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Difficultés pédagogiques et didactiques

Hétérogénéité des niveaux et rythmes des élèves : dilemmes d’enseignants du primaire en formation et titulaires dans deux contextes

Philippe Wanlin, Pascale Dessart et Marcel Crahay

Résumés

Ce texte étudie les représentations des enseignants sur les dilemmes inhérents à la gestion de l’hétérogénéité de niveaux des élèves. Plus de 900 enseignants ont participé à deux études quantitatives. La première montre la pertinence de l’instrument de mesure avec des enseignants belges francophones, population au sein de laquelle nous avons extrait des propos transformés en items. La deuxième vérifie si cet instrument a le même pouvoir d’identification des dilemmes selon le statut (en formation ou titularisé) et le pays (Suisse ou Belgique) des répondants. Les résultats montrent une certaine stabilité dans les dilemmes avec un pouvoir psychométrique différent en fonction du statut ou de pays des sondés. Des recommandations pour de futures recherches et des observations pour la formation des enseignants sont discutées.

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Texte intégral

Introduction

1Lorsqu’ils planifient et/ou donnent cours, les enseignants considèrent des éléments multiples : la pédagogie utilisée, les transitions entre activités vu les apprentissages des élèves, etc. (e.g. Clark & Peterson, 1986). Pour y réfléchir simultanément, ils considèrent des facteurs personnels, liés aux élèves et contextuels (cf. Wanlin, 2009b). Ce faisant, ils se confrontent à des dilemmes, des situations problématiques dans lesquelles des convictions, buts ou indices contradictoires entrent en compétition (Denicolo, 1996 ; Lampert, 1986 ; Ria, Saury, Sève, & Durand, 2001 ; Scager, Akkerman, Pilot, & Wubbels, 2017 ; Yinger, 1980).

2L’une des caractéristiques des dilemmes est de créer, vu l’incompatibilité des éléments et facteurs en tension, des conséquences jouant en (dé)faveur de l’un ou l’autre de ces éléments ou facteurs (Wanlin, 2009b ; Wanlin & Crahay, 2012). Les enseignants recherchent donc des compromis, provisoires par essence, par des équilibres délicats entre ces éléments ou facteurs conflictuels et évolutifs (Wanlin & Crahay, 2012). Bien que plusieurs dilemmes soient identifiables dans la littérature, nous nous concentrerons, dans ce texte, sur ceux directement liés aux élèves à savoir, la planification calibrée sur les moyens et la cadence d’instruction en fonction des forts avec des compensations sur les faibles.

3Nous analysons la différence entre enseignants en formation et titularisés pour ces dilemmes. Dans ce cadre, nous suggérons un instrument, en développement, pour les étudier. Aussi, nous examinons les représentations qui y sont associées selon le contexte géographique. De ce fait, nous proposons deux études auxquelles ont participé plus de 900 enseignants du primaire. La première teste la pertinence de l’instrument de mesure avec des enseignants belges francophone, population de laquelle un échantillon a participé à des interviews desquels des propos ont été extraits et transformés en items. La deuxième élargit la réflexion en contrastant enseignants en formation et titulaires de Belgique et du canton de Genève. Quelques recommandations pour des recherches futures et observations pour la formation des enseignants sont discutées après la présentation du cadre théorique, de la méthode, des résultats et des conclusions qu’ils permettent.

Cadre théorique

Dilemmes de la gestion de l’hétérogénéité de niveaux

4En respectant les prescriptions du programme, les enseignants proposent des situations pédagogiques optimales pour leurs élèves : niveau de difficulté pertinent vu l’hétérogénéité de leurs compétences, participation, implication et stimulation des apprentissages de tous, etc. Ceci entraine un dilemme général, celui de la gestion de l’hétérogénéité de niveaux vu les prescriptions officielles. II renvoie à la recherche de compromis notamment pour deux dilemmes :

  • le respect du programme compte tenu de la maîtrise effective des contenus par les élèves ;

  • la prise en compte des élèves forts et/ou faibles (Wanlin & Crahay, 2012).

5Ces dilemmes se combinent dans les réflexions des enseignants : simultanément, ils choisissent le niveau de difficulté des activités par rapport aux capacités des élèves et aux lignes directrices du programme officiel.

Respecter le programme ou attendre la maîtrise ?

6Les enseignants se réfèrent au programme pour planifier et enseigner (Calderhead, 2003 ; Clark & Yinger, 1980). Cependant, ils adoptent une distance critique quand ils s’y réfèrent : ils l’utilisent de manière flexible (e.g. Halkes & Deijkers, 2003 ; Sardo-Brown, 1990). Cette capacité est un facteur d’efficacité (e.g. Gauthier, 1997).

7Les enseignants tentent de trouver un équilibre entre respect du programme et état effectif des compétences des élèves. Ils proposent des activités « programme compatibles » qui tiennent compte du rythme de progression des apprentissages (e.g. Wanlin, 2011). Inévitablement ils doivent choisir qui des forts, moyens ou faibles rythmera l’enseignement.

Prise en compte des élèves forts ou faibles ?

8La gestion de différents niveaux est difficile pour les enseignants (Veenman, 1984). Elle est actuelle et générale (Araujo, Lima, de Oliveira, & Miranda, 2015 ; Krämer, Nessler, & Schlüter, 2015 ; Liu, 2014 ; Scager et al., 2017). Elle implique des jugements formel ou informel sur la valeur scolaire des élèves. Les enseignants décident quels élèves cadencent l’instruction, définissent la difficulté des activités et la progression d’enseignement. Pour certains, ils recourent dans ce cadre à un steering group, un ensemble d’élève auquel l’enseignant se réfère pour rythmer ses leçons (Dahllöf & Lundgren, 1970).

  • 1 Durand (1996) reprend erronément cette référence en mentionnant les moyens alors que Tochon (1993) (...)
  • 2 D’autres références sont disponibles ailleurs (cf. Wanlin & Laflotte, 2017).
  • 3 Avec la notion d’archi-élève, on a une représentation mentale de l’élève collectif (e.g. Goigoux, R (...)

9Des recherches montrent qu’ils se basent sur les faibles (Dahllöf, 1971 1 ; Arlin, 1982 ; Burns, 1987).2 D’autres indiquent qu’ils se réfèrent aux moyens ou forts. Bromme (1987) constate que les enseignants se réfèrent à une entité cognitive renvoyant à un ou des élève(s), fictif(s)3 ou réel(s), moyen(s). Freeman et Porter (1989) observent que les enseignants décident aussi par rapport à ce niveau. Pour Morine-Dershimer (1983), ils sollicitent les volontaires qui deviennent la référence. Ceux-ci sont des élèves forts en lecture favorablement perçus.

10Pour Lundgren (1972), le steering group des enseignants peut varier de niveau en fonction de facteurs multiples (cf. Wanlin & Laflotte, 2017). Il montre l’existence de classes à steering group de différents niveaux qui aboutissent à des différences dans la gestion du temps d’enseignement et du contenu abordé. Wanlin (2008, 2009a) constate aussi que le steering group est mobile selon le moment d’enseignement : une cadence en fonction des forts pour l’enseignement collectif et une centration sur les faibles pour les exercices ou révisions. Il développe l’idée de stratégies de compensation pour les faibles lorsque l’enseignement est cadencé en fonction des moyens ou forts.

11Que la référence soit sur les forts, moyens ou faibles, l’enseignant gère un dilemme : qui favoriser au détriment de qui ?

Recherches spécifiques : une chronique

12Deux ensembles de recherches traitent spécifiquement du dilemme de la cadence forts/faibles vu le programme : celui des recherches qualitatives et celui des recherches quantitatives.

Recherches qualitatives

13Wanlin (2007) a observé et interviewé une enseignante du primaire belge. Il montre qu’elle cadence sur les forts pendant les moments collectifs et qu’elle compense ce mode opératoire lors des moments d’exercices individuels où elle accompagne davantage les faibles. Ses commentaires permettent d’établir une liste d’affirmations telle que C11 ou C31 dans le tableau 1.

14Pour étoffer cette liste, Wanlin (2010a) interroge cinq enseignants du primaire belge lors d’activités de lecture/écriture et de mathématique. Les enseignants prennent la décision d’avancer dans le programme en fonction d’un groupe d’élèves donné jusqu’à leur maîtrise des contenus. Si les élèves n’y appartenant pas ne le maîtrisent pas, ils continuent leur plan d’enseignement. Ils équilibrent cependant les « effets secondaires » de ce choix, par des stratégies de compensations pour les élèves n’appartenant pas à cette référence. Les résultats montrent néanmoins une variabilité intra- et inter-enseignant(s) dans la référence aux niveaux des élèves et dans l’application des stratégies compensatoires : certains se réfèrent aux forts, moyens ou faibles en fonction de la matière, de la leçon, de ses étapes, etc. Cette recherche, avec d’autres (Farinelle & Wanlin, 2012 ; Gaspard, 2012 ; Wanlin, 2011), identifient d’autres affirmations marquées n.d. dans le tableau 1 (e.g. C24).

Recherches quantitatives

15Les recherches mentionnées dans le point précédent accumulent des affirmations. Les suivantes les reprennent dans un questionnaire. Elles leurs accolent une échelle de Likert en quatre positions opposant total désaccord (scoré 1) à total accord (scoré 4).

16Wanlin (2010b) soumet les 10 affirmations de Wanlin (2007) à 142 enseignants du primaire du Luxembourg. Une factorisation exploratoire identifie 3 facteurs (voir tableau 1) :

  • L’ajustement de l’enseignement, des supports, du rythme, des évaluations, de la leçon sur les moyens (4 items) ;

  • La sensibilité des enseignants au programme (3 items) ;

  • L’adaptation aux « forts » avec des compensations pour les faibles comme l’individualisation lors des exercices (3 items). Légende : n.d. = non disponible ; n.m. = non maintenu après l’analyse factorielle exploratoire ; Prés. = item retenu dans Crahay (2010-2014)

Tableau 1 : Liste des affirmations et structures factorielles dans Wanlin 2010b et 2016

17Wanlin (2010b) donne un coefficient de consistance interne (alpha de Cronbach) unique de 0,69 pour son instrument.

  • 4 Pour apprécier la qualité psychométrique de son modèle, cet auteur se réfère aux mêmes valeurs seui (...)

18Grâce aux autres recherches qualitatives, Wanlin (2016) augmente les affirmations. Il les soumet à 73 enseignants en formation pour le secondaire à Genève. Son analyse est plus complète car ses factorisations sont exploratoire et confirmatoire4 ; il calcule aussi les coefficients de fidélité de chaque facteur. D’abord, l’exploration lui permet de raccourcir l’instrument de 8 items (un mixte de nouveaux et anciens).

19La confirmation donne des valeurs psychométriques excellentes (χ2(32)=34.285, p=.36; CFI=.990; TLI=.985; RMSEA=.031 (90IC .000 – .094); WRMR=.618). Il définit ses 3 facteurs comme suit (cf. tableau 1) :

Nécessité d’un rythme soutenu pour l’enseignement incluant l’adaptation aux forts et des stratégies correctrices pour les faibles (4 items; α = .75) ;

Diminution des exigences pour les faibles et application de stratégies de remédiation externes (3 items; α = .80) ;

Ajustement de la planification et de la complexité des activités en fonction des moyens (3 items; α = .49).

Questions et hypothèses de recherche

20Les recherches quantitatives aboutissent à des structures factorielles semblables :

  • L’ajustement de la planification sur les moyens ;

  • L’adaptation de la cadence instructionnelle sur les forts avec des stratégies compensatoires pour les faibles lors de moments qui y sont propices (p. ex. les exercices individuels).

21Deux facteurs ne se ressemblent pas. Pour les enseignants titulaires du primaire, il y a la sensibilité au programme alors que celle-ci n’est pas identifiée pour les enseignants en formation pour le secondaire. Ces derniers diminuent leurs exigences et recourent à des remédiations externes ; ce que ne font pas les premiers.

22Ces études entrainent deux questions. La première concerne la structure factorielle et les items qui la composent. Malgré des facteurs conceptuellement proches, les items qui les constituent ne sont pas les mêmes bien qu’il y ait une certaine récurrence pour 5 d’entre eux. Le but est de vérifier cette structure via la question de recherche suivante : quelle structure factorielle ressort lorsque les items sont soumis à des enseignants belges titularisés (les affirmations provenant de ce public) ? Notre hypothèse est qu’elle se stabilisera (H1.).

23La deuxième question porte sur les caractéristiques des échantillons précédents. En effet, deux de celles-ci les différencient : le statut des répondants (titulaires vs. en formation) et le niveau d’intervention (primaire vs. secondaire). Ces dissimilitudes pourraient avoir entraîné les différences dans les modèles factoriels précédents. Vu ces constats et que les affirmations proviennent d’interviews d’enseignants primaires, nous nous centrons sur l’enseignement primaire. Ainsi, la question de recherche est : retrouverons-nous la structure factorielle avec des répondants exclusivement du primaire ? Par ailleurs, en délimitant sur la cadence d’enseignement sur les forts et la planification sur les moyens, les deux facteurs récurrents dans les études précédentes, nous incluons trois sous-questions :

24Existe-t-il une différence entre enseignants titulaires et en formation ? Les facteurs n’incluent pas les mêmes affirmations. Cela pourrait être dû aux statuts des répondants. Ici, l’hypothèse est que les structures factorielles seront identiques (H2.1.).

25Les affirmations, soumises à des titulaires luxembourgeois ou à des étudiants genevois, proviennent de Belgique francophone. Une autre question se pose : quelle stabilité pour les modèles factoriels selon le pays dans lequel évoluent les répondants ? Elle entraîne une comparaison des répondants selon le pays avec l’hypothèse que les structures factorielles seront identiques (H2.2.).

26En complément de H1, nous étudions la stabilité du dilemme de la planification sur les moyens et de l’enseignement sur les forts avec compensations pour les faibles. Notre hypothèse est que la structure factorielle sera identique (H2.3.).

Méthode

27Pour examiner nos hypothèses, nous proposons deux études pour lesquelles 4 sous-échantillons d’enseignants ont complété le questionnaire du tableau 1. Ils donnaient leur degrés d’accord aux affirmations par 6 modalités allant de total désaccord (scoré 1) à total accord (scoré 6). L’augmentation des modalités, de 4 à 6, permettra une variation plus prononcée des réponses mesurant mieux les structures factorielles (T. Brown, 2006 ; Furr, 2011).

Échantillons

  • 5 Si Dessart (2016) conserve tous les items du tableau 1 (en rajoutant C24), Crahay (2010-2014) ne l’ (...)

28Le tableau 2 présente ces sous-échantillons. Ceux des enseignants en formation (Genève et Communauté française de Belgique) proviennent d’une recherche financée par le Fonds national suisse (Crahay, 2010-2014). Elle a aussi concerné des titulaires genevois. Le sous-échantillon des titulaires belges est issu d’un mémoire en sciences de l’éducation soutenu à l’Université de Liège (Dessart, 2016).5

Statut

Pays

Enseignants en formation (EF)

Enseignants titulaires (ET)

Total

Numéro de l’étude et hypothèse testée

Genève

383

125

508

Étude 2.1. (H2.1.)

Belgique

268

137*

405

Total

651

262

913

Numéro de l’étude et hypothèse testée

Étude 2.2. (H2.2.)

Étude 2.3. (H2.3.)

29* Étude 1 (H1.)

Tableau 2 : Effectifs des sous-échantillons, études et hypothèses testées

Modèle factoriel général des réponses de tous les enseignants (n = 913) Les corrélations entre termes d’erreur sont : 0,19 (C11/PLAN) ; les explorations montrent que C12 ne sature dans aucun facteur ; Pour choisir quelle formulation de C33 et C23 conserver, nous référons aux saturations qui représentent le mieux leur facteur : C33c et C23b.

30Le questionnaire a dû être raccourci pour l’étude de Crahay (2010-2014). Aussi, nous structurons notre analyse en deux études (tableau 2). La première se concentre sur l’instrument complet. Elle analyse sa stabilité conjecturée en H1 à l’aide des réponses des 137 enseignants titulaires (ET) belges. L’étude 2 considère tous les répondants (n = 913) et se centre sur la planification sur les moyens et la cadence-compensation forts/faibles. La comparaison selon le pays teste H2.2. (étude 2.2.) et celle selon le statut H2.1 (étude 2.1.). L’analyse des structures factorielles de ces dilemmes examine l’hypothèse H2.3. (étude 2.3.). Celle-ci est corollaire à H1 (stabilité de la structure factorielle) centrée sur la planification sur les moyens et la cadence sur les forts/faibles.

Traitements statistiques

  • 6 Ici, nous ne rapportons que les AFC et AFCGM. Le lecteur intéressé peut contacter l’auteur de référ (...)

31Pour identifier la stabilité des structures, nous appliquons des analyses factorielles confirmatoires (AFC) à nos données.6 C’est une procédure statistique qui vérifie le nombre de dimensions latentes dans une base de données, selon un modèle théorique, ainsi que les items qui convergent pour les constituer (Brown, 2006). Dans le cas de H1 (étude 1) et de H2.3. (étude 2.3.), une analyse simple ou classique est possible (Furr, 2011; Laveault & Grégoire, 2002). Pour les effectuer, nous utilisons MPlus (Muthén & Muthén, 2002) avec un estimateur adapté à nos données (WLSMV) incluant l’imputation par défaut des données manquantes (FIML) représentant seulement 1,46% de nos données.

32Pour les autres hypothèses, il faut vérifier l’influence des variables statut (H2.1.) ou pays (H2.2.) sur les modèles factoriels. Ceci est possible via des AFC à groupes multiples (AFCGM ; cf. Byrne, 2012). Cette méthode détermine si une structure factorielle est équivalente dans des sous-échantillons ; s’il y a équivalence statistique, les sous-échantillons appartiennent à une même population permettant la comparaison de leurs réponses. Le principe est d’identifier la structure par une factorisation sur tout l’échantillon puis, d’analyser l’influence des variables étudiées. Cette procédure a notamment été utilisée pour étudier les conceptions sur les feedbacks d’enseignants de différents pays (G. Brown, Harris, O’Quin, & Lane, 2017) ou la validité d’un questionnaire sur le burnout d’enseignants de différents niveaux (Byrne, 1993).

  • 7 Vu les mises en garde contre l’alpha de Cronbach (Laveault, 2012), nous recourrons à un coefficient (...)

33Pour juger de l’adéquation des structures factorielles, nous utilisons les coefficients usuels aux seuils conventionnels (Hu & Bentler, 1999) : significativité du χ2 >0,05, RMSEA<0,05, CFI >0,90, TLI >0,90, SRMR<0,06 ou WRMR +/- 1. L’examen des qualités psychométriques est complété par l’analyse des convergences d’items, de leurs saturations et des coefficients de consistance interne ajustée7 (CCIA ; cf. la formule dans T. Brown, 2006 et Furr, 2011). Les valeurs de la consistance interne ajustée doivent se situer entre les bornes ouvertes allant de 0,65 (fidélité acceptable) à 0,90 (très bonne fidélité) voire 0,95 (fidélité excellente).

Résultats

Étude 1 : Stabilité de la structure factorielle (tous les items – ET belges)

34Nous analysons si le modèle théorique suivant apparait au sein des données :

  • C11-C13 pour la sensibilité au programme (PROG) ;

  • C21-C24 pour la planification (PLAN) sur les moyens ;

  • C31-C34 pour la cadence (CDNC) instructionnelle sur les forts ;

  • C41-C47 pour les stratégies de compensation (COMP) (dé)favorables aux faibles.

35Ce modèle n’atteint pas les seuils statistiques (χ2(129)=286,6 ; p<0,01 ; RMSEA(IC90)=0,09(0,08-0,11) ; CFI=0,70 ; TLI=0,64 ; WRMR=1,17). La suppression de 7 items (C13, C21, C32, C43, C45, C46 et C47) donne de meilleures métriques avec quatre facteurs (χ2(38)=73,4 ; p<0,01 ; RMSEA(IC90)=0,08(0,05-0,11) ; CFI=0,91 ; TLI=0,87 ; WRMR=0,73). Cependant, trois d’entre eux (programme-cadence-compensation) corrèlent fortement (>0,90) indiquant l’intérêt de leur combinaison. La figure 1 présente ce modèle que nous retenons. Ses métriques sont proches des seuils (χ2(38)=73,4 ; p<0,01 ; RMSEA(IC90)=0,08(0,05-0,11) ; CFI=0,91 ; TLI=0,87 ; WRMR=0,75). Il structure les dilemmes de la cadence instructionnelle sur les forts (CDNC), de la couverture du programme (PROG) avec des compensations pour les faibles (COMP) en dilemme programme-cadence-compensation (PCC). Simultanément, il indique un calibrage des plans de leçons sur les moyens en dilemme de planification (PLAN). Ses indicateurs sont bons : les saturations et coefficients de régression dépassent 0,40 (entre 0,41 et 0,81), les termes d’erreur sont confinés et les CCIA bons (0,64 pour PLAN et 0,86 pour PCC). La liaison entre les facteurs est donnée par la corrélation de 0,75 ; cela signifie qu’ils vont de pair. Cette structure justifie la centration sur les dilemmes représentés par les items de la suite.

Figure 1 : Modèle factoriel des réponses des titulaires belges (n=137 ; étude 1)

Les corrélations entre termes d’erreur sont : 0,95 (PROG/CDNC) et 0,85 (COMP/CDNC)

Etude 2 : Structures factorielles selon le statut et le pays (items spécifiques)

  • 8 Avant une AFCGM, on examine les structures factorielles des réponses de chaque sous-échantillon. Ic (...)

36D’abord8, nous analysons la structure factorielle des réponses des 913 enseignants de notre échantillon. La figure 2 montre un modèle en deux facteurs comme précédemment. Ses valeurs psychométriques excellent (χ2(18)=50,6 ; p<0,01 ; RMSEA(IC90)=0,05(0,03-0,06) ; CFI=0,99 ; TLI=0,98 ; WRMR=0,69). Sa qualité de mesure est attestée : ses saturations sont élevées (entre 0,51 et 0,96) et ses CCIA bons (PLAN=0,73 ; PCC=0,79). La corrélation interfacteurs de 0,16 indique qu’ils coexistent modérément.

37La structure globale du modèle obtenu est proche de celle du modèle précédent : le facteur planification sur les élèves moyens et le facteur programme-cadence-compensation. Dans le premier cas, 2 items sur 3 sont stables par rapport à la figure 1. Pour la partie compensation nous ne retrouvons pas cette stabilité puisque ce sont d’autres items qui la composent. Seulement un item représente la pression du programme et 2 items sur 3 se retrouvent pour la cadence en fonction des forts. Bref, la stabilité de la mesure peut encore être améliorée même si, conceptuellement, on détecte les mêmes dilemmes.

Figure 2 : Modèle factoriel général des réponses de tous les enseignants (n = 913)

Les corrélations entre termes d’erreur sont : 0,19 (C11/PLAN) ; les explorations montrent que C12 ne sature dans aucun facteur ; Pour choisir quelle formulation de C33 et C23 conserver, nous référons aux saturations qui représentent le mieux leur facteur : C33c et C23b.

38Deux étapes permettent de déterminer l’invariance de ce modèle général selon les variables statut et pays. La première est celle de vérifier la qualité de l’ajustement des modèles si on spécifie l’appartenance groupale des répondants. Si une différence est détectée et si on veut comparer les réponses selon l’appartenance groupale, on contraint statistiquement le modèle pour le rendre équivalent. Nous ne réaliserons que la première étape car nous nous intéressons aux similitudes des modèles et non à comparer les scores des répondants aux facteurs identifiés.

Influence de la variable statut (H2.1.)

39La prise en compte du statut des répondants détériore les qualités psychométriques du modèle (χ2(72)=477,2 ; p<0,01 ; RMSEA(IC90)=0,11(0,10-0,12) ; CFI=0,85 ; TLI=0,88 ; WRMR=2,50). Les saturations factorielles obtenues ne sont pas identiques (cf figure 3) et les contributions au χ2 déséquilibrées (EF=170,6 ; ET=306,6).

Figure 3 : Modèles factoriels des réponses de tous les enseignants selon leur statut (n = 913)

Les corrélations entre termes d’erreur (C11/PLAN)  sont : 0,14 (EF) et 0,18 (ET)

Influence de la variable pays (H2.2.)

40Les qualités psychométriques se détériorent moins quand on prend en compte le pays des répondants (χ2(72)=297,8 ; p<0,01 ; RMSEA(IC90)=0,08(0,07-0,09) ; CFI=0,89 ; TLI=0,91 ; WRMR=1,91). Les saturations factorielles obtenues tendent à être identiques (cf figure 4) et les contributions au χ2 quasiment équilibrées (BEL=123,2 ; GEN=174,1).

Figure 4 : Modèles factoriels des réponses de tous les enseignants selon leur pays (n = 913)

Les corrélations entre termes d’erreur (C11/PLAN)  sont : 0,25 (BEL) et 0,23 (GEN)

Stabilité factorielle des items spécifiques selon le statut et le pays (H2.3.)

41La structure factorielle selon toutes les variables n’est pas concluante (χ2(180)=743,4 ; p<0,01 ; RMSEA(IC90)=0,12(0,11-0,13) ; CFI=0,74 ; TLI=0,84 ; WRMR=3,23). Les saturations diffèrent et sont problématiques car supérieures à 1 (cf figure 5). Les contributions au χ2 sont quelque peu équilibrées si on considère d’une part les enseignants en formation et d’autre part les enseignants titulaires (EFGEN=153,3 ; EFBEL=140,9 ; ETGEN=212,8 ; ETBEL=236,3).

Figure 5 : Modèles factoriels des réponses de tous les enseignants selon leur statut et leur pays (n = 913)

Les corrélations entre termes d’erreur (C11/PLAN)  sont : 0,06 (EFGEN), 0,26 (EFBEL), 0,11 (ETGEN) et 0,08 (ETBEL)

Conclusion

42La première hypothèse (H1.) concerne la structure factorielle des items lorsqu’ils sont soumis à des enseignants issus de la même population que ceux qui les ont produits lors d’interviews. Nous obtenons un modèle à 4 facteurs dont 3 convergent pour représenter la centration sur les forts afin de couvrir le programme accompagnée de stratégies compensatoires pour les faibles. L’autre représente l’adaptation des contenus des leçons sur les élèves moyens. Ses qualités psychométriques sont attestées et sa structure correspond parfaitement aux dilemmes associés à la gestion de l’hétérogénéité de niveaux des élèves telle qu’identifiée lors des recherches qualitatives précédentes. Les items qui les composent convergent généreusement entre eux et les corrélations entre leurs termes d’erreur ont un sens conceptuel avéré permettant d’en esquisser la dynamique. Ainsi, la cadence instructionnelle sur les forts s’accompagne d’une envie de couvrir le programme entraînant le besoin de compenser ce choix pour ceux qui suivent moins vite. Par ailleurs, la corrélation entre les dilemmes programme-cadence-compensation et planification montre que l’établissement des plans de leçon est une tâche qui adopte une logique complémentaire à cet enseignement soutenu : celle de correspondre à une majorité des élèves de la classe en calibrant les plans sur les moyens.

43La deuxième hypothèse (H2.) porte sur l’effet des caractéristiques des répondants si on se centre sur le primaire. Le modèle général obtenu avec un nombre restreint d’items obtient de bonnes métriques. Il identifie deux facteurs : la planification sur les moyens avec sensiblement les mêmes items que précédemment et la cadence sur les forts compte tenu du programme et de la progression des faibles. Ce dernier n’est plus scindé en sous-facteurs dû à la diminution des items. Néanmoins, la structure des dilemmes se retrouve bien que leur corrélation soit moins prononcée. Spécifiquement, pour les trois sous-hypothèses, malgré des modèles factoriels proches, on a :

  • que le statut des enseignants intervient sur la structure factorielle (H2.1.) ;

  • qu’il y a un effet plutôt modéré de leur pays d’intervention professionnelle (H2.2.) ;

  • que les métriques de l’instrument de mesure des dilemmes pourraient varier selon les caractéristiques retenues (H2.3.) mais on se situe ici au niveau de la tendance vu l’ajustement confiné du modèle aux données.

44Détecter une variation des qualités psychométriques d’un instrument de mesure dans des échantillons aux caractéristiques différentes issus de pays différents est classique voire inévitable (Byrne, 2012). Le but n’est pas de proposer un instrument universel car cette entreprise est vaine et probablement inutile. Ce qui importe, c’est la structure conceptuelle que les factorisations identifient. En d’autres termes, au-delà des différences de métriques, c’est la convergence des réponses aux affirmations qui est intéressante. Dans notre cas, quelle que soit la configuration, les factorisations sur les échantillons en indépendant (cf annexe) ou combinées (figures 2 à 5), identifient deux contradictions : planifier sur les moyens alors que l’enseignement s’adapte aux forts compte tenu du programme avec des compensations pour les faibles. Cette opposition entraîne, d’après les recherches, une réflexion poussant les enseignants à résoudre ces dilemmes par des choix délicats qui les poussent à tenter d’équilibrer les différents pôles en tension. Nos résultats montrent que ces dilemmes sont davantage partagés par les enseignants belges et genevois bien que les métriques des items diffèrent et que la qualité de la mesure ne soit pas totalement équivalente. Aussi, ils indiquent que les enseignants en formation ont un ressenti différent des titulaires à ce propos puisque les métriques n’assurent pas la comparaison. La prise en compte combinée de ces caractéristiques montre des profils de réponses contrastés même si les enseignants en formation à Genève et en Belgique adoptent un pattern de réponse proche des titulaires belges : les dilemmes vont clairement dans le sens des constats précédents. Le profil des titulaires genevois est plus « idéaliste » ou « moins fataliste » en ce que les saturations sont fortes pour les stratégies compensatoires pour les faibles et moindres pour les affirmations sur la pression du programme et la cadence sur les forts.

45Au-delà des effets de désirabilité sociale susceptibles d’avoir influencé les réponses des enseignants (peut-être celles des titulaires genevois), cette recherche, comme toutes les autres, souffre de limites. Nous excluons d’emblée celle de la taille d’échantillon puisque nous dépassons les 900 répondants. Par contre, les aléas et dilemmes de la recherche n’ont pas permis de conserver toutes les affirmations de l’outil de mesure voire que certaines ont dû être reformulées pour tous nos échantillons. Ceci peut être problématique pour l’identification des équivalences des structures factorielles et, surtout, des qualités psychométriques des outils de mesure. Néanmoins, les factorisations sur les échantillons en indépendant puis combinés faisant apparaître des modèles proches, cette inquiétude peut être modérée. Toutefois, il conviendrait, à l’avenir et si des recherches quantitatives sur la question des dilemmes autour de la gestion de l’hétérogénéité de niveaux des élèves par des enseignants de pays et statuts différents intéresse, d’utiliser les mêmes affirmations pour tous les échantillons. En effet, notre instrument est représentatif de sa population d’origine même si quelques corrections d’items seraient intéressantes. Ainsi, il conviendrait peut-être de scinder les items combinant plusieurs idées (e.g. C32) pour les soumettre séparément à l’avis des répondants.

46Certains estimeront aussi que la question des dilemmes ne peut être investiguée autrement que par des recherches qualitatives, ethnologiques, psychanalytiques, … Peut-être !? Cependant, ce type de recherche n’a aucun pouvoir de globalisation ou rassembleur des réflexions sur les problèmes auxquels les enseignants font face quel que soit leur milieu. L’élargissement sur des échantillons vastes dépasse cette limite et élargit le champ visuel compte tenu des recommandations de Clark et Peterson (1986) invitant le test des observations du teacher thinking sur des échantillons restreints auprès d’échantillons élargis. D’autres considèreront que la gestion des dilemmes ne peut se faire sans l’étude des interactions en classe. Nous leur emboîtons le pas et avons proposé des recherches allant dans ce sens ailleurs. Néanmoins, l’objectif de ce texte se situait exclusivement sur la structure des représentations des enseignants et de leur variabilité en fonction de certaines de leurs caractéristiques. Des recherches combinant les deux approches devraient continuer à être menées.

47Enfin, nous relevons les dilemmes de la gestion de l’hétérogénéité auprès de tous nos échantillons même si notre instrument de mesure n’a pas le même pouvoir psychométrique pour les identifier. Ceci est un constat important puisqu’il nous permet de montrer qu’il existe des différences dans les représentations sur ces dilemmes en fonction des caractéristiques des répondants mais que celles-ci sont partagées. Pour la formation des enseignants cela signifie qu’il est important de sensibiliser les pédagogues à la gestion de ces dilemmes et pousse les formateurs à proposer des enseignements sur la construction de stratégies de gestion des différences de niveaux des élèves dépassant les pédagogies de différenciation à l’efficacité limitée (Hattie, 2009; Jobin & Gauthier, 2008). Nous espérons que ces constats motiveront d’autres chercheurs à prolonger ces recherches et voies de formation.

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Annexe

Annexe 1 : Modèles factoriels spécifiques par pays et par statuts

Statut

Pays

Enseignants en formation (EF)

Enseignants titulaires (ET)

Genève

(χ2(19)=23,4 ; p=0,22 ; RMSEA(IC90)=0,02(0,01-0,05) ; CFI=0,99 ; TLI=0,99 ; WRMR=0,49)

(χ2(19)=44,9 ; p<0,01 ; RMSEA(IC90)=0,11(0,07-0,14) ; CFI=0,87 ; TLI=0,80 ; WRMR=0,76)

Belgique

(χ2(19)=55,6 ; p<0,01 ; RMSEA(IC90)=0,09(0,06-0,11) ; CFI=0,96 ; TLI=0,94 ; WRMR=0,73)

(χ2(19)=25,4 ; p=0,16 ; RMSEA(IC90)=0,05(0,00-0,10) ; CFI=0,96 ; TLI=0,95 ; WRMR=0,53)

Les modèles établis avec les réponses des échantillons des EF genevois et ET belges obtiennent de bonnes valeurs psychométriques. Elles sont acceptables pour les autres modèles sauf pour les RMSEA et quelques saturations qui posent problème. Dans l’ensemble, même si les structures factorielles sont identiques, les saturations des items dans les facteurs ne sont pas semblables augurant d’une variance des modèles factoriels.

Annexe 1 : Modèles factoriels spécifiques par pays et par statuts

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Notes

1 Durand (1996) reprend erronément cette référence en mentionnant les moyens alors que Tochon (1993) la cite inexactement en renvoyant aux forts.

2 D’autres références sont disponibles ailleurs (cf. Wanlin & Laflotte, 2017).

3 Avec la notion d’archi-élève, on a une représentation mentale de l’élève collectif (e.g. Goigoux, Riou, & Serres, 2015) qui tranche avec l’idée de catégories d’élèves de la classe (e.g. Berliner, 1987).

4 Pour apprécier la qualité psychométrique de son modèle, cet auteur se réfère aux mêmes valeurs seuil que ce texte (voir plus loin)

5 Si Dessart (2016) conserve tous les items du tableau 1 (en rajoutant C24), Crahay (2010-2014) ne l’a pas pu vu la taille de son questionnaire. Il maintient 9 affirmations sous la forme de 12 items. Par exemple, C33 devient : « Quand une consigne n’est pas comprise par les élèves en difficulté, il faut mettre le reste de la classe en activité puis leur expliquer de manière individuelle en passant dans les bancs. (C33a) », « Pour être sûr que tous ont compris les consignes d’un exercice, il est bon que l’enseignant passe dans les bancs pour donner des explications complémentaires à ceux qui sont en difficulté. (C33b) » et, « Une fois la consigne des exercices donnée, il est normal que les enseignants mettent rapidement les élèves en activité pour éviter tout débordement quitte à ce que les élèves en difficulté ne l’aient pas comprise. (C33c) ». L’item C23 est reformulé : « Pour concevoir les épreuves d’évaluation, il faut tenir compte du niveau des plus faibles de la classe. (C23a) » (inversé) et « Il est normal d’ajuster les questions des évaluations en fonction de la compétence moyenne générale de la classe. » (C23b). Les autres items sont légèrement raccourcis en retirant les allusions aux stratégies de compensation ce qui n’est pas dérangeant puisqu’elles ne sont pas centrales au propos de ce texte. Ainsi, C32 devient « Pour un bon contrôle de la classe, il ne faut pas perdre de temps à attendre les réponses des élèves qui ne trouvent pas immédiatement les solutions aux questions. ».

6 Ici, nous ne rapportons que les AFC et AFCGM. Le lecteur intéressé peut contacter l’auteur de référence pour obtenir : des précisions sur les traitements, le questionnaire et, sous conditions, la base de données.

7 Vu les mises en garde contre l’alpha de Cronbach (Laveault, 2012), nous recourrons à un coefficient adapté calculé à partir des données de la confirmation factorielle (Béland, Cousineau, & Loye, 2017; T. Brown, 2006; Furr, 2011). Il s’interprète comme l’alpha de Cronbach : ses valeurs doivent se situer entre les bornes ouvertes allant de .65 à .90 voire .95 (avec une meilleure qualité pour les valeurs approchant .95).

8 Avant une AFCGM, on examine les structures factorielles des réponses de chaque sous-échantillon. Ici, elles sont proches mais pas totalement superposables et de qualités psychométriques différentes. La suite analyse en quelque sorte leur degré de proximité. Pour plus de détails, voir annexe et/ou contacter l’auteur de référence.

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Table des illustrations

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Légende Tableau 1 : Liste des affirmations et structures factorielles dans Wanlin 2010b et 2016
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Légende Figure 1 : Modèle factoriel des réponses des titulaires belges (n=137 ; étude 1)
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Légende Figure 2 : Modèle factoriel général des réponses de tous les enseignants (n = 913)
Crédits Les corrélations entre termes d’erreur sont : 0,19 (C11/PLAN) ; les explorations montrent que C12 ne sature dans aucun facteur ; Pour choisir quelle formulation de C33 et C23 conserver, nous référons aux saturations qui représentent le mieux leur facteur : C33c et C23b.
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Légende Figure 3 : Modèles factoriels des réponses de tous les enseignants selon leur statut (n = 913)
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Légende Figure 4 : Modèles factoriels des réponses de tous les enseignants selon leur pays (n = 913)
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Légende Figure 5 : Modèles factoriels des réponses de tous les enseignants selon leur statut et leur pays (n = 913)
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Pour citer cet article

Référence électronique

Philippe Wanlin, Pascale Dessart et Marcel Crahay, « Hétérogénéité des niveaux et rythmes des élèves : dilemmes d’enseignants du primaire en formation et titulaires dans deux contextes », Éducation et socialisation [En ligne], 54 | 2019, mis en ligne le 24 novembre 2019, consulté le 16 décembre 2019. URL : http://journals.openedition.org/edso/7518 ; DOI : 10.4000/edso.7518

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