Comparaison de la performance des pays et économies sur la sous-échelle de culture mathématique quantité ...115

Figure I.2.47 Description succincte des six niveaux de compétence de la sous-échelle de culture mathématique quantité ...116

Figure I.2.48 Niveaux de compétence en mathématiques sur la sous-échelle de culture mathématique quantité ...117

Figure I.2.49 Comparaison de la performance des pays et économies sur la sous-échelle de culture mathématique incertitudes et données ...118

Figure I.2.50 Description succincte des six niveaux de compétence de la sous-échelle de culture mathématique incertitudes et données ...119

Figure I.2.51 Niveaux de compétence en mathématiques sur la sous-échelle de culture mathématique incertitudes et données ...120

Figure I.2.52 Comparaison de la performance des pays et économies sur les différentes sous-échelles de contenu de la culture mathématique ...121

Figure I.2.53 Performance des pays et économies sur les différentes sous-échelles de contenu de la culture mathématique ...123

Figure I.2.54a Écart de performance entre les sexes sur la sous-échelle variations et relations ...127

Figure I.2.54b Écart de performance entre les sexes sur la sous-échelle espace et formes ...128

Figure I.2.54c Écart de performance entre les sexes sur la sous-échelle quantité ...129

Figure I.2.54d Écart de performance entre les sexes sur la sous-échelle incertitude et données ...130

Figure I.2.55 HÉLèNE LA CYCLISTE ...134

Figure I.2.56 ASCENSION DU MONT FUJI ...137

Figure I.2.57 PORTE À TAMBOUR ...140

Figure I.2.58 QUELLE VOITURE CHOISIR ? ...143

Figure I.2.59 HIT-PARADE ...146

(13)

Figure I.3.1a Exposition des élèves aux problèmes lexicaux ...157

Figure I.3.1b Exposition des élèves aux mathématiques formelles ...158

Figure I.3.1c Exposition des élèves aux mathématiques appliquées ...159

Figure I.3.2 Corrélation entre la performance en mathématiques et l’exposition des élèves aux mathématiques appliquées ...160

Figure I.3.3 Régressions au niveau des pays entre les variables des possibilités d’apprentissage et la performance en mathématiques au niveau des élèves et des établissements ...161

Figure I.3.4a Corrélation entre l’indice d’exposition aux problèmes lexicaux et la performance des élèves en mathématiques ...162

Figure I.3.4b Corrélation entre l’indice d’exposition aux mathématiques formelles et la performance des élèves en mathématiques ...163

Figure I.3.4c Corrélation entre l’indice d’exposition aux mathématiques appliquées et la performance des élèves en mathématiques ...164

Figure I.3.5 Importance de l’exposition aux mathématiques appliquées ...165

Figure I.3.6 Pourcentage d’élèves ayant indiqué avoir abordé parfois ou fréquemment des problèmes de mathématiques appliquées tels que « calculer la consommation hebdomadaire d’un appareil électrique » ...167

Figure I.3.7 Pourcentage d’élèves ayant indiqué avoir abordé parfois ou fréquemment des problèmes de mathématiques appliquées tels que « calculer combien de mètres carrés de dalles il faut pour carreler un sol » ...168

Figure I.3.8 Pourcentage d’élèves ayant indiqué avoir abordé parfois ou fréquemment des problèmes de mathématiques formelles en cours de mathématiques ...169

Figure I.3.9 Pourcentage d’élèves ayant indiqué avoir abordé parfois ou fréquemment des problèmes lexicaux en cours de mathématiques ...170

Figure I.3.10 Pourcentage d’élèves ayant indiqué avoir abordé parfois ou fréquemment des problèmes de mathématiques appliquées en cours de mathématiques ...172

Figure I.3.11 Pourcentage d’élèves ayant indiqué avoir abordé parfois ou fréquemment des problèmes inspirés de la vie réelle en cours de mathématiques ...173

Figure I.3.12 Exposition des élèves aux problèmes mathématiques ...174

Figure I.3.13 Pourcentage d’élèves ayant indiqué avoir souvent entendu parler des équations linéaires ou bien connaître ce concept et le comprendre ...175

Figure I.3.14 Pourcentage d’élèves ayant indiqué avoir souvent entendu parler des nombres complexes ou bien connaître ce concept et le comprendre ...176

Figure I.3.15 Pourcentage d’élèves ayant indiqué avoir souvent entendu parler des fonctions exponentielles ou bien connaître le concept et le comprendre ...177

Figure I.3.16 Pourcentage d’élèves ayant indiqué avoir souvent entendu parler des fonctions du second degré ou bien connaître le concept et le comprendre ...178

Figure I.3.17 Exposition aux mathématiques appliquées vs. exposition aux mathématiques formelles ...179

Figure I.4.1 Comparaison de la performance des pays et économies en compréhension de l’écrit ...188

Figure I.4.2 Classement des pays et économies participant à l’enquête PISA 2012 en compréhension de l’écrit, aux niveaux national et régional ...189

Figure I.4.3 Variation annualisée de la performance en compréhension de l’écrit depuis le début de la participation à l’enquête PISA ...192

Figure I.4.4 Tendances curvilignes de la performance moyenne en compréhension de l’écrit entre les évaluations PISA ...193

Figure I.4.5 Comparaisons multiples de la performance en compréhension de l’écrit entre 2000 et 2012 ...194

Figure I.4.6 Corrélation entre la variation annualisée de la performance et les scores moyens en compréhension de l’écrit lors de l’évaluation PISA 2000 ...197

Figure I.4.7 Variation annualisée, observée et ajustée, des scores moyens en compréhension de l’écrit dans l’enquête PISA ...198

Figure I.4.8 Description succincte des sept niveaux de compétence en compréhension de l’écrit sur papier dans l’enquête PISA 2012 ...202

Figure I.4.9 Carte d’une sélection d’items de compréhension de l’écrit, selon le niveau de compétence ...203

Figure I.4.10 Niveaux de compétence en compréhension de l’écrit ...206

Figure I.4.11 Pourcentage d’élèves peu performants et d’élèves très performants en compréhension de l’écrit en 2000 et 2012...210

Figure I.4.12 Écart de performance en compréhension de l’écrit entre les sexes ...212

Figure I.4.13 Évolution entre 2000 et 2012 de l’écart de performance en compréhension de l’écrit entre les sexes ...214

Figure I.4.14 LE THÉÂTRE AVANT TOUT ...215

(14)

Figure I.4.16 MONTGOLFIèRE ...219

Figure I.4.17 L’AVARE ET SON LINGOT D’OR ...223

Figure I.5.1 Comparaison de la performance des pays et économies en sciences ...229

Figure I.5.2 Classement des pays et economies participant à l’enquête PISA 2012 en sciences, aux niveaux national et régional ...231

Figure I.5.3 Variation annualisée de la performance en sciences depuis le début de la participation à l’enquête PISA ...234

Figure I.5.4 Tendances curvilignes de la performance moyenne en sciences entre les évaluations PISA ...235

Figure I.5.5 Comparaisons multiples de la performance en sciences entre 2006 et 2012 ...236

Figure I.5.6 Corrélation entre la variation annualisée de la performance en sciences et les scores moyens en sciences lors de l’évaluation PISA 2006 ...241

Figure I.5.7 Variation annualisée, observée et ajustée, des scores moyens en sciences dans l’enquête PISA ...242

Figure I.5.8 Description succincte des six niveaux de compétence en sciences dans l’enquête PISA 2012...243

Figure I.5.9 Carte d’une sélection d’items de sciences, selon le niveau de compétence ...244

Figure I.5.10 Niveaux de compétence en sciences ...245

Figure I.5.11 Pourcentage d’élèves peu performants et d’élèves très performants en sciences en 2006 et 2012...250

Figure I.5.12 Écart de performance en sciences entre les sexes ...253

Figure I.5.13 Évolution entre 2006 et 2012 de l’écart de performance en sciences entre les sexes ...255

Figure I.5.14 L’EFFET DE SERRE ...256

Figure I.5.15 VÊTEMENTS ...260

Figure I.5.16 MARY MONTAGU ...261

Figure I.5.17 CULTURES GÉNÉTIQUEMENT MODIFIÉES ...263

Figure I.5.18 EXERCICE PHYSIQUE ...264

Figure A5.1 Variation annualisée de la performance en mathématiques depuis PISA 2003 et écart de performance observé entre PISA 2012 et PISA 2003 ...305

Figure A5.2 Variation annualisée de la performance en compréhension de l’écrit depuis PISA 2000 et écart de performance observé entre PISA 2012 et PISA 2000 ...306

Figure A5.3 Variation annualisée de la performance en sciences depuis PISA 2006 et écart de performance observé entre PISA 2012 et PISA 2006 ...306

Figure B4.1 Évolution de la performance en mathématiques, en compréhension de l’écrit et en sciences : pays de l’OCDE ...557

Figure B4.2 Évolution de la performance en mathématiques, en compréhension de l’écrit et en sciences : pays et économies partenaires ...566

TABLEAUX Tableau A1.1 Niveau de formation des parents converti en années d’études ...277

Tableau A1.2 Modèle multiniveau d’estimation de l’impact d’une année d’études sur la performance en mathématiques, après contrôle de plusieurs variables contextuelles ...278

Tableau A1.3 Rotation des items du questionnaire élève ...280

Tableau A2.1 Populations cibles et échantillons PISA ...284

Tableau A2.2 Exclusions ...286

Tableau A2.3 Taux de réponse ...288

Tableau A2.4a Pourcentage d’élèves par année d’études ...291

Tableau A2.4b Pourcentage d’élèves par année d’études, selon le sexe ...292

Tableau A5.1 Erreurs d’ancrage dans les comparaisons entre PISA 2012 et les évaluations antérieures ...300

(15)

Tableau A5.3 Erreurs d’ancrage dans les comparaisons des variations annualisée et curviligne entre PISA 2012

et les évaluations antérieures ...304

Tableau A5.4 Statistiques descriptives des variables utilisées pour ajuster les scores en mathématiques, en compréhension de l’écrit et en sciences aux échantillons de l’évaluation PISA 2012 ...309

Tableau A7.1 Pourcentage d’élèves brésiliens à chaque niveau de compétence sur l’échelle et les sous-échelles de culture mathématique ...314

Tableau A7.2 Pourcentage d’élèves brésiliens à chaque niveau de compétence sur l’échelle de compréhension de l’écrit ...314

Tableau A7.3 Pourcentage d’élèves brésiliens à chaque niveau de compétence sur l’échelle de culture scientifique...315

Tableau A7.4 Élèves très performants en mathématiques, en compréhension de l’écrit et en sciences au Brésil ...315

Tableau A7.5 Score moyen, différence de score entre les sexes et répartition des élèves sur les différentes échelles PISA au Brésil ...315

Tableau I.2.1a Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence de l’échelle de culture mathématique...318

Tableau I.2.1b Pourcentage d’élèves sous le niveau 2 ou au niveau 5 ou 6 sur l’échelle de culture mathématique lors des évaluations PISA 2003, PISA 2006, PISA 2009 et PISA 2012 ...319

Tableau I.2.2a Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence de l’échelle de culture mathématique, selon le sexe ...321

Tableau I.2.2b Pourcentage d’élèves sous le niveau 2 ou au niveau 5 ou 6 sur l’échelle de culture mathématique lors des évaluations PISA 2003 et PISA 2012, selon le sexe ...323

Tableau I.2.3a Score moyen, différence de score entre les sexes et répartition des élèves sur l’échelle de culture mathématique ...325

Tableau I.2.3b Score moyen en mathématiques lors des évaluations PISA 2003, PISA 2006, PISA 2009 et PISA 2012 ...326

Tableau I.2.3c Différences de score entre les sexes en mathématiques entre les évaluations PISA 2003 et PISA 2012 ...327

Tableau I.2.3d Répartition des élèves sur l’échelle de culture mathématique lors des évaluations PISA 2003, PISA 2006, PISA 2009 et PISA 2012, par centile ...328

Tableau I.2.4 Évolution de la performance en mathématiques après contrôle de l’évolution démographique ...331

Tableau I.2.5 Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence de la sous-échelle de culture mathématique formuler ...332

Tableau I.2.6 Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence de la sous-échelle de culture mathématique formuler, selon le sexe ...333

Tableau I.2.7 Score moyen, différence de score entre les sexes et répartition des élèves sur la sous-échelle de culture mathématique formuler...335

Tableau I.2.8 Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence de la sous-échelle de culture mathématique employer ...336

Tableau I.2.9 Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence de la sous-échelle de culture mathématique employer, selon le sexe ...337

Tableau I.2.10 Score moyen, différence de score entre les sexes et répartition des élèves sur la sous-échelle de culture mathématique employer ...339

Tableau I.2.11 Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence de la sous-échelle de culture mathématique interpréter ...340

Tableau I.2.12 Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence de la sous-échelle de culture mathématique interpréter, selon le sexe ...341

Tableau I.2.13 Score moyen, différence de score entre les sexes et répartition des élèves sur la sous-échelle de culture mathématique interpréter ...343

Tableau I.2.14 Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence de la sous-échelle de culture mathématique variations et relations ...344

Tableau I.2.15 Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence de la sous-échelle de culture mathématique variations et relations, selon le sexe...345

Tableau I.2.16 Score moyen, différence de score entre les sexes et répartition des élèves sur la sous-échelle de culture mathématique variations et relations ...347

Tableau I.2.17 Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence de la sous-échelle de culture mathématique espace et formes ...348

Tableau I.2.18 Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence de la sous-échelle de culture mathématique espace et formes, selon le sexe ...349

Tableau I.2.19 Score moyen, différence de score entre les sexes et répartition des élèves sur la sous-échelle de culture mathématique espace et formes ...351

Tableau I.2.20 Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence de la sous-échelle de culture mathématique quantité ...352 Tableau I.2.21 Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence de la sous-échelle de culture mathématique quantité,

(16)

Tableau I.2.22 Score moyen, différence de score sentre les sexes et répartition des élèves sur la sous-échelle

de culture mathématique quantité ...355

Tableau I.2.23 Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence de la sous-échelle de culture mathématique incertitude et données ...356

Tableau I.2.24 Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence de la sous-échelle de culture mathématique incertitude et données, selon le sexe ...357

Tableau I.2.25 Score moyen, différence de score entre les sexes et répartition des élèves sur la sous-échelle de culture mathématique incertitude et données ...359

Tableau I.2.26 Différences de score sur l’échelle de culture mathématique entre les sexes, après contrôle du niveau et de la filière d’enseignement ...360

Tableau I.2.27 Indicateurs socio-économiques et relation avec la performance en mathématiques ...361

Tableau I.2.28 Classement des pays et économies sur la base des items préférés...363

Tableau I.2.29 Élèves très performants en mathématiques, en compréhension de l’écrit et en sciences ...364

Tableau I.2.30 Élèves très performants en mathématiques, en compréhension de l’écrit et en sciences, selon le sexe ...365

Tableau I.3.1 Indice des variables des possibilités d’apprentissage ...367

Tableau I.3.2 Coefficients de régression estimés de la corrélation entre les variables des possibilités d’apprentissage au niveau des élèves et des établissements et la performance en mathématiques ...368

Tableau I.3.3 Exposition des élèves à la tâche mathématique « utiliser un horaire de train » ...369

Tableau I.3.4 Exposition des élèves à la tâche mathématique « calculer l’augmentation du prix d’un ordinateur après ajout de la taxe » ...370

Tableau I.3.5 Exposition des élèves à la tâche mathématique « calculer combien de mètres carrés de dalles il faut pour carreler un sol » ...371

Tableau I.3.6 Exposition des élèves à la tâche mathématique « comprendre des tableaux scientifiques présentés dans un article » ...372

Tableau I.3.7 Exposition des élèves à la tâche mathématique « résoudre une équation du type : 6x2 + 5 = 29 » ...373

Tableau I.3.8 Exposition des élèves à la tâche mathématique « calculer la distance réelle entre deux endroits sur une carte à l’échelle 1/10 000 » ...374

Tableau I.3.9 Exposition des élèves à la tâche mathématique « résoudre une équation du type : 2(x+3) = (x + 3) (x - 3) » ...375

Tableau I.3.10 Exposition des élèves à la tâche mathématique « calculer la consommation hebdomadaire d’un appareil électrique »...376

Tableau I.3.11 Exposition des élèves au problème mathématique « résoudre une équation ; trouver le volume » ...377

Tableau I.3.12 Exposition des élèves au problème mathématique « problèmes lexicaux » ...378

Tableau I.3.13 Exposition des élèves au problème mathématique « théorèmes géométriques ; nombres premiers » ...379

Tableau I.3.14 Exposition des élèves aux problèmes mathématiques concernant une situation de la vie réelle (données) ...380

Tableau I.3.15 Exposition des élèves au concept mathématique de « fonction exponentielle » ...381

Tableau I.3.16 Exposition des élèves au concept mathématique de « diviseur »...382

Tableau I.3.17 Exposition des élèves au concept mathématique de « fonction du second degré » ...383

Tableau I.3.18 Exposition des élèves au concept mathématique d’« équation linéaire » ...384

Tableau I.3.19 Exposition des élèves au concept mathématique de « vecteurs » ...385

Tableau I.3.20 Exposition des élèves au concept mathématique de « nombre complexe » ...386

Tableau I.3.21 Exposition des élèves au concept mathématique de « nombre rationnel » ...387

Tableau I.3.22 Exposition des élèves au concept mathématique de « radicaux » ...388

Tableau I.3.23 Exposition des élèves au concept mathématique de « polygone » ...389

Tableau I.3.24 Exposition des élèves au concept mathématique de « figure isométrique » ...390

Tableau I.3.25 Exposition des élèves au concept mathématique de « cosinus » ...391

Tableau I.3.26 Exposition des élèves au concept mathématique de « moyenne arithmétique » ...392

Tableau I.3.27 Exposition des élèves au concept mathématique de « probabilité » ...393

Tableau I.3.28 Mesure dans laquelle les contenus mathématiques sont familiers ...394

Tableau I.4.1a Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence sur l’échelle de compréhension de l’écrit ...395 Tableau I.4.1b Pourcentage d’élèves sous le niveau 2 ou au niveau 5 ou 6 sur l’échelle de compréhension de l’écrit

(17)

Tableau I.4.2a Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence sur l’échelle de compréhension de l’écrit, selon le sexe...398

Tableau I.4.2b Pourcentage d’élèves sous le niveau 2 ou au niveau 5 ou 6 sur l’échelle de compréhension de l’écrit lors des évaluations PISA 2000 et PISA 2012, selon le sexe ...400

Tableau I.4.3a Score moyen, différence de score entre les sexes et répartition des élèves sur l’échelle de compréhension de l’écrit ...402

Tableau I.4.3b Score moyen en compréhension de l’écrit lors des évaluations PISA 2000, PISA 2003, PISA 2006, PISA 2009 et PISA 2012 ...403

Tableau I.4.3c Différences de score entre les sexes en compréhension de l’écrit entre les évaluations PISA 2000 et PISA 2012 ...405

Tableau I.4.3d Répartition des élèves sur l’échelle de compréhension de l’écrit lors des évaluations PISA 2000, PISA 2003, PISA 2006, PISA 2009 et PISA 2012, par centile ...406

Tableau I.4.4 Évolution de la performance en compréhension de l’écrit après contrôle de l’évolution démographique ...410

Tableau I.5.1a Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence de l’échelle de culture scientifique ...412

Tableau I.5.1b Pourcentage d’élèves sous le niveau 2 ou au niveau 5 ou 6 de l’échelle de culture scientifique lors des évaluations PISA 2006, PISA 2009 et PISA 2012 ...413

Tableau I.5.2a Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence de l’échelle de culture scientifique, selon le sexe ...414

Tableau I.5.2b Pourcentage d’élèves sous le niveau 2 ou au niveau 5 ou 6 de l’échelle de culture scientifique lors des évaluations PISA 2006 et PISA 2012, selon le sexe ...416

Tableau I.5.3a Score moyen, différence de score entre les sexes et répartition des élèves sur l’échelle de culture scientifique ...418

Tableau I.5.3b Score moyen en sciences lors des évaluations PISA 2006, PISA 2009 et PISA 2012 ...419

Tableau I.5.3c Différences de score entre les sexes en sciences entre les évaluations PISA 2006 et PISA 2012 ...420

Tableau I.5.3d Répartition des élèves sur l’échelle de culture scientifique lors des évaluations PISA 2006, PISA 2009 et PISA 2012, par centile ...421

Tableau I.5.4 Évolution de la performance en sciences après contrôle de l’évolution démographique ...424

Tableau B2.I.1 Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence de l’échelle de culture mathématique, selon la région...425

Tableau B2.I.2 Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence sur l’échelle de culture mathématique, selon le sexe et la région ...427

Tableau B2.I.3 Score moyen, différence de score entre les sexes et répartition des élèves sur l’échelle de culture mathématique, selon la région ...431

Tableau B2.I.4 Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence sur la sous-échelle de culture mathématique formuler, selon la région ...433

Tableau B2.I.5 Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence sur la sous-échelle de culture mathématique formuler, selon le sexe et la région ...435

Tableau B2.I.6 Score moyen, différence de score entre les sexes et répartition des élèves sur la sous-échelle de culture mathématique formuler, selon la région ...439

Tableau B2.I.7 Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence sur la sous-échelle de culture mathématique employer, selon la région ...441

Tableau B2.I.8 Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence sur la sous-échelle de culture mathématique employer, selon le sexe et la région ...443

Tableau B2.I.9 Score moyen, différence de score entre les sexes et répartition des élèves sur la sous-échelle de culture mathématique employer, selon la région ...447

Tableau B2.I.10 Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence sur la sous-échelle de culture mathématique interpréter, selon la région ...449

Tableau B2.I.11 Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence sur la sous-échelle de culture mathématique interpréter, selon le sexe et la région ...451

Tableau B2.I.12 Score moyen, différence de score entre les sexes et répartition des élèves sur la sous-échelle de culture mathématique interpréter, selon la région ...455

Tableau B2.I.13 Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence sur la sous-échelle de culture mathématique variations et relations, selon la région ...457

Tableau B2.I.14 Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence sur la sous-échelle de culture mathématique variations et relations, selon le sexe et la région...459

Tableau B2.I.15 Score moyen, différence de score entre les sexes et répartition des élèves sur la sous-échelle de culture mathématique variations et relations, selon la région ...463 Tableau B2.I.16 Pourcentage d’élèves à chaque niveau de compétence sur la sous-échelle de culture mathématique espace et formes,

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