Elaboration des critères de performance des établissements privés de l'enseignement supérieur

Élaboration des critères de performance des établissements privés de l'enseignement supérieur

INTRODUCTION

Au lendemain des indépendances, les Gouvernements Africains prirent une conscience aiguë du rôle capital que l'éducation peut jouer dans le processus du développement économique et social. Aussi, le Bénin dès 1972, était-il contraint d'opérer une réforme de son système éducatif, afin que l'école béninoise soit un véritable instrument de lutte contre le sous-développement et de formation de capital humain. L'éducation peut se définir en termes généraux, en tant qu'ensemble des méthodes de formation humaine, et de manière plus étroite en tant que processus survenant dans les institutions spécialisées. Elle constitue indiscutablement la forme essentielle d'épanouissement des ressources humaines. Selon Khôï (1967, 13), « l'éducation peut être définie comme l'ensemble des processus qui forment les hommes et les préparent à leur rôle dans la société ». De ce fait, le secteur de l'éducation joue un rôle primordial dans le développement économique et social.

Au Bénin, la constitution du 11 décembre 1990 et les résolutions des États Généraux de l'éducation, en exprimant une volonté populaire, affirment que l'éducation est la première priorité du pays. La nouvelle loi d'orientation de l'éducation nationale (loi n⁰2003-17 du 17 octobre 2003) en ses articles 1, 2, 3 et 4 précise et insiste sur le principe que l'école doit permettre à tous d'avoir accès à la culture, à la science et au savoir-être. Ce secteur est subdivisé en quatre (04) domaines dont l'Enseignement Supérieur. Ce dernier est assuré à la fois par le public et le privé. Le secteur privé de l'enseignement supérieur, composé de centres privés et des universités privées, est sous l'autorité du Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique. Il forme les étudiants dans de diverses filières compte tenu du besoin ou de la demande exprimée par le marché de l'emploi.

Les étudiants formés dans les établissements privés de l'enseignement supérieur, comblentils l'attente des offreurs d'emplois ?

Les établissements privés apportent-ils une solution à la gestion du flux des étudiants? Les programmes de formation sont-ils respectés ?

Quelle est l'efficacité externe des établissements privés?

Les enseignants qui interviennent dans ces établissements sont-ils qualifiés?

C'est pour tenter de réponses à ces questions que nous avons choisi de réfléchir sur le thème : « élaboration des critères de performance des établissements privés de l'enseignement supérieur ». Le présent travail s'articule autour de deux (02) parties:

- La première partie présente l'intérêt de l'étude à travers la problématique et informe sur les objectifs fixés ainsi que les hypothèses sous-jacentes. Il s'agit de présenter également, les travaux déjà réalisés sur le classement des établissements d'enseignement supérieur ;

- La deuxième partie est consacrée d'une part à la méthodologie utilisée, aux résultats de l'étude ainsi qu'à leur analyse, la présentation de l'indicateur et ses valeurs par établissement. D'autre part, une étude comparée de l'indicateur avec ses principales variables a été réalisée. Elle comporte enfin l'analyse des résultats, les limites de l'indicateur ainsi que les recommandations formulées.

CHAPITRE 1 : Cadre institutionnel de l'étude

Cette partie est décomposée en deux : la première renseigne sur le cadre institutionnel et la seconde concerne la présentation du cadre d'étude

1.1 Cadre institutionnel : Historique et mission de MESRS 1.1.1 Historique de MESRS

Situé à Cotonou, capitale économique du Bénin, le MESRS est l'un des Ministères en charge de l'éducation au Bénin. En effet, l'administration du système éducatif béninois a connu toutes sortes d'avatars. Le cadre institutionnel a varié au rythme des changements politiques. Jusqu'à l'avènement de la Réforme de 1975, un seul ministère, le Ministère de l'Éducation Nationale, de la culture, de la Jeunesse et des sports s'occupait du secteur. De 1975 à la Conférence des Forces Vives de la Nation (Février 1990), quatre ministères se sont partagés la tutelle du système qui a mis en place un modèle de développement socialiste. Avec les contestations à la fois politiques et institutionnelles de 1990, on est revenu à un Ministère de l'Éducation Nationale et de la Recherche Scientifique, la Culture et l'Alphabétisation étant toujours logées dans un autre ministère. En 2001 de nouveau, l'Éducation est placée sous la tutelle de quatre ministères :

- Le Ministère de l'Enseignement Primaire et Secondaire (MEPS), qui s'occupe aussi de l'enseignement maternel qui n'est pas explicitement mentionné dans la dénomination du ministère.

- Le Ministère de l'Enseignement Technique et de la Formation Professionnelle (METFP) a en charge l'éducation formelle (les établissements d'enseignement technique et de formation professionnelle) et l'éducation non formelle (les apprentissages)

- Le Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique (MESRS) dont relèvent les universités et tous les établissements d'enseignement supérieur (les Instituts Universitaires de Technologie et les établissements de formation au BTS et autres formations professionnelles)

- Le Ministère de la Culture, de l'artisanat de du Tourisme (MCSL) définit et gère la politique culturelle du Bénin. Il s'occupe de l'alphabétisation des adultes.

En Avril 2006, le Ministère de l'Enseignement Technique et de la Formation Professionnelle (METFP) et le Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique a été fusionnés en un seul ministère, Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Formation Professionnelle (MESFP). L'alphabétisation est placée sous la tutelle du Ministère de la culture, des Sports et Loisirs (MCSL). Un an plus tard ; les ministères ont changé de dénomination pour devenir Ministère de l'Enseignement Maternel et Primaire

(MEMP) ; Ministère de l'Enseignement Secondaire et de la Formation Professionnelle (MESFP) et le Ministère de l'Enseignement Supérieur et de Recherche Scientifique (MESRS). Depuis lors, ces ministères ont gardés leurs dénominations jusqu'à ce jour.

1.1.2 Mission de MESRS

Il assure la conception, la mise en oeuvre et le suivi de la politique de l'Etat en matière d'enseignement supérieur et de la recherche scientifique conformément aux conventions internationales, lois et règlements en vigueur en République du Bénin et à la politique du gouvernement dans le développement des ressources humaines. Il doit veiller au développement harmonieux de l'ensemble du système éducatif et former des cadres supérieurs compétents et compétitifs capable d'assurer leur propre épanouissement et le développement de la Nation. L'éducation supérieure est assurée par les universités publiques et les universités et centres privés.

Dans les secteurs publics, ils accueillent dans les facultés, les écoles et les institutions supérieures, les titulaires du baccalauréat ou toute autre certification admise en équivalence pour les préparer aux différents diplômes nationaux de l'enseignement supérieur, dans des cursus de deux à huit ans (2 à 8 ans). La variation des durées de formation est fonction des domaines et niveaux d'études ainsi que les filières.

Pour assurer sa mission, le MESRS dispose: de structures rattachées au ministre, d'un Cabinet du Ministre, d'un Secrétaire Général du Ministère, des directions centrales, des directions générales, des directions techniques, des Organismes et Établissements publics sous tutelle et des Organismes consultants et/ou délibérants. A l'enceinte du ministère même, se trouvent le Cabinet du Ministre, le Secrétariat Général et les trois directions centrales que sont :

La Direction des Ressources Humaines (DRH), la Direction des Ressources Financières et Matérielles (DRFM) et la Direction de la Programmation et de la Prospective (DPP).

1.2 Présentation du cadre d'étude : la DPP

Conformément aux dispositions l'arrêté N°146/MESRS/CAB/DC/SGM/DPP/SA de l'année 2008, portant Attributions, Organisation et Fonctionnement de la DPP, elle doit suivre des règles pour le bon fonctionnement des tâches qui lui ont été assignées.

1.2.1 Attribution

En tant que direction centrale du Ministère, elle est l'organe de conception, de planification et de suivi-évaluation des projets et programmes du Ministère. Elle est chargée, en relation avec les autres Directions et Organismes sous tutelle, d'une fonction d'aide à la décision stratégique.

Élaboration des critères de performance des établissements privés de l'enseignement supérieur

À ce titre, elle :

- Réalise toutes les études prospectives et d'évaluation qui permettent d'éclairer les stratégies à mettre en oeuvres par le Ministère, en fonction des orientations de politique éducative dans le domaine de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique ;

- Aide à la définition et au suivi, par leurs responsables respectifs, des programmes d'activités et plans d'action à mettre en oeuvre par le Ministère (conseil en management, aide méthodologique)

- Élabore le budget-programme du Ministère avec le concours de la Direction des Ressources Financières et du Matériel (DRFM) et de la Direction des Ressources Humaines DRH) ;

- Assure le pilotage, la maintenance et l'exploitation des systèmes d'information, en liaison avec les utilisateurs et les producteurs ;

- Coordonne la programmation et le suivi des projets et programmes du Ministère inscrits ou à inscrire au Programme d'Investissements Publics ;

- Élabore les rapports trimestriels et annuels de l'exécution du Programme d'Action du Gouvernement et du Programme d'Investissements Publics ;

- Assure le suivi des tâches assignées au Ministère par le conseil des Ministres et soumet régulièrement au Ministre le point d'exécution de ces tâches ;

- Centralise les informations relatives à la gestion des projets et programmes en cours d'exécution, ainsi que leur suivi-évaluation ;

- Fournit l'information en vue d'aider à la prise de décisions stratégiques ;

- Assure les travaux d'organisation et d'amélioration des méthodes de gestion dans l'ensemble des structures du Ministère ;

- Assure tous les travaux de suivi de la mise en oeuvre du Plan Décennal du Secteur Éducation et du Plan Stratégique de Développement de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique ;

- Assure les plaidoyers en vue de l'amélioration de la qualité et de l'équité de l'enseignement supérieur et de la recherche scientifique.

1.2.2 Organisation et Fonctionnement

La DPP est divisée en sept services que sont : un Service des Études et de la Prospective (SEP) ; un Service de l'Organisation et de la Méthode (SOM) ; un Service de la Statistique et de la Gestion de l'Information (SSGI) ; un Service de la Qualité et de l'Équité (SQE), la Cellule de Suivi-Évaluation des Projets et Programmes (CSEPP) et un Service Administratif et Financier (SAF). Parmi les sept services, les six premiers s'occupent de la programmation et de la prospective, et le dernier s'occupe des dossiers administratif et financier.

Service des Etudes et de la Prospective

Il est composé de deux divisions à savoir la division des études et celle de la prospective. Il est chargé :

· de Réaliser ou de faire réaliser les études prospectives et d'évaluation permettant d'éclairer les stratégies à mettre en oeuvre au Ministère, en fonction des orientations de la politique de formations dans le domaine de l'enseignement supérieur et de la recherche scientifique ;

· de Contribuer à la définition des programmes d'activité et des plans d'action ;

· d'Assurer l'étude, la conception et la rédaction, à l'initiative des directions techniques et des organismes sous-tutelle, des projets destinés au développement de ce secteur de l'enseignement supérieur et de la recherche scientifique ;

· d'Assurer tout les travaux de suivi de la mise en oeuvre du plan décennal du secteur éducation et des plan stratégiques de développement de l'enseignement supérieur et de la recherche scientifique ;

· de Définir, en relation avec les structures responsables, la politique d'évaluation des diverses activités du plan de développement de l'enseignement supérieur et de la recherche scientifique ;

·

de Contribuer à l'identification et à la mise en oeuvre des actions environnementales du ministère.

Service de l'Organisation et des Méthodes

Il comprend deux divisions : division des normes et procédures, et division du suivi organisationnel. Il est chargé :

· de Définir, en relation avec les structures concernées, le mécanisme d'évaluation de l'exécution des diverses activités du ministère ;

· d'Élaborer et de faire appliquer les manuels de procédures d'exécution des activités du Ministère en vue d'améliorer la gouvernance et les performances des structures du Ministère ;

· d'Assurer les travaux d'organisation et d'amélioration des méthodes de gestions dans l'ensemble des structure du Ministère en vue d'atteindre les résultats attendus ;

· de Déterminer les besoins en matière de renforcement des capacités dans les directions centrales, les directions techniques et les organismes sous tutelle ;

·

de Suivre et évaluer l'exécution du programme d'activités du Ministère. Service des Statistiques et de la gestion de l'information

Ce service est composé de deux divisions : la division des Statistiques et celle de la Gestion de l'information. Il est chargé :

· de Collecter, de traiter, d'analyser et de centraliser les données du secteur et d'en assurer la synthèse et la diffusion en vue de leur exploitation ;

· d'Élaborer et de diffuser l'annuaire statistique du Ministère ;

· d'Élaborer au besoin avec la Direction Générale de l'Enseignement Supérieur (DGES) des outils d'aide à la décision dans le secteur de l'enseignement supérieur et de la recherche scientifique : tableau de bord, carte universitaire, guide d'orientation ;

· d'Assurer le pilotage, la maintenance et l'exploitation des systèmes d'information, en liaison avec les utilisateurs et les acteurs du système ;

· de Promouvoir l'utilisation des technologies de l'information et de la communication dans les différentes structures du Ministère en collaboration avec le Secrétariat Général du Ministère ;

· de Coordonner en liaison avec la DGES toutes les activités relatives à l'organisation du Conseil Consultatif National de l'Enseignement Supérieur et d'en assurer le Secrétariat.

Service de la Qualité et de l'Équité

Ce service est composé de deux divisions : une division de la qualité et celle de l'équité. Il est chargé :

· d'Assurer l'amélioration de la qualité des infrastructures académiques des universités ;

· de Contribuer à l'amélioration de l'efficacité interne des Établissements de Formation et de Recherche des universités ;

· de Veiller à la qualité et à la durabilité des ouvrages réalisés par le Ministère et ses différents structures, à savoir la construction et ou la réhabilitation d'infrastructures administratives, pédagogiques et sociales ;

· de Veiller à l'efficacité et à l'équité dans la programmation et la mise en oeuvre de toutes les actions du Ministère et de ses structures, en élaborant des indicateurs appropriés régulièrement traités et actualisés ;

· de Veiller à l'élaboration et à la mise en oeuvre des mesures favorisant la discrimination positive au profit des filles, des femmes et des handicapés dans les entités universitaires en collaboration avec la DGES ;

· d'Assurer les plaidoyers auprès des institutions nationales et internationales et auprès des partenaires au développement, en vue de mobiliser des ressources matérielles et financières pour soutenir les actions découlant de la mise en oeuvre des différents programmes de promotion des jeunes filles et des femmes de l'enseignement supérieur.

Cellule de Suivi-Evaluation des Projets et Programmes

Elle est coiffée par un comité de pilotage de la réforme budgétaire au sein du Ministère, composée d'un secrétariat permanent et d'une division du contrôle et de l'évaluation. Elle est chargée :

· d'Assurer la liaison entre le MESRS et les Ministères en charge des Finances et de l'Économie, de la Prospective et du Développement en matière de programmation, de budgétisation et de suivi des opérations de développement ;

· d'Élaborer les budgets-programmes du Ministère en collaboration avec la DRFM et DRH ;

· de Veiller à la définition, à l'élaboration des indicateurs de performance des budgets-programmes du Ministère et d'en assurer le suivi et l'évaluation ;

· d'Établir les bilans mensuels, trimestriels et annuels d'exécution du budget-programme ;

· d'Assister les Directions Techniques en matière d'élaboration de programmes, de rédaction des plans d'actions et de suivi-évaluation des budgets-programmes,

· d'Initier des programmes de formation des acteurs impliqués dans la gestion et l'animation des budgets-programmes (préparation, exécution, suivi-évaluation). La CSEPP dispose d'un point focal dans toutes les structures du Ministère.

Service Administratif et Financier

Il est composé de deux divisions, une division des affaires administratives et l'autre des affaires financières et du matériel. Il est chargé :

· d'Assurer la saisie et la reprographie des correspondances et des dossiers de la direction ;

· de Réceptionner, d'enregistrer et d'expédier le courrier administratif,

· de Classer et de tenir les dossiers et les archives ;

· de Coordonner les travaux de secrétariat de tous les services de la direction ;

· de Gérer les ressources financière et matérielles affectées à la direction ;

· de Coordonner la préparation du budget de fonctionnement de la direction et d'en assurer l'exécution ;

· de Veiller à la mise en oeuvre des nouvelles procédures budgétaires des ressources financières affectées à la direction ;

· d'Exécuter toutes autres tâches à lui confiées par le directeur.

CHAPITRE 2 : Cadre théorique de l'étude

Cette section vient décrire le contexte, la problématique, les objectifs, les hypothèses de recherche ainsi que la revue de littérature.

2.1 Contexte et problématique de recherche

L'éducation, l'une des bases de développement de toute nation, s'impose comme secteur prioritaire dans l'élaboration de toute stratégie de développement. Il est difficile d'espérer produire un capital humain compétent si rien n'est fait dans le sens de l'amélioration de la qualité et de la quantité de l'offre de la scolarisation.

Au Bénin, l'éducation formelle, assurée par le secteur public et celui du privé, est subdivisée en trois grandes parties à savoir : Enseignement maternel et primaire, Enseignement secondaire et technique, enfin l'Enseignement supérieur.

Depuis les années 1990, le secteur de l'enseignement supérieur public et de la recherche de notre pays est confronté à une crise profonde dont l'origine se situe principalement dans le déséquilibre croissant entre les besoins nécessaires pour assurer un enseignement de qualité et les ressources financières disponibles. L'un de ces nombreux problèmes est :

Comment gérer le paradoxe entre les effectifs d'étudiants pléthoriques au regard des capacités d'accueil, du nombre d'enseignants, des infrastructures et équipements ?

Pour trouver des solutions à cette crise et maîtriser un peu l'évolution des flux et des ressources, on assiste depuis les années 1990, à la création des établissements privés d'enseignement supérieur. Il en existe deux catégories : les universités privées et les centres privés d'enseignement supérieur. Depuis lors, leur nombre ne cesse d'augmenter. C'est ainsi qu'avec 29 établissements au cours de l'année académique 1999-2000, on est passé à 95 au cours de l'année académique 2008-2009. Ainsi, ce nombre a été multiplié par 3 en 10 ans. Parmi ces 95 établissements privés autorisés par le Ministre en charge de l'enseignement supérieur, on distingue 7 universités privées et 88 centres privés qui assurent la formation d'un bon nombre d'étudiants dans différentes filières. En 1999-2000, ces établissements privés avaient encadré environ 6096 étudiants sur un effectif total de 24849 soit un

pourcentage de 24,53%. En 2008-2009, cet effectif du privé est passé à 20438 sur un total de 82402 soit un pourcentage de 24,80%. En effet, l'effectif des étudiants absorbés par le privé a été aussi multiplié par 3 en 10 ans (d'après l'annuaire statistique 2008-2009 du MESRS). Ce secteur de l'enseignement supérieur se développe de manière significative sans que cette évolution soit véritablement encadrée et contrôlée par les pouvoirs publics. Après leur autorisation pour la création d'une filière, une fois arrivée sur le terrain, ils en créent d'autres de leur choix, et délivrent des diplômes qui par la suite amènent le problème de non reconnaissance de diplômes par l'État. Malgré les nombreux efforts que font le gouvernement et les récentes réformes entamées dans ce secteur, il se pose la question de savoir :

Dans quel établissement privé envoyé un enfant après son baccalauréat pour commencer ses études supérieures ?

Quel est le niveau de la qualité de l'enseignement dispensé par les EPES par rapport aux établissements publics au Bénin ?

Quels sont les établissements autorisés et quelles sont les filières autorisées dans chaque établissement ?

Est-ce que leurs programmes sont approuvés par le CAMES ?

Sur quels critères se base chaque établissement pour dire qu'il est le meilleur à titre publicitaire à l'approche de chaque rentrée universitaire ?

Comment est perçue la qualité des prestations des EPES par les parents, l'État et certains apprenants?

Ces interrogations revêtent une importance capitale pour le développement de l'éducation d'un pays, surtout au niveau de l'enseignement supérieur. C'est pour répondre à celles-ci que nous avons choisi de réfléchir sur le thème : « élaboration des critères de performance des établissements privés de l'enseignement supérieur ».

2.2 Objectif de recherche

L'objectif de ce travail est d'élaborer des critères de performance des établissements privés d'enseignement supérieur en vue de proposer des recommandations de politiques ou stratégies socio- économiques ou éducatives pouvant contribuer à l'amélioration de la performance de ces établissements. A cet effet, nous nous sommes fixés les objectifs spécifiques (OS) suivants:

Objectif Spécifique1 : Identifier les variables pertinentes pouvant servir de critère d'appréciation de la performance de ces établissements.

Objectif Spécifique2 : Élaborer un indicateur composite en vue d'évaluer la performance de ces établissements.

2.3 Hypothèses de recherche

Eu égard aux objectifs ci-dessus énoncés, les hypothèses ci-après ont été formulées :

Hypothèse1: Les variables qualité et accès expliquent fortement la performance des établissements.

Hypothèse2: La variable qualité a le coefficient le plus élevé dans la formation de l'indicateur.

2.4 Revue de littérature

Dans cette rubrique, nous ferons un compte rendu des travaux de certains auteurs et institutions qui ont parlé des critères de performance des établissements d'enseignement supérieur. Cette revue est subdivisée en trois sections. La première concerne la définition de quelques concepts. La deuxième présente les différents classements principaux existants. Enfin, la troisième section est consacrée à une synthèse qui présente les grandes conclusions de la revue ainsi que la liste des variables recensées.

2.4.1 Définition des concepts « performances d'un système » et « indicateur »

2.4.1.1 Performance d'un système

Dans le dictionnaire français LAROUSSE, le mot « performance » est défini comme étant le résultat obtenu dans un domaine précis par quelqu'un, une machine, un véhicule...Elle est aussi définie comme un exploit ou une réussite remarquable en un domaine quelconque. Selon l'UNESCO, la performance est la capacité qu'un établissement a pour atteindre ses objectifs. En définissant la performance comme le résultat perçu et évalué, nous supposons qu'il peut être situé sur une échelle ordinale de quantité (par exemple, plus loin ou moins loin) ou de qualité (par exemple, plus beau ou moins beau) et qu'il est aussi comparé à d'autres résultats. Par conséquent, le terme performance doit être utilisé d'une manière très spécifique. Il fait référence à un résultat situé sur un continuum évaluatif.

Depuis la mise en application de la LOLF, la performance s'impose progressivement comme une évidence, un incontournable objet à prendre en compte dans tous les domaines. La définition de la performance du service public peut constituer une entrée pour dépasser une première approche formelle et en comprendre le sens et les conséquences dans le champ de l'éducation. La performance est définie par l'atteinte des objectifs de l'administration dans la réalisation d'un programme. Trois critères sont associés à cette définition, la prolongent et la précisent. Le critère de l'efficacité est mobilisé pour signifier l'impact ou le résultat final sur l'action publique. L'efficience constitue un deuxième critère de référence et renvoie à l'amélioration du rapport entre les moyens consommés et la réalisation. Le dernier critère consiste à quantifier la qualité du service apporté à l'usager. Les indicateurs de performance renvoient implicitement à ces critères de référence. L'analyse de ce dernier se fait soit sur l'enseignement soit sur l'établissement. Par rapport à l'enseignement, la performance se mesure suivant plusieurs angles à savoir : l'accès, l'efficacité interne, la pertinence et l'efficacité externe, la qualité de l'enseignement, la professionnalisation de l'enseignement supérieur, la capacité de recherche et d'innovation, l'équité, les coûts et dépenses, la capacité de gestion et de pilotage, (guide UNESCO). Par contre, par rapport à l'établissement cette opération se fait sous trois angles : en matière d'enseignement, il est important de connaître les effectifs par formation; leur évolution dans le temps; les diplômes par formation et par niveau; les taux de réussite et d'abandon par formation.... Pour les enseignants, il s'agira de

connaître leurs statuts; leurs qualifications et leurs expériences. Ensuite, en matière de recherche, il faut voir le nombre d'enseignants qui effectue des recherches (publication), et enfin, en matière de gestion des établissements, il est aussi important de connaître les sources de financement et de savoir si l'évolution correspond au plan stratégique.

2.4.1.2 Rappel sur la notion d'indicateur

Généralement utilisé pour mesurer une situation ou pour apprécier l'évolution d'un phénomène dans le temps et/ou dans l'espace, un indicateur se présente comme une variable quantitative ou qualitative qui permet de caractériser une situation évolutive, une action ou les conséquences d'une action, de façon à les évaluer et à les comparer à leur état à différentes dates. Dans le système éducatif, c'est un outil qui doit à la fois permettre de rendre compte de l'état d'un système éducatif, et également informer l'ensemble de la communauté éducative d'un pays de cet état.

Il est élaboré à partir des informations qui permettent d'étudier un phénomène éducatif. Donc un indicateur est un outil d'aide à la décision, dont l'utilisation s'inscrit dans une démarche qui répond à un objectif et se situe dans un contexte donné. Les indicateurs de performance permettent de caractériser l'évolution des systèmes éducatifs dans leur contribution à l'élévation du niveau général de formation, dans la lutte contre les inégalités sociales et de manière plus générale, dans l'optimisation du rapport coût/ qualité du service. Ces indicateurs ont pour objectif de mesurer la performance interne (part de marché des formations par discipline, taux de diplômés par classe), la performance externe (destination des diplômés, publications par le personnel enseignant) et la performance opérationnelle (coûts unitaires, ratios enseignants/étudiants).

Par ailleurs, on distingue les indicateurs simples et les indicateurs composites. Les indicateurs simples ou élémentaires sont rattachés à une grandeur simple, qui traduit une seule variable. Quant aux indicateurs composites, encore appelé indicateurs synthétiques, ils sont un agrégat ou une chaîne d'indicateurs individuels valorisés c'est-à-dire une combinaison d'indicateurs élémentaires qui traduisent le comportement d'une grandeur

complexe. Dans sa forme la plus simple, un indicateur composite suit la représentation

linéaire de l'exemple suivant : IC w y w y = + 1 1 n 2 2

p + + w y n p pn = ? w y i in

où :

i = 1

IC , correspond au score du composite dans l'unité n,

yin , correspond à l'indicateur individuel pour l'attribut i dans l'unité n, w_i , spécifie le poids attaché à l'attribut i.

Un bon indicateur doit avoir un certains nombres de caractéristiques :

- sa pertinence ;

- sa capacité à résumer l'information sans la déformer ;

- son caractère coordonné et structuré qui permet de le mettre en relation avec un autre indicateur pour une analyse du système ;

- sa précision et sa comparabilité ;

- sa fiabilité.

Il doit permettre :

- de mesurer la distance par rapport à un objectif ;

- d'identifier les situations problématiques ou inacceptables ;

- de répondre aux préoccupations des politiques et au questionnement qui a conduit à son choix ;

- de comparer sa valeur à une valeur de référence, à une norme ou à lui-même calculé pour une période d'observation.

2.4.2 Les différents classements existants

Les pouvoirs publics s'intéressent de plus en plus aux analyses comparatives nationales et internationales de l'éducation. Elles leur permettent d'identifier des politiques d'éducation efficaces qui contribuent à la fois à améliorer les perspectives économiques et sociales des individus, à promouvoir une gestion efficace des systèmes scolaires et à mobiliser des ressources supplémentaires pour répondre à une demande croissante. Un classement des universités et centres privés d'enseignement supérieur va éclairer les différents acteurs sur le

bon fonctionnement de ces établissements, la qualité de l'enseignement de leur formation ainsi que l'évolution du système éducatif privé du supérieur.

La raison d'être des classements

L'évaluation des programmes d'études et des établissements n'est pas chose nouvelle. Depuis 1983, U.S. News and World Report publie un palmarès des meilleures universités américaines. C'est plutôt la comparaison, à l'échelle mondiale, de la performance des universités, qui est récente. En effet, la position qu'occupe une université dans l'univers de la recherche, au plan national ou international, est souvent perçue comme le gage de qualité de l'enseignement par excellence, à l'époque où la connaissance, l'innovation, la recherche et le développement sont essentiels au progrès des pays. Dans notre pays le Bénin, un tel travail n'a jamais été abordé, du moins à notre connaissance.

A quel besoin ces classements répondent-ils?

D'abord, ils satisfont un besoin d'information au sein de la clientèle étudiante, quant aux programmes d'études proposés par ces universités. Ensuite, la comparaison nationale de ces établissements d'enseignement supérieur, notamment sous la forme des classements, vient satisfaire la demande d'information quant aux forces et faiblesses de ces institutions. Enfin, elle comble un déficit de transparence, alors que ni les institutions, ni les gouvernements ne sont en mesure de fournir toutes les informations que requièrent leurs clientèles (Usher & Savino, 2006). Selon le rapport Bourdin (2008), les classements viendraient, en effet, pallier l'opacité qui plane sur les performances des établissements. Toutefois, malgré leur première utilité, les classements sont loin d'être des outils servant à mesurer l'« assurance-qualité ».

Il s'avère essentiel d'étudier les classements universitaires puisque de plus en plus d'institutions d'enseignement supérieur s'y réfèrent pour orienter leurs actions et que plusieurs gouvernements s'en servent pour formuler leurs politiques publiques dans le domaine de l'éducation. Les classements ont un impact réel sur les politiques. Devant la nécessité de fonder ces politiques sur de solides données, on peut s'interroger sur la qualité de cette source d'information. Les renseignements sur lesquels s'appuient les décideurs publics et les gestionnaires d'établissements sont-ils exacts, fiables, objectifs? Ces

classements permettent-ils d'évaluer la valeur réelle des établissements en matière d'enseignement, de recherche, missions premières des universités?

Les experts répondent que la meilleure façon de tirer profit des informations que fournissent les classements est encore de bien les connaître et les comprendre afin de correctement les interpréter. Actuellement, il existe deux sortes de palmarès à savoir :

· les palmarès nationaux qui présentent la liste des meilleurs établissements d'enseignement supérieur à l'échelle nationale et ;

· les palmarès internationaux qui présentent la liste des meilleurs établissements d'enseignement supérieur à l'échelle mondiale.

2.4.2.1 Les classements internationaux

Les principaux classements internationaux évaluent à peu près les mêmes établissements d'enseignement universitaire et leurs appréciations se fondent sur des principes et approches assez similaires (Dyke, 2005). Au-delà de ces aspects, les classements diffèrent considérablement dans les objectifs qu'ils poursuivent, les données qu'ils collectent et les champs qu'ils couvrent. Pour la seule notion de « qualité » d'un établissement, que tous les classements se targuent d'évaluer, les définitions peuvent grandement varier (Dyke, 2005; Usher & Savino, 2006).

Aujourd'hui, il existe dans le monde au moins dix palmarès en concurrence, que sont : le Shanghai Academic Ranking of World Universities de l'université chinoise Jiao Tong (le classement de Shanghai), le Times Higher Education World University Rankings (classement de Times), le Webometrics Ranking of World Universities (classement Webometrics) du Conseil supérieur de la recherche scientifique espagnol, le Leiden World Ranking du Centre d'études sur les sciences et les technologies de l'université de Leiden aux Pays-Bas, le classement des programmes de MBA du Financial Times, le classement de l'École des Mines de Paris, le Higher Education Evaluation and Accreditation Council of Taiwan (HEEACT), le classement Newsweek du magazine américain Newsweek, le classement Scimago proposé par un laboratoire espagnol et le classement d'excellence du Centrum für Hochschulentwicklung, un think tank allemand.

Parmi tous ces classements, trois d'entre eux, le Shanghai Academic Ranking of World Universities de l'université chinoise Jiao Tong, le World University Ranking du Times Higher Education Supplement et le Webometrics Ranking of World Universities sont mieux connus, attendus et même parfois redoutés. Ils sont compulsés par les chefs d'établissements, les autorités gouvernementales, les étudiants à la recherche de l'université où poursuivre leurs études et même par les dirigeants d'entreprises en recrutement. Cette section présente un tour d'horizon de ces trois classements internationaux.

Le classement de Shanghai

Le classement de Shanghai est apparu la première fois en 2003, et a été créé par 4 professeurs de l'université de Jiao Tong en Chine. Le succès de leur classement une fois publié a été tel qu'il a fini par faire le tour du monde seulement en quelques mois, ce qui a conduit les enseignants à continuer l'expérience face à ce succès, et le remettre à jour tous les ans au mois d'août.

À l'origine, les initiateurs du projet avaient pour objectif de situer, sur l'échiquier mondial, les établissements d'enseignement supérieur chinois en les comparant à leurs homologues à travers le monde (Pech, 2009; Bourdin, 2008). Le succès retentissant de ce classement, principalement auprès des médias, les incita à répéter annuellement cette comparaison. Le classement de Shanghai compare 1200 institutions d'enseignement supérieur sur la pondération de 6 indicateurs, tous liés à la recherche. Cinq de ces indicateurs ont un effet de taille : à qualité égale, plus le nombre de chercheurs est grand dans une institution, plus sa note sera élevée.

Tableau N°1: Les indicateurs du classement de Shanghai et leur pondération

Critères					Indicateurs		Pondération
Qualité formation	de			la	Nombre de prix Nobel et de médailles Fields parmi les anciens élèves		10 %
					Nombre de prix Nobel et de médailles Fields parmi les chercheurs		20 %
						Nombre de chercheurs largement cités dans les disciplines des sciences du vivant, de la médecine, de
						la physique, des sciences de l'ingénieur et des sciences		20 %
Qualité personnel			du			sociales
						Nombre d'articles publiés dans Nature et Science entre		20 %
						2004 et 2009
						Nombre d'articles répertoriés dans le Science Citation
						Index-expanded (SCI Expanded) et dans le Social
Output		de	la					20 %
recherche						Science Citation Index (SSCI) en 2009. Les articles du
						SSCI comptent double. (Le SSCI entre dans le décompte des articles depuis 2006).
Grandeur institutions			des			Performance académique au regard de la taille de l'institution		10 %

Source : ARWU, 2008.

Basé sur des critères que ces créateurs ont jugés représentatifs du niveau d'une université, ce classement est néanmoins critiqué de par le fait qu'il met en avant la recherche menée au sein des universités au détriment de la qualité de l'enseignement. Ainsi, la logique fait que plus l'université a de moyens, plus elle se retrouve proche du haut du classement. Le classement de Shanghai nous donne donc une indication sur la taille et la renommée d'une université, mais en aucun cas de la qualité de l'enseignement qui y est dispensé. Aussi, dans ces critères n'apparaissent malheureusement pas certaines orientations jugées prioritaires en France comme la formation supérieure des cadres, des ingénieurs et des gestionnaires pour les milieux socio-économiques ou les sciences humaines et sociales. Les secteurs de l'ingénierie et du management, l'ouverture sociale et l'innovation technologique sont peu pris en compte dans les critères de ce classement.

Le Times Higher Education World University Rankings

Un an après la publication du premier palmarès de Shanghai, flairant la bonne affaire, le magazine britannique Times Higher Education Supplement (THES) publie le World University Ranking, classement devenu lui aussi l'un des plus connus à travers le monde. En tenant compte des critiques émises à l'égard du classement de Shanghai et cherchant à élargir les bases de l'évaluation des établissements, le Times prend en considération non seulement la recherche, mais aussi l'enseignement dispensé par l'université. Cinq critères, qualitatifs et quantitatifs, permettent au Times d'ordonner les 200 « meilleures » universités du monde.

Tableau N°2: Les critères du THE (Times Higher Education)

Critères		Indicateurs	Pondération
Évaluation par les pairs		Points obtenus lors de l'enquête auprès des pairs (divisée en cinq domaines)	40 %
Évaluation par employeurs	les	Réponses à l'enquête auprès des employeurs	10 %
Taux d'encadrement		Rapport entre les effectifs d'étudiants et d'enseignants	20 %
Citation par Facultés		Nombre de citation divisé par le nombre de chercheurs	20 %
Internationalisation corps enseignant	du	Proportion d'enseignants étrangers	5 %
Internationalisation étudiants	des	Proportion d'étudiants étrangers	5 %

Source: Times Higher Education, 2008.

Ce que certains reprochent au classement du Times, c'est l'importance qu'il accorde à la réputation de l'établissement : on y récompense davantage les efforts de marketing plutôt que les chercheurs de l'institution (Marginson & Wende, 2007). Cette mesure est obtenue, depuis 2005, grâce à l'évaluation de l'établissement par les pairs (40% de la pondération totale), de même que par les employeurs (10%). Cet aspect, qui démarque grandement le classement du Times par rapport à celui de Shanghai, repose sur le jugement de milliers de professeurs et chercheurs des cinq continents qui portent un verdict sur les universités dans les disciplines de recherche pour lesquelles ils sont eux-mêmes spécialisés. Cette façon de procéder a toutefois connu quelques ratés.

Le Webometrics Ranking of World Universities

Ce classement est réalisé par le laboratoire de recherche Cybermetric du CSIC (Consejo Superior de Investigaciones cientificas) en Espagne. Il rassemble plus de 4000 universités et centres de recherche dans le monde, répartis par grandes régions géographiques. Ce classement veut surtout promouvoir les publications sur le web et les initiatives en Archives Ouvertes, comme ressort du texte sur les pratiques conseillées pour le positionnement des sites et de la méthode employée. Le classement Webometrics propose une approche différente des autres classements mondiaux. En effet, celui-ci a pour but d'évaluer la présence des universités sur internet, et non leur niveau d'enseignement ou de recherche. Ils se basent avant tout sur la quantité du contenu présent sur le net, et l'accessibilité du site de l'université en question.

Le classement se base sur plusieurs critères en lien avec le référencement dans les principaux moteurs de recherche, que sont :

- Le Nombre de pages du site : Nombre de pages récupérées par 4 moteurs Google, Yahoo, Live Search et Exalead

- La Visibilité : Nombre de liens extérieurs (backlinks) pour le site que l'on peut obtenir en interrogeant Yahoo Search, Live Search et Exalead

- Les Fichiers téléchargés : Les formats suivants ont été sélectionnés : Adobe Acrobat (.pdf), Adobe PostScript (.ps), Microsoft Word (.doc) et Microsoft Powerpoint (.ppt).

Il faut alimenter les moteurs en fichiers. On compte aussi le nombre de fois que les fichiers sont téléchargés

- Les publications Académique : Google scholar donne le nombre d'articles et des citations par domaine des articles publiés dans le site.

Malgré sa renommée internationale, ce classement n'est pas resté sans critiques :

Si le classement semble intéressant à consulter, il faut savoir interpréter sa réelle utilité. La présence d'une université sur internet dépend en grande partie de sa renommée pour les internautes, plus le site d'une université a de liens pointant vers elle sur le net, plus elle semble populaire. Le nombre de pages du site indique aussi la quantité de contenu mis à disposition des internautes, idem pour les fichiers disponibles au téléchargement. Cependant ces indicateurs ne doivent pas être pris comme un indice de renommée sur le net, et pour plusieurs raisons.

Premièrement, un internaute mécontent parle plus qu'un internaute satisfait. Le résultat de cette règle déjà démontrée par le passé par Google remet en cause l'indice des backlinks. En effet, les avis négatifs des internautes avec un lien vers le site de l'université en question comptent en tant que vote positif pour le classement.

Deuxièmement, si le nombre de pages du site et de fichiers mis à disposition indiquent que le contenu sur le site est important, il ne juge en rien sa qualité, mais uniquement sa quantité. Seul l'indice Google Scholar semble prendre en compte la qualité du contenu.

Critique des classements universitaires

Le rapport Bourdin (2008) distingue des critiques sur la légitimité de la mesure et sur la méthode.

- Critique de leur légitimité

Les classements comparent souvent des institutions difficilement comparables. Ainsi, ces classements mettent sur un même pied des universités généralistes, des grandes écoles, ou encore Harvard, alors que cette dernière dispose d'un budget annuel de 3 milliards de dollars pour vingt mille étudiants.

Les classements agrègent des indicateurs difficilement comparables. Le choix d'indicateur pour chacune des missions de l'université (enseignement, recherche, services à la cité,...) et leur agrégation pour obtenir un score unique conduit généralement à « additionner des pommes et des poires ». Pour prendre un exemple, le nombre d'articles publiés dans des revues prestigieuses a probablement moins d'importance que le taux d'encadrement des étudiants si vous cherchez une université où étudier, mais elle en aura plus si vous êtes une entreprise désireuse de débuter un partenariat de recherche. Et l'addition entre ce nombre d'articles et le taux d'encadrement n'a pas grande signification. Ceci explique les grandes variations que l'on peut observer, pour la même université, d'un classement à l'autre et même d'une année à l'autre dans le même classement.

Par construction, les classements privilégient le monde anglophone et les grandes universités spécialisées telles que les écoles polytechniques. Pour les raisons évoquées cidessus, les classements sont conçus avec un modèle d'université idéale. Implicitement, ce modèle est bien souvent celui des grandes universités anglo-saxonnes. Il n'est donc pas étonnant de voir que les universités nord-américaines occupent les premiers rangs, suivis des universités anglaises. De même, les universités qui se spécialisent dans un petit nombre de domaines porteurs grimpent plus facilement dans ces classements. Les universités européennes généralistes de service public ne cadrent donc pas forcément avec les critères utilisés pour ces classements.

- Critique de leur méthode

Gingras (2008) souligne le manque de fiabilité du classement de Shanghai, qui fait varier de 100 rangs la position de l'université Humboldt de Berlin, en 2008, en raison de la publication en 1922 du Prix Nobel d'Einstein.

Le rapport Bourdin soulève plusieurs limites méthodologiques :

Les mesures et pondérations choisies ne font l'objet d'aucune justification théorique. Les utilisateurs des classements sont invités à partager des choix dont ils ne sont pas toujours bien informés. De façon générale, la légitimité des indicateurs synthétiques est incertaine, d'une part parce qu'ils agrègent des données disparates, et d'autre part, parce qu'ils résultent de choix qui placent en fait l'observateur supposé en situation d'acteur.

La source des indicateurs est problématique, dans le cas de données déclarées par les universités elles-mêmes. Des études menées aux États-Unis ont montré que ces données étaient l'objet de manipulations, ou que certaines règles étaient modifiées par les universités en sorte d'améliorer artificiellement leur place dans les classements.

Les indicateurs choisis ont parfois un caractère indirect (utilisation de << proxies >>). Ainsi par exemple, que mesurent, en réalité, les enquêtes de réputation telles que celles effectuées dans le cadre du classement du Times (TH-QS) ? Mesurent-elles la sélectivité de l'établissement, la qualité de sa recherche, son prestige historique ? Ces mesures créent des effets de rémanence, car la réputation d'un établissement dépend en partie des classements passés.

Les indicateurs retenus sont liés entre eux, en sorte que la dimension << multicritères >> du classement est en partie superficielle. Dans le cas du classement de Shanghai, les critères bibliométriques se chevauchent (<< nombre d'articles référencés au niveau international >> et << nombre d'articles publiés dans les revues << Science >> et << Nature >> >> par exemple) ou recoupent indirectement d'autres critères comme l'obtention de distinctions académiques (prix Nobel, médailles Fields). Dans le cas du classement du TH-QS, la réputation dépend aussi de ce qui est mesuré par les autres indicateurs employés, en sorte que les mêmes éléments sont pris en compte plusieurs fois pour la réalisation d'un classement, dans une mesure qu'il est difficile d'évaluer.

Enfin, les écarts statistiques ne sont pas toujours suffisamment significatifs pour qu'un classement établissement par établissement, par ordre décroissant de performance soit réellement pertinent.

2.4.2.2 Les classements nationaux

Outre les classements internationaux qui évaluent les universités dans le monde entier, il y a aussi les classements nationaux, classement réalisé à l'intérieur d'un pays. Les classements nationaux permettent à chaque pays d'évaluer et de classer ses établissements d'enseignement supérieur. Ce travail se réalise aujourd'hui dans plusieurs pays, mais en Afrique, seulement quelques pays évaluent leurs universités. Ainsi, c'est le cas de la Côte-

d'Ivoire en Afrique, du Canada en Europe et les États Unis en Amérique, le premier pays au monde qui a commencé ce travail depuis 1980.

La Côte d'Ivoire

La Côte d'Ivoire a commencé le classement de ces établissements et centres d'enseignement supérieur depuis 2007. Pour faire le travail, elle distingue les établissements de type Universitaire et les grandes écoles formant au BTS (centres d'enseignement supérieur). Les critères retenus dans l'évaluation de ces entités d'enseignement supérieur sont :

Pour les établissements de types universitaires

- Environnement et infrastructure ;

- Équipement ;

- Organisation institutionnelle et gouvernance ;

- Financement ;

- Rémunération, charges sociales et fiscales ;

- Coopération nationale et internationale ;

- Déroulement de la scolarité ;

- Organisation pédagogique ;

- Ressources humaines ; - Vie des étudiants ;

- Recherche et progrès des connaissances ;

- Service à la communauté ;

- Assurance qualité.

Pour les grandes écoles formant pour le BTS

- Environnement et infrastructure ;

- Équipement ;

- Gestion pédagogique ;

- Rendement ;

- Charges sociales et fiscales.

Le Canada

Les classements des universités au Canada se basent sur la qualité perçue et la valeur.

Deux classements annuels des universités canadiennes sont publiés par la revue Maclean's et

le quotidien The Globe and Mail.

Les critères de classement comprennent:

- Taux d'admission ;

- Le niveau moyen d'admission du nombre d'étudiants poursuivant un 2e et 3e cycle ;

- Ampleur de la bibliothèque ;

- Nombre de professeurs titulaires d'un PhDs ;

- Subventions reçues pour la recherche et publications ;

- Interaction étudiants/corps professoral ;

- Cours disponibles ;

- Dépenses consacrées aux services des étudiants ;

- Bourses d'études et prêts-bourses.

Les Principes de Berlin sur le classement des établissements d'enseignement supérieur.

Les classements des établissements d'enseignement supérieur sont devenus l'un des éléments de responsabilisation et d'assurance qualité au niveau national, régional et même mondial. Ils se développent et divers classements sont proposés au niveau national, régional et mondial. Du fait de l'hétérogénéité des méthodologies des classements, un groupe d'experts internationaux en classements - IREG [International Ranking Expert Group] a été fondé en 2004 par le Centre européen pour l'enseignement supérieur de l'UNESCO (UNESCO-CEPES) de Bucarest et l'Institute for Higher Education Policy de Washington, D.C. C'est à partir de cette initiative que s'est tenue la deuxième réunion de l'IREG (Berlin, 2006) afin de formuler un ensemble de principes concernant la qualité et les bonnes pratiques dans les classements des établissements d'enseignement supérieur appelés les Principes de Berlin sur le classement des établissements d'enseignement supérieur. Au nombre de 16, ils s'attachent à définir plusieurs critères de bonne conduite à destination des producteurs de classements.

Les classements devraient:

A) Buts et objectifs des classements

1. Être l'une des nombreuses approches de l'évaluation des ressources, des processus et des résultats de l'enseignement supérieur. Les classements peuvent offrir des informations comparatives et une meilleure compréhension de l'enseignement supérieur, mais ne devrait pas être la méthode principale utilisée pour évaluer ce qu'est et ce que faire l'enseignement supérieur. Les classements offrent une perspective basée sur le marché qui peut seulement compléter le travail effectué par le gouvernement, les autorités responsables de l'accréditation et des agences expertises indépendantes.

2. Être explicites quant à leur objectif et à leurs publics cibles. Les classements doivent être conçus en tenant compte de leur objectif. Les indicateurs élaborés pour atteindre un certains objectifs ou pour informer un certain public peuvent ne pas être adéquats pour d'autres objectifs ou publics cibles.

3. Reconnaître la diversité des établissements et prendre en considération leurs différentes missions et objectifs. Par exemple, les critères de qualité pour les établissements axés sur la recherche sont tout-à-fait différents de ceux qui sont pertinents pour les établissements qui assurent un plus large accès à des communautés défavorisées. Les établissements qui sont classés et les experts qui sont à la base du processus de classement doivent être fréquemment consultés.

4. Être clairs quant à la gamme de sources d'information employées dans les classements et des informations rendues accessibles par chaque source. La pertinence des résultats des classements dépend des publics qui reçoivent les informations et des sources de ces informations (bases de données, étudiants, enseignants ou employeurs). Une bonne pratique serait de combiner les différentes perspectives fournies par ces sources afin d'obtenir une image plus complète de chaque établissement d'enseignement supérieur inclus dans un classement donné.

5. Indiquer les contextes linguistiques, culturels, économiques et historiques des systèmes d'enseignements qui font l'objet du classement. Les classements internationaux devraient être particulièrement attentifs à toute possibilité de biais et être précis sur leurs objectifs. Les états ou les systèmes ne partagent pas tous les valeurs et croyances concernant ce qui constitue la « qualité » dans les établissements tertiaires, et des systèmes de classement ne devraient pas être conçus dans le but d'imposer des comparaisons inadéquates.

B) Création et pondération des indicateurs

6. Être transparents quant à la méthodologie employée pour la création de classements. Le choix des méthodologies employées pour élaborer les classements devrait être clair et sans équivoque. Cette transparence devrait inclure le calcul des indicateurs ainsi que l'origine des données.

7. Choisir les indicateurs en fonction de leur pertinence et de leur validité. Le choix des données devrait se baser sur la reconnaissance de la capacité de chaque critère à représenter la qualité et les atouts académiques et institutionnels, et non pas sur la disponibilité des données. Les raisons justifiant la prise en compte de chaque type de mesure ainsi que ce qu'elles sont censées représenter doivent être explicités.

8. Mesurer de préférence, et dans la mesure du possible les résultats plutôt que les ressources. Les données concernant les ressources sont pertinentes parce qu'elles reflètent la situation générale d'un établissement donné et sont plus fréquemment disponibles. L'analyse des résultats offre une évaluation plus correcte de la position et/ou de la qualité d'un établissement ou d'un programme donné. Les producteurs de classements devraient s'assurer qu'un juste équilibre est atteint.

9. Mettre en évidence les points assignés aux différents indicateurs (si employés) et limiter leurs changements. Les changements de poids font que les utilisateurs ont du mal à discerner si le statut d'un établissement ou d'un programme à changer dans le cadre des classements à cause d'une différence inhérente ou du faite d'un changement méthodologique.

C) Collecte et traitement des données

10. Accorder une attention sévère aux standards éthiques et aux recommandations concernant les bonnes pratiques formulées dans ces Principes. Afin d'assurer la crédibilité de chaque classement, les personnes responsables de la collecte et de l'utilisation des données, ainsi que les visites sur place, devraient être aussi objectifs et impartiaux que possible.

11. Utiliser les données auditées et vérifiables chaque fois que cela est possible. Ces données présentent plusieurs avantages comme le fait qu'elles ont été acceptées par les établissements et qu'elles sont comparable et compatibles entre établissements.

12. Inclure les données qui sont collectées par des procédures appropriées de conforme à la collecte scientifique de données. Les données rassemblées à partir d'un groupe non-représentatif ou incomplet d'étudiants, d'enseignants ou d'autres parties pourraient ne pas représenter un établissement ou un programme, et devraient être exclues.

13. Appliquer des critères d'assurance qualité aux processus même de classements. Ces processus devraient tenir compte des techniques d'évaluation des établissements et mettre à profit ces connaissances pour évaluer les classements eux-mêmes. Les classements devraient être des systèmes d'apprentissages capables d'utiliser ces connaissances pour améliorer leur méthodologie.

14. Appliquer des critères organisationnels qui accroissent la crédibilité des classements. Cela peut comprendre des groupes à vocation des conseils, ou de surveillances, de préférence à participation internationale.

D) Présentation des résultats des classements

15. Offrir aux consommateurs une compréhension claire de l'ensemble des facteurs employés pour la construction d'un classement, ainsi que le choix de la manière dont les classements doivent être présentés. Ainsi, les utilisateurs des classements pourront mieux comprendre les indicateurs utilisés dans les classements des établissements ou de programmes. De plus, ils devraient avoir la possibilité de faire leurs propres choix quant aux poids accordés à ces indicateurs.

16. Être compilés d'une manière qui élimine ou réduise le nombre d'erreurs au niveau des données d'origine, et être organisés et publiés d'une manière qui permettent la correction des erreurs et des fautes potentielles. Les établissements et le public devraient être informés au sujet des erreurs apparues durant le processus.

2.5 Synthèse de la revue de littérature

De la même manière que la rareté, le prestige, et l'accès au «meilleur» sont des critères de plus en plus utilisés dans l'achat de biens comme les voitures, les sacs à mains etc., les consommateurs (les étudiants, les parents qui envoient leurs enfants dans les universités, ...) de l'enseignement supérieur recherchent aussi des indicateurs qui les aident à identifier et à choisir les meilleures universités. Dans cette course à l'éducation «de luxe», les pays s'efforcent de développer des «universités de rang mondial» qui conduiront le développement d'une économie du savoir. À cause de l'impact des classements, les institutions innovent et investissent en tenant compte des critères et des méthodologies de classement car, dans chaque classement, les critères et la méthodologie retenus varient compte tenu des objectifs visés par les autorités de ces classements.

En dépit des nombreuses critiques et même la non acceptation par certains, les classements d'universités sont aujourd'hui répandus et ne sont pas prêts à disparaître, parce qu'ils définissent pour l'audience la plus large, ce que signifie un «rang mondial». Ils ne

peuvent être ignorés par toute personne intéressée par la mesure des performances des institutions d'enseignement supérieur. Mais malgré leur réputation, ces classements ne prennent pas en compte tous les principes de Berlin. Aussi, depuis près de 10 ans que se développent et se répandent les classements nationaux et internationaux, force est de constater que ce travail n'a encore impressionné et intéressé beaucoup de pays africains comme le nôtre.

Dans tous les classements, les critères pris en compte sont nombreux compte tenu du vaste champ de la qualité et de la performance. Dans le présent travail, nous retiendrons ceux propres et communs aux établissements de notre pays en ayant toujours à l'esprit, les principaux documents de référence en matière de classement des établissements d'enseignement supérieur. Le tableau que voici illustre les grandes variables proposées ainsi que les indicateurs les mesurant.

Tableau N°3 : les différentes variables

Grandes Variables		Indicateurs
	Accès	Nombre de Nouveaux Bacheliers qui s'inscrivent dans un établissement
		Taux de croissance des effectifs par année d'étude
Qualité		Taux de réussite au BTS
		Taux d'admission
		Rapport enseignant élève (Ratio)
		Proportion d'enseignants étrangers
		Proportion d'étudiants étrangers
		Nombre d'enseignants ayant le diplôme de doctorat
		Taux d'achèvement
		Performance académique au regard de la taille de l'institution
		Points obtenus lors de l'enquête auprès des pairs (divisée en cinq domaines)
		Réponses à l'enquête auprès des employeurs
		Le niveau moyen d'admission du nombre d'étudiants poursuivant un 2e et 3e cycle
		Ampleur de la bibliothèque
Recherche et innovation		Nombre de prix Nobel et de médailles Fields parmi les anciens élèves
		Nombre de prix Nobel et de médailles Fields parmi les chercheurs
		Nombre de chercheurs largement cités dans les disciplines des sciences du vivant, de la médecine, de la physique, des sciences de l'ingénieur et des sciences sociales.
		Nombre d'articles publiés dans Nature et Science entre 2004 et 2009
		Nombre d'articles répertoriés dans le Science Citation Index-expanded (SCI Expanded) et dans le Social Science Citation Index (SSCI) en 2009. Les
		articles du SSCI comptent double. (Le SSCI entre dans le décompte des articles depuis 2006).
		Nombre de citations divisé par le nombre de chercheurs
Bonne gouvernance		Dépense totale de l'enseignement de l'établissement
		Rapport salaire des enseignants/Dépense totale
		Nombre de bourses attribuées aux étudiants par an
		Les frais de formation payés par chaque étudiant dans chaque établissement
		Subventions reçues pour la recherche et les publications
		Cours disponibles
		Dépenses consacrées aux services des étudiants

Source : Les auteurs, 2011.

Malgré les nombreux critères qui existent pour évaluer les établissements, nous autres, nous ne pouvons pas retenir tous ces critères compte tenu des réalités de notre pays. Pour la suite de ce présent travail nous prendrons en compte la qualité de l'enseignement et l'accès de l'enseignement pour pouvoir élaborer notre indicateur composite.

CHAPITRE 3 : Méthodologie de recherche et analyse des résultats

Pour atteindre nos objectifs, nous avons adopté une démarche méthodologique qui se résume en plusieurs phases :

3.1 Recherche documentaire

Après la prise de contact avec le personnel de la DPP, nous avons commencé la recherche des ouvrages ayant trait à notre thème. C'est ainsi que les recherches sur internet ont commencé, la consultation des anciens mémoires de l'ENEAM et les documents sur les EPES. L'examen des documents trouvés et dont la liste est publiée dans la bibliographie nous a, d'une part, permis de cerner le contenu de la notion de critère de performance ainsi que les instruments de sa mesure et d'autre part de découvrir non seulement les différents travaux déjà réalisés en la matière mais aussi les différentes techniques d'élaboration d'un indicateur composite.

Au vue de l'explication donnée au critère de performance, ainsi que les variables qui permettront de le cerner, il s'agira d'exposer ici quelques méthodes statistiques de construction des indicateurs composites.

3.1.1 Quelques méthodes statistiques pour élaborer un indicateur composite

Après nos recherches, nous avons retenu deux méthodes pour l'élaboration d'un indicateur composite. Il s'agit : une approche d'entropie et une approche d'inertie.

3.1.1.1 Approche entropie

L'approche d'entropie est issue de la mécanique dynamique. Elle est beaucoup exploitée dans la théorie statistique de l'information. Massoumi (1986) s'est basé sur cette théorie pour proposer un indicateur composite optimal qui minimise une somme pondérée de divergences deux à deux.

Soit X une variable aléatoire à valeur dans x1, x2, ..., x_n ; posons pi = P(X = xi) la probabilité de réalisation de l'évènement X = xi. Soit g (pi) la quantité d'information associée à la réalisation de cet évènement.

L'entropie H(P) associée à cette distribution de probabilité P se définit comme

n

l'espérance de

g p H p E g p

( ) : ( ) ( ( ))

= =?

p g p

( )

i i

i = 1

Si g ( p_i ) = - log( p_i), on obtient l'entropie de Shannon dont l'expression est donnée par :

n

H p

( ) = -? p p

log( )

i i

i = 1

Elle est comprise entre 0 et log(n), ces deux valeurs correspondent respectivement aux évènements certains et aux évènements équiprobables. Il devient ainsi possible de définir des mesures pour capter la divergence entre deux distributions. Les principales limites de cette approche résident dans le choix des paramètres et des pondérations utilisées dans la forme fonctionnelle de l'indicateur composite.

3.1.1.2 Approche d'inertie

Elle tire son origine du champ de la mécanique statique. Elle est principalement basée sur les techniques d'analyses multidimensionnelles, encore appelées analyses factorielles. Parmi les principales techniques d'analyses factorielles utilisées, on peut citer : l'Analyse Factorielle des Correspondances (AFC), l'Analyse en Composante Principales (ACP), et l'Analyse Factorielle des Correspondances Multiples (AFCM). Sur la base des différentes techniques, l'application de cette approche à la construction d'un indicateur composite présente l'avantage de laisser moins de place à l'arbitraire dans le choix des pondérations.

Ensuite, si le but de l'AFC est d'analyser les relations entre deux variables qualitatives à partir d'un tableau de contingence obtenu du croisement de deux variables, l'ACP s'applique aux variables quantitatives alors que l'Analyse factorielle des correspondances multiples (AFCM), est une généralisation de l'analyse factorielle des correspondances permettant de décrire les relations entre les différentes modalités de plus de deux variables qualitatives simultanément observées sur un ensemble d'individus.

Enfin, la limite de cette approche se résume sur les différentes limites de ses méthodes. En effet, elles consistent à faire observer des données dans un espace de

dimensions réduites. Ceci signifie qu'il peut y avoir perte d'informations car en appliquant de telles méthodes on peut effacer voire obscurcir certaines différences dans la population.

3.1.2 Justification et méthode adoptée

Comme décrit, chacune des deux méthodes ci-dessus présentées comporte dans son application des limites. Toutefois, pour ce travail, c'est l'approche par inertie qui sera employée notamment à cause de son avantage d'éviter des pondérations arbitraires dans la construction de l'indicateur, biais que présente l'autre méthode. Principalement, vu la nature quantitative de toutes nos variables, c'est l'ACP qui sera adoptée. En voici une description sommaire.

La méthode adoptée ici pour la construction de l'indicateur composite recherché est celle de l'approche par inertie, en particulier l'Analyse en Composantes Principales (ACP).

Elle est une méthode exploratoire dans la mesure où elle recherche à détecter d'éventuelles structures latentes dans un jeu de données. En d'autres termes, cette méthode vise à dégager des relations de ressemblance ou de différence intéressantes entre les variables. L'ACP accorde la même importance à l'ensemble des variables, c'est-à-dire qu'il n'y a pas de variables dépendantes et indépendantes comme dans une analyse confirmatoire qui vise plutôt la modélisation des données. L'ACP fait partie de la famille des méthodes factorielles. Dans la recherche des structures latentes, l'ACP opte pour une simplification de la représentation graphique des données. Le moyen utilisé pour ce faire est de construire des axes factoriels qui vont définir un espace de dimensions réduites. Chaque axe est une combinaison linéaire des variables et doit répondre à deux conditions:

Les axes doivent être orthogonaux entre eux et le premier axe doit décrire le maximum de l'information contenue dans les données ; le second, le maximum de l'information restante, etc. C'est ce qu'on appelle la condition d'optimisation.

L'Analyse en Composantes Principales utilisée dans le cadre de cette étude, permet de détecter les corrélations entre les variables et de réduire celles superflues. Le choix de cette méthode factorielle s'est fait en fonction de la nature des données. L'Analyse en Composantes Principales s'adresse à des données quantifiables. C'est grâce au logiciel

SPAD que nous allons obtenir le poids de chaque variable pour construire l'indicateur composite.

3.2 Entretiens et collecte des données

3.2.1 Entretiens

C'est une phase qui permet de consulter les personnes ressources ayant des compétences dans les notions de critères de performance et d'élaboration d'indicateurs composites. Ensuite, en dehors de nos maîtres de mémoire et de stage, nous avons rencontré certains de nos professeurs d'économie et de statistique ainsi que les techniciens de l'INSAE et le DEPES, qui nous ont aidés à bien cerner ces notions.

3.2.2 Collecte des données

Un indicateur utile devant être renseigné par des données, nous avons alors procédé à la collecte d'importantes informations chiffrées sans lesquelles les variables de notre indicateur ne pouvaient être alimentées. Ladite collecte a lieu auprès des structures (DEC, DEPES...) détenant les informations. Certaines données ont été également collectées dans certains documents fournis par la DPP (Annuaire statistique 2008-2009)

3.3 Synthèse des indicateurs retenus et explication des variables retenues

3.3.1 Synthèse des indicateurs retenus Tableau N°4 : Synthèse des indicateurs retenus

Grandes variables	Indicateurs
Accès	Nombre de Nouveaux Bacheliers qui s'inscrivent dans un établissement
Qualité	Taux de réussite au BTS
	Rapport étudiants enseignants
	Taux d'enseignants qualifiés
	Proportion d'enseignants permanents
	Nombre de livres par étudiant

Nombre d'étudiants par micro-ordinateur

Nombre d'étudiants pour une place

Source : Les auteurs, 2011.

3.3.2 Explication des variables retenues

Le tableau ci-dessus retrace les grandes variables retenues pour expliquer la performance d'un établissement privé dans le cadre du présent travail. Il s'agit de :

3.3.2.1 L'accès

Il permet de voir le nombre de nouveaux étudiants qui s'inscrivent dans un établissement, sans considération de l'âge. Mais dans notre cas, nous voulons prendre l'effectif des étudiants qui ont réellement le diplôme convenu c'est-à-dire le Baccalauréat ou un diplôme équivalent pour continuer les études universitaires parmi ceux qui s'inscrivent. Cela retrace un peu la capacité des étudiants et la qualité interne de l'organisation de l'établissement.

3.3.2.2 La qualité

Pour bien mesurer la performance, il faut qu'on tienne compte en grande partie de la qualité. Par rapport à nos données, nous allons prendre en compte :

a. Taux de réussite au BTS dans un établissement

C'est le rapport entre le nombre d'admis au BTS et le nombre d'étudiants en deuxième année. Cet indicateur permet de mesurer la qualité de l'enseignement dispensé dans chaque établissement car ces étudiants vont se confronter avec ceux du public sur les mêmes épreuves.

b. Rapport étudiant enseignant

C'est la proportion du nombre d'étudiants par le nombre d'enseignants. Cela permet d'évaluer le nombre moyen d'étudiants par enseignant au premier cycle de l'établissement. Si la valeur trouvée est conforme aux normes requises alors cet indicateur permet à

l'enseignant de suivre l'évolution de chaque étudiant c'est-à-dire ce ratio témoigne de la qualité du suivi de l'étudiant lorsqu'il est faible. Il est encore appelé le taux d'encadrement.

c. Taux d'enseignants qualifiés

C'est le rapport entre le nombre d'enseignants ayant au moins le niveau doctorat sur le nombre total d'enseignant. Cela permet de voir la part des enseignants dans un établissement qui ont le niveau requis pour enseigner.

d. Proportion d'enseignants permanents

C'est le rapport entre le nombre d'enseignants permanents sur le nombre total des enseignants intervenant dans l'établissement. Cela permet de valoriser le recrutement des enseignants permanents dans le privé. Ces enseignants consacrent plus leur temps à la recherche et à l'innovation contrairement aux vacataires.

e. Nombre de livres par étudiant

C'est le rapport entre le nombre total de livres à la bibliothèque par l'effectif total des étudiants. Cet indicateur explique le nombre de livres disponibles pour un étudiant. Cela reflète la qualité des livres disponibles qui servent aux étudiants à la compréhension des cours.

f. Nombre d'étudiants par micro-ordinateur

C'est le nombre total d'étudiants divisé par le nombre d'ordinateur fonctionnel. Cela renseigne sur le nombre d'étudiants qui travaillent sur un ordinateur. C'est de voir le nombre d'ordinateur disponible pour tous les étudiants.

g. Nombre d'étudiant pour une place

C'est le rapport entre l'effectif total des étudiants et la capacité d'accueil de l'établissement. Cela montre les conditions de travail pour les étudiants.

3.4 Présentation globale de l'Analyse en Composantes Principales

L'ACP est une technique statistique d'analyse multidimensionnelle des données de variables quantitatives en nombre égal au moins à quatre. Elle conduit à des représentations

graphiques approchées du contenu d'un tableau de données. Elle cherche à repérer les similitudes et les différences entre les individus relativement aux variables choisies.

L'objectif de l'ACP est de revenir à un espace de dimension réduite en déformant le moins possible la réalité. Il s'agit donc d'obtenir le résumé le plus pertinent possible des données initiales. C'est la matrice des variances-covariances (ou celle des corrélations) qui va permettre de réaliser ce résumé pertinent parce qu'on analyse essentiellement la dispersion des données considérées. De cette matrice, on va extraire, par un procédé mathématique adéquat, les facteurs que l'on recherche, en petit nombre : c'est la décomposition aux valeurs singulières de la matrice. Ils vont permettre de réaliser les graphiques désirés dans cet espace de petite dimension (le nombre de facteurs retenus), en déformant le moins possible la configuration globale des individus selon l'ensemble des variables initiales. C'est l'interprétation de ces graphiques qui permettra de comprendre la structure des données analysées.

Tableau n°5 : Libellé et désignation des indicateurs

Libellé de l'indicateur	Désignation de l'indicateur
Nombre de nouveaux bacheliers qui s'inscrivent dans un établissement	NNEI
Taux de réussite au BTS	TBTS
Rapport Étudiants Enseignants	REE
Taux d'enseignants qualifiés	TEQ
Nombre d'étudiants par micro-ordinateur	NEMO
Proportion d'enseignants permanents	PEP
Nombre de livres pour un étudiant	NEL
Nombre d'étudiants pour une place	NEPP

Source : Les auteurs, 2011.

Le classement de quelques établissements en fonction des indicateurs retenus est le suivant :

Tableau N°6 : Classement de quelques établissements en fonction des indicateurs retenus.

	NNEI	TBTS	REE	TEQ	NEMO	PEP	NEL	NEPP
École Supérieure Internationale d'Enseignement Technique	14	1	17	17	22	17	1	1
Institut International de Management	12	6	27	2	28	4	11	3
Centre de Formation Touristique et Hôtelier	5	1	4	26	12	8	13	25
Institut Universitaire du Bénin	15	1	7	3	11	2	17	22
École d'Administration d'Informatique et de Gestion (EAIG)	8	1	9	4	16	27	21	23
Institut Coopératif de Technologie et de Management	4	7	16	5	27	16	27	13
École Internationale de Cotonou DAUPHINE	25	11	6	7	9	1	12	21
École Supérieure Jean Michel le FAUCON	9	28	1	28	1	18	2	27
Les cours SONOU	3	26	13	1	19	5	8	28
École Supérieure de Gestion Informatique et des Sciences (ESGIS)	6	15	30	24	29	14	13	4
Haute École de Commerce et de Management	1	17	22	30	30	24	6	7
École Pigier	9	12	23	14	20	21	20	6
École de Technicien Supérieur du Bénin LA GRÂCE	20	8	24	11	26	9	26	5
École Supérieure d'Enseignement Professionnelle LE BERGER	11	16	11	19	21	23	9	10
Institut Cerco	2	24	28	12	1	7	4	14
Centre de Formation Professionnelle de Tourisme et de l'Agence Africaine	29	9	14	8	14	25	29	2
Institut Supérieur de Communication d'Organisation et Management	7	25	2	6	4	15	22	30
Centre d'Étude Supérieur en Tertiaire, Industrie et Agriculture (CESTIABénin)	26	14	21	29	13	5	10	9
Institut Supérieur de Formation Professionnelle et d'Appui à la Sécurité	13	13	15	25	23	28	23	15
Institut Supérieur de Formation Professionnelle (ISFOP)	28	18	8	20	6	12	7	17
École Supérieure de Panafricaine et de Management Appliquée	21	29	2	13	1	13	28	29
École Supérieure des cadres et Techniciens	16	21	25	21	18	3	18	11
Centre Régional de Formation pour les Entreprises (CRAFE)	7	20	29	9	7	20	24	16
Institut Polytechnique le CITOYEN	22	1	20	27	17	30	18	26
Institut Supérieure de Management ADONAÏ	23	10	19	18	25	29	15	19
École Supérieure STE FELICITE	19	19	26	23	24	25	3	12
Institut de Management et de Gestion	30	27	5	10	10	18	5	18
École Supérieure de Management	18	22	12	16	15	11	30	20
École Supérieure d'Administration et d'Économie	27	23	18	22	8	10	25	8
École Supérieure de Gestion et Commerce	24	30	10	15	5	22	16	24

Source : Les auteurs, 2011.

Nous constatons à travers le tableau ci-dessus que le classement des établissements en utilisant les indicateurs retenus ne permet pas d'apprécier la qualité de l'enseignement puisque le rang d'un établissement varie en fonction des indicateurs. Afin d'avoir un outil de mesure de la qualité de l'enseignement, un indicateur composite sera élaboré.

3.5 Analyse, présentation de l'indicateur et interprétation des résultats

Dans cette partie, nous présenterons les résultats de l'ACP qui ont conduit à l'élaboration de l'indicateur ainsi que l'interprétation de ces résultats.

3.5.1 Analyse des indicateurs

Il s'agit d'analyser les différentes variables qui seront traitées sous SPAD. Le tableau qui suit présente les coordonnées des indicateurs retenus sur le premier axe factoriel. En l'observant, on constate qu'à l'exception de l'indicateur NEMO, tous les autres indicateurs sont bien représentés sur le premier axe factoriel.

Élaboration des critères de performance des établissements privés de l'enseignement supérieur

Tableau N°7 : Coordonnées des indicateurs actifs

Indicateurs	Coordonnées sur l'axe factoriel 1
NNEI	0,95
TBTS	0,94
REE	0,93
TEQ	0,89
NEMO	- 0,33
PEP	0,89
NEL	0,78
NEPP	0,91

Source : Nos résultats sous SPAD 5.5, 2011.

Par ailleurs, l'analyse du tableau de corrélation présenté ci-dessous nous montre que l'indicateur NEMO a une corrélation négative faible avec tous les autres indicateurs et que tous les autres indicateurs sont corrélés positivement entre eux. Cela signifie que si pour un établissement, l'indicateur TBTS est élevé, les autres le sont également.

Tableau N°8 : Matrice des corrélations

	NNEI	TBTS	REE	TEQ	NEMO	PEP	NEL	NEPP
NNEI	1,00
TBTS	0,96	1,00
REE	0,92	0,94	1,00
TEQ	0,87	0,92	0,91	1,00
NEMO	- 0,23	- 0,25	- 0,20	- 0,26	1,00
PEP	0,77	0,76	0,78	0,70	- 0,24	1,00
NEL	0,70	0,59	0,56	0,48	- 0,27	0,75	1,00
NEPP	0,81	0,75	0,75	0,67	- 0,30	0,88	0,87	1,00

Source : Nos résultats sous SPAD 5.5, 2011.

En outre, la matrice des valeurs-tests nous indique que la liaison entre l'indicateur NEMO et chacun des autres indicateurs n'est pas significatif car sa valeur est inférieure à 2 en valeur absolue. Ainsi la valeur prise par l'indicateur NEMO n'influence pas celle des autres indicateurs. Par contre, la liaison entre chacun des indicateurs NNEI ; TBTS ; TEQ et REE est significative.

Élaboration des critères de performance des établissements privés de l'enseignement supérieur

Tableau N°9 : Matrice des valeurs-tests

	NNEI	TBTS	REE	TEQ	NEMO	PEP	NEL	NEPP
NNEI	99,99
TBTS	10,59	99,99
REE	8,54	9,37	99 ,99
TEQ	7,21	8,70	8,52	99,99
NEMO	- 1,29	- 1,40	- 1,12	- 1,48	99,99
PEP	5,58	5,56	5,69	4,75	- 1,36	99,99
NEL	4,76	3,71	3,50	2,84	- 1,52	5,35	99,99
NEPP	6,17	5,38	5,33	4,42	- 1,72	7,48	7,40	99,99

Source: Nos résultats sous SPAD 5.5, 2011.

Nous pouvons alors visualiser les indicateurs avec leurs corrélations sur le graphe suivant :

Graphique N°1 : Cercle de corrélation avec les indicateurs

Source : Nos résultats sous SPAD5.5, 2011.

Ce graphique confirme la forte corrélation entre les indicateurs NNEI ; TBTS ; TEQ et REE. De plus, il indique que ces même indicateurs et les indicateurs NEPP et PEP sont bien représentés car très proches du cercle.

Réalisé par Jennifer ADANHOUNSOUNOU et Jacques Philippe FADONOUGBO 44

Élaboration des critères de performance des établissements privés de l'enseignement supérieur

3.5.2 Présentation de l'indicateur

3.5.2.1 Construction de l'indicateur composite

La détermination du nombre de facteurs communs à extraire se fait en considérant le critère de Kaiser indiquant la limite inférieure du nombre de facteurs à extraire. Selon ce critère, seuls les facteurs ayant une valeur propre supérieure à 1 sont à retenir. Il apparaît donc à travers le tableau ci-dessous que seul le premier axe factoriel est à retenir car ayant sa valeur propre (5,7794) supérieure à 1,00. Ce facteur résume la majeure partie de l'information apportée par les variables utilisées. En effet, la valeur propre de cet axe correspond à 72,24 % de l'information totale contenue dans ces variables. Il est donc suffisant pour résumer l'information contenue dans les variables retenues. C'est ce qui justifie le choix de ce seul axe pour la construction de l'indicateur. Comme dit dans la méthodologie, le coefficient de pondération des variables est la contribution de celles-ci à l'inertie interceptée par le premier axe.

Tableau N°10 : Valeurs propres des facteurs

Axes factoriel	Valeurs Propres
1	5,7794	72,24	72,24
2	0,9537	11,92	84,16
3	0,7845	9,81	93,97
4	0,2267	2,83	96,80
5	0,0918	1,15	97,95
6	0,0776	0,97	98 ,92
7	0,0628	0,78	99,70
8	0,0236	0,30	100

Source : Nos résultats sous SPAD 5.5, 2011.

La contribution de chaque indicateur à la formation du premier axe factoriel se présente dans le tableau suivant :

Tableau N°11 : Pondération des indicateurs

Libellé de la variable	Coordonnées sur l'ancien axe unitaire 1	Contribution
NNEI	0,40	0,16
TBTS	0,39	0,1521
REE	0,39	0,1521
TEQ	0,37	0,1369
NEMO	- 0,14	0,0196
PEP	0,37	0,1369
NEL	0,32	0,1024
NEPP	0,38	0,140

Source : Nos résultats sous SPAD 5.5, 2011. D'où l'indicateur de qualité nommé FADAN est :

FADAN = 0,16*NNEI + 0,1521*TBTS + 0,1521*REE + 0,1369*TEQ + 0,0196*NEMO + 0,1369*PEP + 0,1024*NEL + 0,140*NEPP

NB: Dans la formule, le signe « * » représente le signe de multiplication
3.5.2.2 Vérification de la validité de l'indicateur

Pour vérifier la validité de l'indicateur, nous avons d'une part procédé à une comparaison des variations de l'indicateur synthétique à celles des indicateurs individuels. D'autre part nous avons fait le test de corrélation de Pearson entre l'indicateur composite et ces mêmes indicateurs individuels.

Variation comparée de FADAN avec les indicateurs individuels.

Graphique N°2 : Variation comparée de FADAN avec les indicateurs individuels

300,00

250,00

L'axe des valeurs

200,00

150,00

100,00

50,00

0,00

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

L'axe représentant les établissements

TEQ TBTS NNEI FADAN

250,00

L'axe des valeurs

200,00

150,00

100,00

50,00

0,00

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

L'axe représentant les établissements

NEL PEP REE FADAN

200,00

L'axe des valeurs

150,00

100,00

50,00

0,00

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

L'axe représentant les établissements

NEPP NEMO FADAN

Source : Nos résultats sous Excel 2007, 2011.

Le graphe ci-dessus montre que la variation de l'indicateur FADAN et les indicateurs individuels pour l'année académique 2008-2009 sont en phase. Cela signifie que l'indicateur

FADAN et ces indicateurs individuels se modifient presque dans le même sens. Une augmentation des indicateurs individuels entraîne une augmentation de FADAN. De même une diminution de ces indicateurs entraîne une diminution de FADAN. L'indicateur FADAN résume donc correctement ces indicateurs.

3.6 Test de corrélation de Pearson de FADAN et les indicateurs individuels

Le coefficient de corrélation de Pearson mesure l'intensité de la Co-variation entre deux indicateurs. Cette mesure est standardisée (c'est-à-dire elle ne dépend pas de l'unité utilisée pour chaque indicateur), et est comprise entre -1 et +1. Plus le coefficient est proche de 1 en valeur absolue, plus les indicateurs sont dites corrélés.

- Test de corrélation de FADAN et NEMO
Tableau N°12 : Corrélation de FADAN et NEMO

		FADAN	NEMO
FADAN	Corrélation de Pearson	1	- 0,284
	Sig. (bilatéral)		0,128
	N	30	30
NEMO	Corrélation de Pearson	- 0,284	1
	Sig.	0,128
	N	30	30

Source : Nos résultats sous SPSS 17.0, 2011.

Le coefficient de corrélation de Pearson calculé pour l'indicateur FADAN et NEMO est proche de zéro en valeur absolue. Cela montre qu'il n'y a pas de corrélation entre les deux variables. Cela signifie que le nombre de micro-ordinateur disponible dans un établissement n'influence pas sur la qualité de l'enseignement. Ceci s'explique par le fait que plusieurs étudiants ont leur ordinateur portatif donc le nombre d'ordinateurs disponibles dans un établissement n'a plus une grande importance.

- Test de corrélation de FADAN et PEP
Tableau N°13 : Corrélation de FADAN et PEP

		FADAN	PEP
FADAN	Corrélation de Pearson	1	0,890
	Sig. (bilatéral)		0,00
	N	30	30
PEP	Corrélation de Pearson	0,890	1
	Sig.	0,00
	N	30	30

Source : Nos résultats sous SPSS 17.0, 2011.

Le coefficient de corrélation Pearson calculé pour l'indicateur FADAN et PEP est très proche de 1 en valeur absolue et cette valeur est positive, ce qui montre qu'il y a une forte corrélation positive entre les deux variables. Ainsi, plus un établissement dispose d'enseignants permanent, plus la qualité de l'enseignement est améliorée car les enseignants ont du temps pour faire des recherches et innovent. Cela va leur permettre d'améliorer leurs programmes et les cours dispensés.

- Test de corrélation de FADAN et NEL
Tableau N°14 : Corrélation de FADAN et NEL

		FADAN	NEL
FADAN	Corrélation de Pearson	1	0,822
	Sig. (bilatéral)		0,00
	N	30	30
NEL	Corrélation de Pearson	0,822	1
	Sig. (bilatéral)	0,00
	N	30	30

Source : Nos résultats sous SPSS 17.0, 2011.

Le coefficient de corrélation calculé pour l'indicateur FADAN et NEL est proche de 1 en valeur absolue et cette valeur est positive, ce qui montre qu'il y a une forte corrélation positive entre les deux indicateurs. Ainsi, plus un établissement dispose de livres dans sa

bibliothèque et que les étudiants les utilisent, plus la qualité de l'enseignement est améliorée car, l'utilisation des livres par les étudiants aide ces derniers à mieux comprendre les cours reçus en classe.

- Test de corrélation de FADAN et NEPP

Tableau N°15 : Corrélation de FADAN et NEPP

		FADAN	NEPP
FADAN	Corrélation de Pearson	1	0,927
	Sig. (bilatéral)		0,00
	N	30	30
NEPP	Corrélation de Pearson	0,927	1
	Sig. (bilatéral)	0,00
	N	30	30

Source : Nos résultats sous SPSS 17.0, 2011.

Le coefficient de corrélation calculé pour l'indicateur FADAN et NEPP est très proche de 1 en valeur absolue et cette valeur est positive. Cela montre qu'il y a une forte corrélation positive entre les deux variables. Ainsi, plus un établissement a une grande capacité et bien aménagée pour dispenser les cours, plus la qualité de l'enseignement est améliorée.

Au total l'indicateur FADAN résume bien (globalement satisfaisant) les variables utilisées dans la construction. Il pourrait donc être utilisé pour mesurer la qualité de l'enseignement dans les établissements privés d'enseignement supérieur au Bénin.

3.7 Classement de quelques établissements

En prenant en compte les Principes de Berlin, le classement devrait être fait par domaine et par type d'établissement. Pour cela, nous avons distingué d'une part les établissements de type universitaire et les centres d'enseignement supérieur, et d'autre part les grands domaines. Ainsi, nous avons identifié quatre (04) grands domaines qui sont : Santé, Gestion, Génie civil et Topographie et l'Audiovisuel. À cause du manque de données sur tous les domaines et sur tous les établissements, d'une part, et le nombre d'établissement d'autre part, nous nous sommes intéressés uniquement aux centres d'enseignement supérieur du domaine Gestion.

L'indicateur synthétique obtenu est une combinaison linéaire des variables, en utilisant les coefficients de pondération (générés par SPAD 5.5) du facteur de l'analyse. Ses valeurs pour l'année académique 2008-2009 et le classement de quelques établissements sont présentés dans le tableau ci-après :

Tableau N°16 : Valeur de FADAN mesurant la qualité de l'enseignement dans les établissements privés d'enseignement supérieur

Établissements	FADAN		Classement
École Supérieure Internationale d'Enseignement Technique	56,33		1
Institut International de Management	53,24		2
Centre de Formation Touristique et Hôtelier	52,22		3
Institut Universitaire du Bénin	51,66		4
École d'Administration d'Informatique et de Gestion (EAIG)	43,95		5
Institut Coopératif de Technologie et de Management	43,80		6
École Internationale de Cotonou DAUPHINE	43,14		7
École Supérieure Jean Michel le FAUCON	41,16		8
Les cours SONOU	41,09		9
École Supérieure de Gestion Informatique et des Sciences (ESGIS)	40,65		10
Haute École de Commerce et de Management	39,52		11
École Pigier	39,44		12
École de Technicien Supérieur du Bénin LA GRÂCE	39,02		13
École Supérieure d'Enseignement Professionnelle LE BERGER	36,98		14
Institut Cerco	36,83		15
Centre de Formation Professionnelle de Tourisme et de l'Agence Africaine	36,21		16
Institut Supérieur de Communication d'Organisation et Management	35,21		17
Centre d'Étude Supérieur en Tertiaire, Industrie et Agriculture (CESTIA-Bénin)	33,86		18
Institut Supérieur de Formation Professionnelle et d'Appui à la Sécurité	32,66		19
Institut Supérieur de Formation Professionnelle (ISFOP)	32,10		20
École Supérieure de Panafricaine et de Management Appliquée	32,03		21
École Supérieure des cadres et Techniciens		31,14		22
Centre Régional de Formation pour les Entreprises (CRAFE)		30,06		23
Institut Polytechnique le CITOYEN		29,46		24
Institut Supérieur de Management ADONAÏ		28,65		25
École Supérieure STE FELICITE		28,10		26
Institut de Management et de Gestion		27,69		27
École Supérieure de Management		25,86		28
École Supérieure d'Administration et d'Économie		25,40		29
École Supérieure de Gestion et Commerce		22,15		30

Source : Les auteurs, 2011.

Le graphe ci-après illustre la variation de l'indicateur au niveau des établissements Graphique N°3 : Variation de FADAN

Valeur de FADAN

40

20

60

30

50

10

0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324252627282930

Les établissements

FADAN

FADAN

Source : Nos résultats sous Microsoft Excel 2007, 2011.

La valeur maximale de l'indicateur composite est 100 et sa valeur minimale est 0. Ainsi, plus la valeur de FADAN pour un établissement est proche de cette valeur maximale, plus celui-ci est performant et la qualité de l'enseignement donné dans cet établissement est meilleure.

Pour l'année académique 2008-2009, les valeurs de l'indicateur FADAN sont comprises entre 22,15 et 56,33. La moyenne pour cette même année est 36,99. Sur les 30 établissements sélectionnés pour ce travail, 13 ont une valeur supérieure à cette moyenne soit 43,33% et environ 57% ont une valeur inférieure à la moyenne. Cela s'explique par le fait

que sur les 30 établissements sélectionnés, une vingtaine environ ont peu d'enseignants qualifiés, ne disposent pas d'assez d'enseignants pour encadrer les étudiants, ne possèdent pas d'une bibliothèque ou ont très peu de livres dans leur bibliothèque et certains ont plus d'étudiants que la capacité de leur établissement.

On constate également que la valeur maximale obtenue par les établissements est 56,33. Ceci dénote de la qualité peu appréciable de ces établissements.

On pourrait par exemple fixer un seuil à ces établissements et s'il est atteint, ces derniers pourraient bénéficier d'une certaine forme de motivation.

CHAPITRE 4 : Vérification des hypothèses, limites et recommandations

4.1 Vérification des hypothèses

Pour atteindre notre objectif, nous avions postulé les hypothèses suivantes :

H1 : La variable qualité et accès expliquent fortement la performance des établissements. H2: La variable qualité a le coefficient le plus élevé dans la formation de l'indicateur.

Les données utilisées pour vérifier ces hypothèses sont pour l'année académique 2008-2009 et ont été collectées au Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique. Ces hypothèses émises pour le présent travail ont été testées et ont été confirmées.

En effet, la somme des coefficients des indicateurs qui composent la variable qualité est égale à 0,84. Cette valeur est proche de 1 et explique que la variable qualité a un poids très élevé dans l'indicateur synthétique et influence fortement la performance d'un établissement.

4.2 Limites de l'étude

L'indicateur proposé permet certes de mesurer le niveau global de la qualité de l'enseignement dans les établissements privés d'enseignement supérieur au Bénin. Toutefois, il présente certaines limites notamment :

- La non prise en compte de certaines variables pertinentes en matière de qualité de l'enseignement telles que le rapport dépenses de salaires des enseignants/dépense totale, le nombre d'articles publiés par un enseignant au cours de l'année académique, les cours publiés par un établissement sur un site internet.

- La non considération de variables qualitatives traduisant la performance des établissements. Le présent travail s'est limité aux variables quantitatives pouvant expliquer la performance d'un établissement. La performance a également une dimension subjective contenue dans la psychologie des hommes. En effet, la perception qu'ont les hommes à propos d'un établissement, l'image qu'ils se font sur celui-ci, le désir qu'ont les apprenants de s'inscrire dans un établissement ou des parents à envoyer leurs enfants dans tel établissement rendent aussi compte de la

performance d'un établissement. Les données sur ces variables, habituellement obtenues par des enquêtes d'opinion auprès des populations, n'ont pas pu être inclues dans l'élaboration de l'indicateur car de tels sondages n'ont jamais été effectués au Bénin.

4.3 Recommandations

A la suite des résultats obtenus et compte tenu des problèmes rencontrés pour la réalisation de ce travail, il est nécessaire de faire certaines propositions pour d'une part améliorer la qualité des prochaines études dans ce domaine et d'autre part rendre plus performant les établissements d'enseignement supérieur.

Pour améliorer la qualité des prochaines études sur la mesure de la performance et la qualité de l'enseignement dans les établissements privés d'enseignement supérieur, il s'agit principalement d'organiser régulièrement des enquêtes d'opinion sur la performance des établissements et la qualité de l'enseignement. Aussi, la manière d'organiser les enquêtes sur ces établissements pour recueillir les données existantes (très souvent quantitatives) doit être revue ou changée. Pour ces enquêtes, le questionnaire est envoyé ou déposé dans les établissements par le MESRS ou les enquêteurs. Le questionnaire est rempli par ces établissements et renvoyé au MESRS ou les enquêteurs vont le chercher. Donc les renseignements sur les questionnaires pourraient être non crédibles.

Il faut également changer la manière d'élaborer le questionnaire et de construire la base de données sur les établissements après l'enquête au MESRS et aussi la manière de disposer les données dans l'annuaire statistique car les données sont difficiles à exploiter.

Il faut que les autorités cessent de donner des autorisations aux nouveaux établissements pour l'ouverture des filières existantes comme comptabilité gestion ; banque finance... et dans certaines localités (Cotonou, Godomey et Calavi). Aussi, ils doivent exiger la création des établissements dans les autres localités du pays pour réduire l'exode rural.

Après l'autorisation de création des établissements, des inspections doivent être menées sur les cours donnés par les professeurs et les infrastructures. Cette inspection doit être très rigoureuse et doit se faire au moins trois à quatre fois par an.

Créer une école normale pour former les enseignants qui devront être consommés rien que par le privé car la plupart des établissements utilisent les enseignants du public et ces derniers n'ont plus de temps pour se consacrer à la recherche.

En vue de rendre les établissements plus performants et améliorer la qualité de l'enseignement, les autorités à divers niveaux et les dirigeants de ces établissements devront agir dans le sens :

- Implanter les locaux des établissements sur des sites propres sécurisés et entièrement viabilisés.

- Avoir assez d'enseignants qualifiés et permanents pour dispenser les cours aux étudiants.

- Disposer d'un site internet sur lequel doit être publié des cours dont le public à besoin.

L'application de ces mesures améliorera la performance des établissements privés d'enseignement supérieur et la qualité de l'enseignement donné et impulsera surtout un nouveau dynamisme de ces derniers.

Élaboration des critères de performance des établissements privés de l'enseignement supérieur

CONCLUSION

Les classements d'universités aussi bien sur le plan national qu'international font dorénavant partie du paysage de l'enseignement supérieur. Compte tenu des informations que plusieurs souhaitent obtenir quant à la performance, la qualité de l'enseignement ou aux spécificités des divers établissements d'enseignement supérieur, les classements se révèlent les sources les plus simples et les plus faciles à consulter. Une fois publiés, ils attirent l'attention des médias, des étudiants, des parents d'élèves, des professeurs-chercheurs, des chefs d'entreprises et les décideurs publics.

Puisqu'ils fournissent, somme toute, des informations qui peuvent être utiles à ces diverses clientèles, les classements sont très prisés. Mais comment s'en servir à bon escient ? Tous les chercheurs qui se sont penchés sur cette question considèrent que les classements doivent être pris comme une source d'information, parmi d'autres. Un modèle, même imparfait, peut comporter des informations qui seront utiles, si elles sont interprétées judicieusement (Taylor & Braddock, 2007). Ainsi, pour permettre à la population d'avoir des informations sur la performance et la qualité de l'enseignement surtout dans les établissements privés d'enseignement supérieur, nous nous sommes proposé d'élaborer un indicateur composite qui va permettre de mesurer la qualité de l'enseignement dispensé dans ces établissements.

Mais pour donner une grande importance aux classements des universités dans notre pays, un programme national d'évaluation de la performance et de la qualité de l'enseignement dans les établissements doit être créé et mis en place par l'État. Cela conférerait davantage de valeur et de légitimité aux résultats qui en découleraient.

Élaboration des critères de performance des établissements privés de l'enseignement supérieur

BIBLIOGRAPHIE

1. UNESCO-CEPES, Centre européen pour l'enseignement supérieur, Volume XXX, n°2, juillet 2005 : << Le classement et ses méthodologies dans l'enseignement supérieur >>,

http://unesdoc. Unesco.org/images/0014219f.pdf (Page consultée le13/11/2011).

2. AIU, Association internationale des universités, AIU Horizons, mai 2007, Volume 13, n°2-3, << Dossier thématique : Classements, typologie des classements et classification >>

http://www.unesco.org/iau/newsletters/iaunew13-2-3-fr.pdf (Page consultée le 15/11/2011).

3. GAGNON, J. (2010), Analyse des impacts mondialisation sur l'éducation au
Québec-Rapport 9.

4. SYLIN, M. et DELAUSNAY (2007). Les démarches de qualités dans
l'enseignement supérieur : Quels choix méthodologiques fondamentaux ?

5. Site du Secrétariat d'État à l'éducation et à la recherche (SER) Suisse et de la conférence des recteurs des universités Suisse (CRUS) http://universityrankings.ch/fr/home

(Page consultée le 15/11/2011)

6. ADJIBOYE, A. et HOUNKPEVI, D. (2011). Élaboration d'un indicateur composite pour la mesure de l'attractivité des communes du Bénin, mémoire DTSENEAM, Bénin

7. KERGALL, E. (2008). Impact des comparaisons internationales sur les politiques éducative.

8. CHE, Centre for Higher Education Development, Working paper No 99, December 2007 : «Identifying the Best: The CHE Ranking of Excellent European Graduate Programmers in the Natural Sciences and Mathematics» http://www.che.de/downloads/CHE_ExcellenceRanking_AP99.pdf

(Page consultée le 02/12/2011)

9. Usher, A. et Savino, M. (2006). A world of difference: A Global Survey of university League. Tables. Toronto, ON: Education Policy Institute. Retrieved 12 Jan. 2011 http://www.educationalpolicy.org/pdf/world-of-difference-200602.pdf

(Page consultée le 08/12/2011)

10. DALSHEIMER, N. et DESPREAUX, D. (2008). Analyses des classements internationaux des établissements d'enseignement supérieur.

11. THERY, H. (2009). Palmarès des universités mondiales, « Shanghai » et les autres.

12. NIASSE, B. (2009). L'enseignement supérieur à l'heure de la mondialisation : état des lieux, stratégies et qualité dans les établissements privés d'enseignement supérieur au Sénégal, mémoire de Master-Université Cheikh ANTA DIOP de DAKAR

13. PETRELLA, R. (2001). Finalités de l'enseignement supérieur. Rénover ensemble l'enseignement supérieur, UNESCO, 2011

14. SALL, N.H. et DE Ketele, J.M. (1997). L'évaluation du rendement des systèmes éducatifs : Apport des concepts d'efficacité, d'efficience et d'équité.

15. CARNOY, M. (1999). Mondialisation et réforme de l'éducation : ce que les planificateurs doivent savoir. Unesco, Paris.

16. GÖTTELMANN-Duret, G. (1991). Examens et management de l'éducation dans les pays en développement. Institut International de Planification de l'éducation (crée par l'Unesco)

17. BOURDIN, J. (2008). Enseignement supérieur : Le défi des classements. Paris : Sénat, République Française

18. DALSHEIMER, N. et DESPREAUX, D. (2008). Analyse des classements internationaux des établissements d'enseignement supérieur. Comparaisons internationales, Education & Formation, n°78

ANNEXES

Élaboration des critères de performance des établissements privés de l'enseignement supérieur

ANNEXES

Annexes 1

Histogramme des 8 premières valeurs propres

Valeurs propres des axes						72,24%
			11,92% 9,81%
		2,83% 1,15% 0,97% 0,78% 0,30%
					Pourcentage

Source : Nos résultats sous SPAD5.5, 2011. Annexes 2

Intervalles Laplaciens D'ANDERSON

Intervalle au seuil 0,95

Numéro	Bonne inférieur	Valeurs propres	Bonne supérieur
1	2,8046	5,7794	8,7541
2	0,4628	0,9537	1,4445
3	0,3807	0,7845	1,1883
4	0,1100	0,2267	0,3434
5	0,0446	0,0918	0,1391

Source: Nos résultats sous SPAD 5.5, 2011.

Annexes 3

Ancien axes unitaire

Libellé de la variable	Axe 1	Axe 2	Axe 3	Axe 4	Axe 5
NNEI	0,40	- 0,14	- 0,80	- 0,40	- 0,42
TBTS	0,39	- 0,18	- 0,24	- 0,17	- 0,33
REE	0,39	- 0,23	- 0,21	0,08	- 0,07
TEQ	0,37	- 0,20	- 0,39	0,06	0,76
NEMO	- 0,14	- 0,87	0,47	- 0,02	0,07
PEP	0,37	0,05	0,26	0,77	- 0,19
NEL	0,32	0,27	0,57	- 0,44	0,27
NEPP	0,38	0,16	0,35	0,08	0,10

Source: Nos résultats sous SPAD 5.5, 2011.