Implication de la communauté des parents d'élèves dans la gestion des écoles : lien avec les résultats des apprentissages des élèves dans trois pays d'afrique subsaharienne francophone (Burkina, Bénin et Sénégal)

II.5.4. Indicateurs et outils d'analyse pour discuter nos hypothèses

II.5.4.1. Indicateurs

Comme indiqué plus haut, une approche quantitative sera adoptée dans le cadre de ce mémoire. Ainsi, les indicateurs ci-dessous seront renseignés et utilisés pour discuter nos hypothèses. Ces indicateurs sont entre autres :

- la proportion d'écoles disposant d'un CGE ;

- la proportion de CGE fonctionnels et non fonctionnels ;

- le pourcentage d'écoles dont il existe une APE ;

- le pourcentage d'écoles dans lesquelles les APE sont actives et celles dans lesquelles elles sont inactives ;

- la proportion d'écoles où les APE contribuent au plan pédagogique ;

- la proportion d'écoles disposant d'une AME ;

- la proportion d'écoles dans lesquelles les AME sont actives et celles dans lesquelles elles sont inactives ;

- la proportion d'écoles bénéficiant d'un appui financier de la communauté des parents (associations villageoises, APE, CGE, etc.) pour la prise en charge du salaire des enseignants ;

- le nombre de réunions de parents d'élèves organisées au cours de l'année scolaire à l'initiative du directeur ;

- le nombre de réunions de parents d'élèves organisées au cours d'une année scolaire à l'initiative de l'APE ;

- la fréquence des réunions avec la collectivité locale.

Dans la modélisation économétrique, nous nous intéresserons à analyser :

- les scores des élèves en lien avec l'implication de la communauté (existence d'APE et/ou d'AME, fréquence des réunions avec la collectivité locale, proportion d'écoles disposant d'un CGE, etc.) dans les apprentissages des élèves ;

- le pouvoir explicatif (R²) de l'implication de la communauté des parents dans la détermination des résultats des élèves ;

- l'impact marginal de chaque forme ou type d'implication sur l'explication de la performance des élèves.

II.5.4.2. Outils

Il est à préciser ici que dans ce mémoire, même s'il est question d'utiliser une approche quantitative de traitement de données, aucun outil de collecte n'a été conçu. En effet, il s'agit d'une analyse secondaire qui va se baser sur les données issues de l'enquête PASE014. Les données secondaires, notamment celles issues des enquêtes de grande envergure offrent d'énormes avantages en termes de possibilités de comparaisons internationales et d'analyse de tendance (Dale, 1993) même si, par ailleurs, elles peuvent être également sujettes à de nombreux écueils, notamment lorsque les dispositions d'appropriation nécessaires, y relatives, ne sont pascorrectement prises.

Pour une réappropriation des données de cette enquête, les outils ci-dessous ont principalement été exploités :

- les différents questionnaires d'enquête (directeurs, élèves et maitres) utilisés par le PASEC ;

- le manuel d'exploitation des données de l'évaluation internationale PASE014.

Par ailleurs, le traitement statistique des données de notre base se fera à l'aide du logiciel statistique STATA. En effet, avec l'usage des macros et l'importance des données manquantes dans la base de données que le PASEC a mis à notre disposition, l'exploitation des données à l'aide du logiciel libre TANAGRA, utilisé dans le cours de modélisation (16MSE501) du Master 2 PESE est quasi impossible.