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Facteurs associés au risque de décrochage scolaire : vers une approche intégrative

Factors associated with the risk of school dropout: toward an integrative approach
Benoît Galand and Virginie Hospel

Abstracts

This study focuses on students at risk of dropping out but still attending school. The aim is to assess the respective weight of several factors associated with dropout risk, while proposing a model of the relationships between those factors. The central hypothesis is that more proximal factors have more weight and mediate at least partially the effects of more distal factors. 3646 students in grade 9 participated to an anonymous survey. Perceived task value, withdrawal, friends with dropout intentions, drug use, and depression are directly associated with dropout risk. The results largely support the proposed model.

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Remerciements

Les auteurs tiennent à remercier les Cellules de veille de la région de Bruxelles-capitale pour leur aide dans la conception des outils de mesure et la collecte des informations utilisés dans cette étude.

Introduction

1La lutte contre le décrochage scolaire fait partie des priorités des gouvernements de nombreux pays européens (Blaya, 2010 ; Esterle-Hédibel, 2006). Ce choix s’explique par les nombreuses conséquences négatives supposément attachées au décrochage, tant du point de vue des jeunes concernés qu’au niveau sociétal (Bjerk, 2012 ; Furnée, Groot, & van den Brink, 2008 ; Galand, Macquet, & Philippot, 2000). N’ayant pas attendu cette mise à l’agenda politique, plusieurs décennies de recherche ont accumulé une somme considérable de connaissances scientifiques sur le phénomène de l’abandon scolaire (Rumberger, 1987, 2011).

2Un grand nombre de travaux se sont intéressés aux facteurs différenciant les élèves qui abandonnent l’école avant l’obtention d’un diplôme de ceux qui persévèrent (Robertson & Collerette, 2005 ; Royer, Moisan, Saint-Laurent, & Giasson, 1993). Étudiant souvent quelques facteurs isolés avec un plan de recherche transversal, ces recherches ont identifié une multitude de facteurs sur lesquels les élèves en décrochage se distinguent des autres élèves. Face à cette accumulation de facteurs potentiellement explicatifs, de vastes études longitudinales ont cherché à identifier les variables susceptibles de prédire le décrochage en prenant en compte plusieurs facteurs de manière intégrée (Ensminger & Slusarcick, 1992 ; Rumberger, 1995 ; Stearns, Moller, Blau, & Potochnick, 2007). Ces études montrent qu’une diversité de facteurs (individuels, sociaux, familiaux, culturels, socio-économiques et institutionnels) peuvent prédire le décrochage et que ces facteurs sont généralement associés entre eux. L’ensemble de ces travaux souligne la faible pertinence d’une approche par facteur isolé, qui viserait à trouver le facteur principal expliquant le décrochage, et indique que c’est souvent l’accumulation de facteurs négatifs qui augmente le risque d’abandon (Janosz, 2000).

3Dans une optique de prévention, il est néanmoins utile de savoir si tous les facteurs sont importants à prendre en compte ou si certains ont nettement plus de poids que d’autres. Il est également utile de mieux comprendre les liens qui unissent ces divers facteurs. Par conséquent, plutôt que de savoir si tel ou tel facteur distingue les élèves en décrochage scolaire des autres, la présente étude vise à contribuer à un double enjeu scientifique : d’une part identifier les facteurs les plus « distinctifs » ou « prédictifs » parmi l’ensemble des facteurs investigués (Battin-Pearson et al., 2000), d’autre part élaborer des modèles théoriques organisant les relations entre ces multiples facteurs (de Witte, Cabus, Thyssen, Groot, & van den Brink, 2013).

Comprendre les processus qui aboutissent au décrochage

4Vu la diversité des facteurs associés à l’abandon scolaire, repérer ceux qui ont le plus de poids constitue un redoutable défi. Rares sont en effet les études qui parviennent à appréhender l’ensemble des catégories de facteurs (de Witte et al., 2013 ; Rumberger, 1995). Néanmoins, plusieurs études relativement intégratives convergent – malgré des différences d’opérationnalisation – pour souligner l’effet prépondérant de l’expérience scolaire sur le risque de décrochage (Galand, 2004 ; Janosz, LeBlanc, Boulerice, & Tremblay, 1997). Ainsi, outre l’origine sociale des élèves, les résultats empiriques d’études diversifiées mettent souvent en avant les effets des échecs scolaires et des problèmes de discipline (mais ces deux variables sont aussi parmi les plus étudiées) (Barrington & Hendricks, 1989 ; Fortin, Royer, Potvin, Marcotte, & Yergeau, 2004). La plupart des études intégratives disponibles ont cependant été réalisées en Amérique du Nord (Janosz, 2000 ; Rumberger, 2011). Les études quantitatives à large échelle sur ce sujet sont extrêmement rares en Europe francophone, les études récentes en France se concentrant le plus souvent sur des publics précarisés (Esterle-Hédibel, 2006). On peut donc se demander dans quelle mesure les résultats nord-américains y sont transposables. On peut notamment s’interroger sur le pouvoir « explicatif » de l’échec scolaire dans des systèmes d’enseignement qui recourent beaucoup plus massivement au redoublement (Crahay, 2007), et sur celui du niveau socio-économique dans des contextes sociaux plus égalitaires (Wilkinson & Pickett, 2013), comme c’est le cas en France et en Belgique.

5Si un grand nombre de facteurs, eux-mêmes corrélés, sont associés au risque de décrochage scolaire, il est non seulement intéressant d’estimer leur poids relatif, mais aussi de mieux comprendre les relations qu’ils entretiennent entre eux (Kaplan, D. S., Peck, & Kaplan, H. B., 1997 ; Stearns et al., 2007). De fait, l’expérience scolaire des élèves peut elle-même être influencée par le fonctionnement familial ou leur parcours scolaire antérieur. Il s’agit alors d’éclairer les processus qui relient différents facteurs et qui peuvent mener au décrochage. Par exemple, comment un échec précoce accroît-il les risques d’abandon scolaire en secondaire ?

6Mieux comprendre les dynamiques qui aboutissent au décrochage scolaire implique d’avoir une définition claire du décrochage lui-même. Or, il n’existe pas de consensus quant à cette définition, ce qui pose des problèmes de mesure (Fortin et al., 2004 ; Thibert, 2013). Le décrochage scolaire est parfois défini comme un statut : c’est la situation d’un élève qui ne répond plus aux critères de fréquentation scolaire ou de délivrance d’un diplôme. Dans d’autres cas, le décrochage est défini comme un événement : c’est le moment où l’élève abandonne l’école. D’autres fois encore, le décrochage est défini comme un processus évolutif de désengagement progressif de l’école. Parmi les chercheurs, un grand nombre se rallie néanmoins à la définition du décrochage comme l’étape finale d’un processus graduel, qui commence souvent tôt dans la scolarité, où désavantages sociaux, difficultés psychologiques, échecs et problèmes de discipline à l’école s’entremêlent et se renforcent mutuellement, et au cours duquel des élèves perdent l’intérêt et le sens de la scolarité (Alexander, Entwisle, & Horsey, 1997 ; Janosz, Archambault, Pagani, & Morizot, 2008 ; Sweeten, Bushway, & Paternoster, 2009). Au sein de ce continuum, le décrochage n’est alors pas conçu comme un événement soudain et isolé, mais comme une étape précédée de signes avant-coureurs d’intensité variable. Par rapport à cette étape finale, certains facteurs peuvent être vus comme plus distaux et d’autres comme plus proximaux, tant du point de vue temporel que de leur capacité à avoir un effet direct sur les conduites des élèves (Garnier, Stein, & Jacobs, 1997 ; Jimerson, Egeland, Sroufe, & Carlson, 2000).

7Dans ce processus de désengagement, plutôt que de se focaliser sur les élèves qui ont déjà abandonné l’école, le choix de la présente étude est de s’intéresser aux élèves encore présents à l’école mais qui se trouvent en situation de risque de décrochage en raison de leur absentéisme répété, leur attitude positive à l’égard du décrochage et leur intention d’abandonner l’école (Henry, Knight, & Thornberry, 2012 ; Kaplan et al., 1997 ; Vallerand, Fortier, & Guay, 1997). Il s’agit en quelque sorte d’investiguer l’étape qui précède celle de l’abandon scolaire, ces trois caractéristiques constituant des facteurs proximaux du décrochage (Davis, Ajzen, Saunders, & Williams, 2002 ; de Witte & Csillag, 2012). La situation de ces élèves nous semble intéressante à étudier à plus d’un titre. Étant donné leurs attitudes et comportements, même s’ils continuent à fréquenter l’école, il est fort probable qu’ils ne profitent pas pleinement des opportunités d’apprentissage qui y sont proposées. De plus, ils constituent une source d’insatisfaction pour les enseignants et mobilisent l’énergie des équipes éducatives (Blaya, 2010 ; Credé, Roch, & Kieszczynka, 2010 ; Galand, Philippot, Petit, Born, & Buidin, 2004). Ces élèves risquent également de perturber le déroulement des cours et de jouer le rôle de modèle négatif pour leurs pairs (Farmer et al., 2003). En outre, étant encore présents à l’école, ces élèves sont plus accessibles à des interventions que les jeunes ayant quitté l’école. Étant donné les coûts élevés et l’efficacité toute relative des programmes à destination des jeunes en situation de décrochage, ces élèves forment également un public de choix pour des actions de prévention (Fortin et al., 2004 ; Lan & Lanthier, 2003).

Organiser les relations entre facteurs

8Cet article a pour objectif principal d’évaluer, ailleurs que dans un contexte nord-américain, le poids relatif d’un grand nombre de facteurs potentiellement liés au risque de décrochage scolaire, tout en proposant une modélisation des relations entre ces facteurs. La modélisation que nous proposons est schématisée dans la figure 1. Ce schéma est une tentative d’organiser les relations entre plusieurs facteurs documentés comme étant liés au décrochage scolaire (de Witte et al., 2013). Ainsi qu’expliqué ci-dessus, la variable de sortie est le risque de décrochage, opérationnalisé par trois indicateurs : l’absentéisme volontaire, les bénéfices perçus du décrochage et l’intention d’abandon.

9Les caractéristiques démographiques et les caractéristiques familiales structurelles, soit des facteurs relativement stables et sur lesquels l’école n’a pas prise, sont considérées comme les facteurs les plus distaux.

10Concernant les caractéristiques démographiques, certaines études indiquent que le risque de décrochage augmente avec l’âge et que les garçons sont plus touchés que les filles (Blaya, 2010 ; Rumberger, 1995). Pour ce qui est des caractéristiques structurelles des familles, certaines études indiquent que le risque de décrochage est plus important si les parents ont été peu scolarisés, sont sans emploi, sont séparés, sont d’origine étrangère, si la langue parlée à la maison n’est pas la langue d’enseignement, ou si la famille dispose de peu de ressources matérielles ou culturelles (Astone & McLanahan, 1991 ; Cairns, R. B., Cairns, B. D., & Neckerman, 1989 ; Ensminger & Slusarcick, 1992 ; Janosz et al., 1997).

Figure 1

Modèle hypothétique des relations entre facteurs associés au risque
de décrochage scolaire

Modèle hypothétique des relations entre facteurs associés au risquede décrochage scolaire

Figure 1

Hypothetical model of relationship between factors associated with dropout risk

11Le modèle postule que ces facteurs démographiques et familiaux structurels ont un effet sur les facteurs familiaux fonctionnels et sur le parcours scolaire de l’élève (Duru-Bellat, 2002), et que ces derniers facteurs médiatisent en partie l’effet des facteurs familiaux structurels sur le risque de décrochage (Jimerson et al., 2000 ; Rumberger, 2011). Concernant les caractéristiques fonctionnelles des familles, plusieurs études mettent en avant le rôle préventif de la perception par l’élève du soutien et des aspirations scolaires de ses parents face à l’abandon scolaire (Fan & Chen, 2001 ; Jimerson et al., 2000). À propos du parcours scolaire de l’élève, des études montrent que le fait de redoubler (Goldschmidt & Wang, 1999 ; Jimerson, Anderson, & Whipple, 2002), d’être exclu d’un établissement (Velez, 1989), de changer d’établissement (Teachman, Paasch, & Carver, 1996), ou d’aboutir dans une filière professionnelle (Alexander et al., 1997), est associé à un risque accru de décrochage. Il est clair qu’il existe des liens entre les caractéristiques fonctionnelles de la famille et le parcours scolaire (Astone & McLanahan, 1991 ; Garnier et al., 1997), liens qui sont probablement réciproques, mais le modèle ne se prononce pas sur le sens de ces relations. C’est pourquoi ces deux catégories de facteurs sont incluses dans la même étape.

12Les problèmes psychosociaux et les relations avec les pairs sont considérés comme des variables intermédiaires au sein du modèle (voir figure 1). Nombre d’études indiquent que les caractéristiques démographiques, familiales et scolaires ont un effet sur la manifestation de problèmes psychosociaux et sur le développement des relations avec les pairs (Finn, 1989), ces derniers étant supposés médiatiser les effets des facteurs familiaux et du parcours scolaire sur le décrochage (Stearns et al., 2007). Concernant les problèmes psychosociaux, la fréquence de symptômes dépressifs (Gagné, Marcotte, & Fortin, 2011 ; Quiroga, Janosz, Bisset, & Morin, 2013), de conduites d’agression (Farmer et al., 2003 ; Kokko, Tremblay, Lacourse, Nagin, & Vitaro, 2006) ou de consommation de psychotropes (Janosz, LeBlanc, & Boulerice, 1998 ; Kaplan & Liu, 1994) est associée à un risque accru de décrochage scolaire. Au sujet des relations avec les pairs, le fait d’être rejeté par ses camarades de classe (French & Conrad, 2001), le fait d’être victimisé par d’autres élèves (Janosz et al., 1997) ou le fait de s’affilier à des pairs désengagés de leur scolarité (Kasen, Cohen, & Brooks, 1998 ; Véronneau, Vitaro, Pedersen, & Tremblay, 2008), sont liés à une plus forte probabilité d’abandonner l’école. Il paraît évident que problèmes psychosociaux et relations avec les pairs sont partiellement reliés, sans doute de manière réciproque (Cairns et al., 1989 ; Galand & Hospel, 2013). Cependant, l’objet du modèle n’étant pas de trancher cette question, ces deux catégories de variables ont été incluses dans la même étape.

13La motivation scolaire et l’engagement comportemental des élèves sont considérés dans le modèle comme des facteurs plus proximaux du risque de décrochage (voir figure 1). Les caractéristiques démographiques, familiales et scolaires, ainsi que les problèmes psychosociaux et les relations avec les pairs, peuvent influencer la motivation scolaire et l’engagement comportemental (Appleton, Christenson, & Furlong, 2008), mais le modèle fait l’hypothèse que la motivation et l’engagement médiatisent largement l’effet des problèmes psychosociaux et des relations avec les pairs sur le risque de décrochage (Kaplan et al., 1997 ; Rumberger, 2011). Concernant la motivation, les élèves qui ont un plus faible sentiment d’appartenance à leur école (Battin-Pearson et al., 2000), qui perçoivent moins la valeur des activités scolaires (Lan & Lanthier, 2003), ou qui ont un sentiment de compétence moins élevé (Hardre & Reeve, 2003) sont plus à risque de décrochage. Quant à l’engagement comportemental, les élèves qui participent moins en classe, font moins d’effort pour respecter les consignes des enseignants ou se mettent davantage en retrait pendant les cours présentent un risque plus élevé de décrochage (Archambault, Janosz, Fallu, & Pagani, 2009). Il est fort probable que la motivation ait un effet sur l’engagement comportemental (Skinner, Furrer, Marchand, & Kindermann, 2008 ; Dupont, Galand, & Nils, 2014), mais pour ne pas trop complexifier les analyses, ces deux catégories de facteurs sont incluses dans la même étape du modèle.

14Finalement, en ce qui concerne la situation scolaire, de nombreuses recherches mettent en avant les faibles performances scolaires et les problèmes de discipline comme des facteurs clés dans le processus de décrochage (Battin-Pearson et al., 2000 ; Janosz et al., 2013). Le modèle postule donc que ces facteurs proximaux ont une influence prépondérante sur le risque de décrochage et qu’ils sont eux-mêmes influencés par les facteurs plus distaux, dont ils médiatisent largement les effets (Kaplan & Liu, 1994 ; Véronneau et al., 2008). Les caractéristiques sociodémographiques, familiales et scolaires, les problèmes psychosociaux et les relations avec les pairs, ainsi que la motivation et l’engagement peuvent en effet influencer la réussite et la discipline des élèves (Alivernini & Lucidi, 2011 ; de Clercq, Galand, Dupont, & Frenay, 2013), mais ces derniers seraient les plus cruciaux pour la persévérance des élèves dans leur scolarité (Janosz et al., 1997, 1998). Il est certain que performances scolaires et problèmes de discipline s’influencent mutuellement, mais le modèle ne détaille pas ces relations.

15Le modèle présenté dans la figure 1 est donc une tentative d’organiser un ensemble de facteurs associés au risque de décrochage et de schématiser les relations qu’ils entretiennent entre eux. L’hypothèse centrale de ce modèle est que les facteurs plus proximaux ont plus de poids et médiatisent au moins partiellement l’effet des facteurs plus distaux. La partie empirique de cette étude vise à tester la pertinence de cette modélisation dans une population d’élèves tout-venant.

Méthode

Participants et procédure

16Les participants à cette étude étaient des élèves de la troisième année de l’enseignement secondaire belge (dernière année du Collège en France). Dans le système scolaire belge, c’est cette année-là que les élèves sont répartis dans différentes filières qui donnent accès à des formations spécifiques, alors que jusque-là ils suivaient un tronc commun. Les données disponibles montrent que cette répartition se fait largement sur base de l’échec scolaire plutôt que sur base d’un choix positif des élèves (Fédération Wallonie-Bruxelles, 2012). Une série d’élèves se retrouvent donc dans des options pour lesquelles ils n’ont pas eu l’occasion de développer un vrai projet. Ce moment du parcours scolaire nous paraissait particulièrement intéressant concernant la prévention du risque de décrochage.

17Au total, 3 646 élèves provenant de 64 établissements situés en milieu urbain ont participé à cette enquête. Après suppression des questionnaires mal complétés et des données manquantes (3 % de l’échantillon initial), 3 534 élèves ont été retenus dans les analyses. Ces participants ont entre 13 et 19 ans, avec un âge moyen de 15 ans et demi, et se répartissent équitablement par genre (49,7 % de filles). La répartition des participants par âge, par genre et par filières d’enseignement est proche de celle observée dans l’ensemble des élèves de 3e année sur le territoire concerné (données 2009-2010), avec toutefois une légère surreprésentation de la filière la moins fréquentée (ce qui nous permet d’avoir un nombre d’élèves suffisamment large dans cette filière également). Concernant le redoublement, 39,3 % des élèves rapportent n’avoir jamais redoublé, 33,8 % rapportent avoir redoublé une fois, et 26,9 % plus d’une fois. Ces proportions sont très proches de celles de la population de référence.

18Les données ont été recueillies par questionnaire écrit anonyme. La passation du questionnaire avait lieu à l’école durant une période de cours. Dans certaines classes, sur la base de l’avis des enseignants, les questions ont été lues à voix haute, afin de s’assurer de leur bonne compréhension par les élèves. La passation a été assurée par une personne extérieure aux établissements scolaires, ce qui garantissait aux élèves la confidentialité de leurs réponses vis-à-vis du personnel scolaire. La passation du questionnaire a été réalisée par les travailleurs des services Cellules de veille de lutte contre le décrochage scolaire de février à avril 2011 dans les différentes écoles secondaires des municipalités participantes. Chaque service était responsable de l’échantillonnage dans sa municipalité, du contact avec les directions des établissements scolaires et avec les équipes enseignantes, de l’organisation et de la collecte des données en respectant le protocole de passation. Ce protocole décrivait la manière de se présenter aux élèves, les objectifs de l’étude, les règles de déontologie à respecter, les consignes de passation, et les réponses à apporter aux questions éventuelles des élèves durant la passation du questionnaire. La participation des élèves se faisait sur une base volontaire, après présentation des objectifs et des consignes.

Mesures

19La plupart des mesures s’appuient sur des échelles existantes dont la formulation a été adaptée au contexte de la présente étude. Un pré-test a été réalisé auprès d’un échantillon d’élèves de 3e secondaire d’un autre territoire que celui de l’enquête. Parallèlement au pré-test, un focus-groupe au sujet du questionnaire a été mené avec un groupe d’élèves présentant les mêmes caractéristiques que l’échantillon visé. Les élèves se sont montrés dans l’ensemble très réceptifs et leurs remarques ont permis d’adapter le questionnaire (formulation de certaines questions, mise en page), ainsi que le protocole de passation.

Structure familiale (OCDE, 2008)

20Niveau de diplôme des parents. Il était demandé aux participants d’indiquer le plus haut niveau de diplôme de leurs parents (de l’absence de diplôme à un diplôme universitaire).

21Parents sans emploi. Il était demandé aux participants d’indiquer si oui ou non chacun de leur parent exerçait un emploi.

22Ressources matérielles. Il était demandé aux participants d’indiquer la présence ou non de cinq ressources matérielles à leur domicile (e.g. chambre individuelle, ordinateur).

23Possessions culturelles. Il était demandé aux participants d’indiquer la présence ou non de six types d’objets culturels à leur domicile (e.g. livres scientifiques, instrument de musique).

24Nationalité des parents. Il était demandé aux participants d’indiquer si chacun de leur parent était d’origine belge, européenne ou extra-européenne.

25Langue parlée à la maison. Il était demandé aux participants d’indiquer si à la maison, on parle uniquement le français, on parle le français et une autre langue, ou on parle surtout une autre langue.

26Séparation parentale. Il était demandé aux participants d’indiquer si la plupart du temps, ils vivaient avec leurs deux parents, avec un seul de leurs parents, ou ailleurs que chez leurs parents.

Fonctionnement familial (Janosz et al., 2008)

27Soutien parental. Trois items portaient sur la disponibilité et l’aide perçue par l’élève de la part de ses parents concernant sa scolarité (α = .81). Exemple : « Je peux compter sur mes parents si je rencontre des difficultés à l’école ». L’échelle de réponse s’étendait de 0 = tout à fait faux à 4 = tout à fait vrai.

28Aspirations parentales. Trois items portaient sur la valorisation et les attentes perçues par l’élève de la part de ses parents concernant sa scolarité (α = .77). Exemple : « Mes parents trouvent que c’est important de bien réussir à l’école ». L’échelle de réponse s’étendait de 0 = tout à fait faux à 4 = tout à fait vrai.

Parcours scolaire

29Nombre de doublement. Il était demandé au participant d’indiquer le nombre de fois où il avait doublé. L’échelle de réponse allait de 0 = jamais à 3 = 3 fois et plus.

30Nombre d’exclusion. Il était demandé au participant d’indiquer le nombre de fois où il avait été exclu d’une école. L’échelle de réponse allait de 0 = jamais à 3 = 3 fois et plus.

31Nombre de changement d’école. Il était demandé au participant d’indiquer le nombre de fois où il avait changé d’école. L’échelle de réponse allait de 0 = jamais à 3 = 3 fois et plus.

32Filière d’enseignement. Il était demandé au participant d’indiquer la filière d’enseignement qu’il fréquentait.

Problèmes psychosociaux

33Dépression. Treize items concernaient la fréquence de plusieurs symptômes de détresse psychologique (Galand et al., 2004 ; α = .90). Exemple : « Il m’arrive d’être mal dans ma peau ». L’échelle de réponse s’étendait de 0 = jamais à 4 = très souvent.

34Consommation de psychotropes. Trois items concernaient la fréquence de consommation de différentes substances psychotropes : alcool, cigarette, cannabis (Favresse & De Smet, 2008 ; alpha = .77). Exemple : « Bois-tu de l’alcool ? » L’échelle de réponse s’étendait de 0 = pas de consommation à 4 = au moins une fois par jour.

35Agression. Huit items concernaient la fréquence de comportements d’agression envers d’autres élèves de l’école (Galand, Hospel, & Baudoin, 2014 ; α = .84 ; Exemple : « Il m’arrive de raconter des choses méchantes sur d’autres élèves »). L’échelle de réponse s’étendait de 0 = jamais à 4 = fois et plus.

Relations avec les pairs

36Rejet perçu. Six items mesuraient le sentiment de l’élève d’être rejeté par ses camarades de classe (Galand, Dernoncourt, & Mirzabekiantz, 2009 ; α = .73). Exemple : « Je me sens exclu(e) par certains élèves ». L’échelle de réponse s’étendait de 0 = tout à fait faux à 4 = tout à fait vrai.

37Victimisation. Huit items concernaient la fréquence avec laquelle l’élève estimait avoir subi des actes négatifs de la part d’autres élèves (Galand & Hospel, 2013 ; α = .83). Exemple : « Il arrive que d’autres élèves m’insultent, me disent des gros mots ». L’échelle de réponse s’étendait de 0 = jamais à 4 = 4 fois et plus.

38Intention d’abandon des amis. Quatre items concernaient l’attitude perçue des amis de l’élève à propos de la poursuite de leur scolarité (Janosz et al., 2008 ; α = .67). Exemple : « Certains de mes amis pensent sérieusement à arrêter l’école ». L’échelle de réponse s’étendait de 0 = tout à fait faux à 4 = tout à fait vrai.

Motivation

39Valeur perçue des apprentissages scolaires. Quinze items portaient sur la perception qu’a l’élève de l’importance, de l’utilité et de l’intérêt des apprentissages scolaires (Galand, 2004 ; Neuville, Frenay, & Bourgeois, 2007 ; α = .87). Exemple : « Je trouve important de bien réussir à l’école ». L’échelle de réponse s’étendait de 0 = tout à fait faux à 4 = tout à fait vrai.

40Compétence perçue. Six items portaient sur la perception de l’élève de ses capacités à réussir à l’école (Galand & Philippot, 2002 ; α = .69). Exemple : « Je suis certain(e) que je peux comprendre ce qu’on apprend aux cours ». L’échelle de réponse s’étendait de 0 = tout à fait faux à 4 = tout à fait vrai.

41Sentiment d’appartenance. Six items portaient sur le sentiment de l’élève de s’identifier positivement à son option et à son école (Galand & Dupont, 2002 ; α = .74). Exemple : « Je me sens vraiment à ma place dans cette option ». L’échelle de réponse s’étendait de 0 = tout à fait faux à 4 = tout à fait vrai.

Engagement (Hospel & Galand, 2010 ; Skinner et al., 2008)

42Participation. Les quatre items de cette échelle évaluaient à quel point l’élève participait activement durant les cours (α = .77). Exemple : « En classe, je fais des propositions ou j’apporte de nouvelles idées ». L’échelle de réponse s’étendait de 0 = jamais à 4 = très souvent.

43Respect des consignes. Les cinq items de cette échelle avaient pour but de mesurer à quel point l’élève respecte les consignes données par les professeurs (α = .80). Exemple : « Je rends mes devoirs à temps ». L’échelle de réponse s’étendait de 0 = jamais à 4 = très souvent.

44Retrait (α = .76). Les quatre items de cette échelle visaient à évaluer à quel point l’élève se met en retrait des activités scolaires. Exemple : « En classe, je rêve, je pense à autre chose ». L’échelle de réponse s’étendait de 0 = jamais à 4 = très souvent.

Situation scolaire

45Sanctions. Il était demandé à l’élève d’indiquer avec quelle fréquence il / elle avait reçu différentes sanctions depuis le début de l’année (cinq items, α = .70). Exemple : « Depuis le début de l’année, combien de fois as-tu reçu une remarque dans ton journal de classe ? » L’échelle de réponse s’étendait de 0 = jamais à 4 = 4 fois et plus.

46Notes scolaires. Il était demandé à l’élève d’indiquer quelles notes il / elle avait obtenues en français et en mathématiques lors du dernier bulletin.

Risque de décrochage

47Absentéisme. Quatre items portaient sur la fréquence de l’absentéisme volontaire de la part de l’élève (Galand, 2004 ; α = .78). Exemple : « Je trouve des excuses pour ne pas aller à l’école ». L’échelle de réponse s’étendait de 0 = jamais à 4 = très souvent.

48Intention d’abandonner l’école. Quatre items portaient sur l’intention de l’élève d’arrêter de fréquenter l’école (Davis et al., 2002 ; α = .72). Exemple : « Je pense sérieusement à abandonner l’école ». L’échelle de réponse s’étendait de 0 = tout à fait faux à 4 = tout à fait vrai.

49Bénéfices perçus du décrochage scolaire. Dix items portaient sur la perception des avantages que tirerait l’élève à abandonner l’école (Janosz, LeBlanc, Boulerice, & Tremblay, 2000 ; α = .87). Exemple : « J’aurais un problème de moins si j’abandonnais l’école ». L’échelle de réponse s’étendait de 0 = tout à fait faux à 4 = tout à fait vrai.

Résultats

Analyses préliminaires

50Premièrement, des analyses préliminaires ont été réalisées dans le but de vérifier si les trois indicateurs de risque de décrochage retenus dans cette étude pouvaient être regroupés en une seule variable. Une analyse factorielle exploratoire montre que l’absentéisme, l’intention d’abandonner l’école et les bénéfices perçus du décrochage scolaire se regroupent clairement sur une même dimension. La cohérence interne de l’ensemble des items est également très forte (α = .89). Par conséquent, la moyenne de ces trois échelles – préalablement centrées et réduites – a été calculée de manière à composer une variable dénommée « risque de décrochage ».

51Deuxièmement, des analyses préliminaires ont été réalisées afin de comparer le risque de décrochage selon les différentes modalités des facteurs qui ne sont pas mesurés sur une échelle continue dans cette étude (genre, structure familiale et parcours scolaire). Il est en effet important de mieux appréhender les effets de ces diverses modalités avant de pouvoir intégrer ces facteurs dans des analyses multivariées testant des effets linéaires. Des comparaisons de moyenne ont donc été réalisées au moyen d’un test T de Student ou d’analyses de variance (ANOVA). Vu la taille de l’échantillon, un seuil de significativité de .001 a été retenu afin d’éviter des résultats significatifs ayant une taille d’effet extrêmement faible. Concernant les facteurs démographiques, une petite différence de risque est visible selon le genre, les garçons (M = .13, ET = .85) rapportant un risque plus élevé que les filles (M = -.12, ET = .74). Concernant les facteurs familiaux structurels, aucune différence de risque de décrochage entre élèves n’apparaît selon le niveau de diplôme du père ou de la mère, selon le fait que le père ou la mère ait ou non un emploi, selon la nationalité des parents, ou selon la langue parlée à la maison. Par contre, le risque de décrochage s’avère légèrement plus élevé si l’élève n’habite pas avec ses deux parents (cet effet est surtout dû aux élèves qui n’habitent avec aucun de leurs deux parents). Concernant le parcours scolaire, le risque de décrochage augmente de façon linéaire avec le nombre de redoublements et d’exclusions, ainsi que de la filière générale à la filière professionnelle. Le risque augmente légèrement avec le nombre de changements d’école, jusqu’à deux, puis se stabilise.

Analyses par catégories de facteurs

52Afin d’évaluer le poids relatif des différentes catégories de facteurs retenus dans cette étude (voir figure 1), chaque catégorie de facteurs a été introduite séparément dans une analyse de régression avec le risque de décrochage comme variable de sortie. Les matrices de corrélations obtenues au moyen d’analyses paramétriques ou non paramétriques présentant des patterns identiques, nous avons opté pour l’analyse de régression linéaire, connue pour sa robustesse, même si certaines de nos variables n’ont a priori pas les propriétés optimales pour ce type d’analyse (Bressoux, 2008). Nous nous intéressons ici à la part de variance dans le risque de décrochage associée à chaque catégorie de facteurs (R2), plutôt qu’au détail des effets.

53Analysés séparément, l’ensemble des facteurs familiaux rendent compte de 11 % de la variance du risque de décrochage. De leur côté, l’ensemble des facteurs de parcours scolaire couvrent 9 % du risque. Conjointement, facteurs familiaux et trajectoire scolaire rendent compte de 16 % du risque. Analysés séparément, l’ensemble des problèmes psychosociaux rendent compte de 22 % de la variance du risque de décrochage. De leur côté, les relations avec les pairs couvrent 24 % du risque. Conjointement, problèmes psychosociaux et relations avec les pairs rendent compte de 34 % du risque. Analysés séparément, l’ensemble des facteurs motivationnels rendent compte de 35 % de la variance du risque de décrochage. De leur côté, les indices d’engagement couvrent 36 % du risque. Conjointement, motivation et engagement rendent compte de 45 % du risque. Analysées séparément, sanction et notes scolaires rendent compte de 15 % de la variance du risque de décrochage. Chaque catégorie de facteurs apparaît être associée au risque, mais l’ampleur de cette association est variable d’une catégorie à l’autre. Mis à part le dernier résultat, les données semblent cohérentes avec le modèle proposé dans la figure 1, puisque les catégories de facteurs plus proximales dans le modèle apparaissent plus fortement associées au risque que les catégories de facteurs plus distales.

Analyses hiérarchiques des facteurs liés au risque de décrochage

54La dernière phase des analyses a consisté à réaliser un premier test du modèle théorique, en identifiant les facteurs les plus fortement associés au risque de décrochage parmi l’ensemble de ceux mesurés, et en identifiant certains effets de médiation (Baron & Kenny, 1986). Pour ce faire, les différents facteurs ont été inclus étape par étape dans une même régression hiérarchique, en suivant le modèle présenté dans la figure 1. La méthode de régression pas à pas a été choisie, de manière à ne retenir que les variables qui sont le plus fortement liées au risque de décrochage. Les résultats des cinq étapes successives figurent dans le tableau 1.

55La première étape consistait à introduire dans l’analyse les facteurs démographiques et les facteurs familiaux structurels. Parmi les facteurs mesurés, les résultats font apparaître un effet de l’âge, du genre, des possessions culturelles et de la séparation parentale. Une fois ces facteurs pris en compte, les autres facteurs n’ont plus d’effet notable sur le risque de décrochage. Ce risque augmente avec l’âge, est plus élevé chez les garçons, diminue avec le nombre de possessions culturelles dans la famille et est plus élevé chez les élèves qui ne vivent pas avec leurs deux parents. Ensemble, ces quatre facteurs rendent compte de 10 % du risque de décrochage.

Tableau 1

Régression hiérarchique (pas à pas) avec le risque de décrochage comme variable de sortie (coefficients standardisés)

M

ET

Étape 1

Étape 2

Étape 3

Étape 4

Étape 5

Sociodémographique

Âge

15.6

1.1

.18

-

-

-

-

Genre

-

-

.14

.10

.11

.09

.09

Famille

Structure

Niveau de diplôme des parents

-

-

-

-

-

-

-

Parents sans emploi

-

-

-

-

-

-

-

Ressources matérielles

4.4

0.8

-

-

-

-

-

Possessions culturelles

3.6

1.6

-.14

-.12

-.12

-.08

-.08

Nationalité des parents

-

-

-

-

-

-

-

Langue parlée à la maison

-

-

-

-

-

-

-

Séparation parentale

-

-

.09

-

-

-

-

Fonctionnement

Soutien parental

3.0

1.0

-.14

-

-

-

Aspirations parentales

3.6

.7

-.14

-.12

-

-

Parcours scolaire

Nbre doublement

.9

.9

.14

-

-

-

Nbre exclusion

.2

.6

.15

-

-

-

Nbre changements d’école

1.3

1.2

-

-

-

-

Filière

-

-

-

-

-

-

Problèmes psychosociaux

Dépression

1.3

.8

.19

.11

.11

Consommation de psychotropes

.5

.8

.19

.11

.11

Agression

.6

.7

.15

-

-

Relations avec les pairs

Rejet perçu

1.0

.8

-

-

-

Victimisation

.6

.7

-

-

-

Intention d’abandon des amis

1.5

.9

.31

.20

.20

Motivation

Valeur perçue

2.5

.6

-.28

-.28

Compétence perçue

2.6

.7

-

-

Sentiment d’appartenance

2.4

.9

-

-

Engagement

Participation

2.2

.9

-

-

Respect des consignes

2.8

.8

-.10

-.10

Retrait

1,6

.9

.22

.22

Situation scolaire

Sanctions

1.0

.9

-

Notes

1.9

1.2

-

R2 ajusté

.10

.17

.38

.53

.53

Δ R2

.10

.07

.21

.15

.00

56Note : N = 3534. Genre : 0 = fille ; 1 = garçon. Tous les coefficients présentés sont significatifs à p < .001.

Table 1

Hierarchical regression (step by step) with dropout risk as dependent variable (standardized coefficients)

57La deuxième étape consistait à introduire dans l’analyse le fonctionnement familial et le parcours scolaire. Les résultats font apparaître un effet du soutien parental, des aspirations parentales, du nombre de redoublements et du nombre d’exclusions. Plus la perception du soutien et des aspirations des parents est élevée, plus le risque est faible. Plus souvent l’élève a redoublé ou a été exclu, plus le risque est élevé. L’ajout de ces variables rend compte de 7 % supplémentaires de la variance du risque de décrochage. Une fois ces facteurs pris en compte, le nombre de changements d’école et la filière d’enseignement n’ont aucun effet direct sur le risque de décrochage. De plus, par rapport à l’étape précédente, l’âge et la séparation parentale n’ont plus d’effet direct. Des analyses complémentaires (corrélations partielles) montrent que l’effet de l’âge est complètement médiatisé par le redoublement (autrement dit, l’âge n’a d’effet que parce qu’il reflète le retard scolaire). De même, l’effet de la séparation parentale est médiatisé par le soutien parental, suggérant que la séparation affecte le soutien perçu qui est lui-même lié au risque de décrochage.

58La troisième étape consistait à introduire dans l’analyse différents problèmes psychosociaux des élèves et les relations avec les pairs. Les résultats font apparaître un effet significatif du niveau de dépression des élèves, de la consommation de psychotropes, du niveau d’agression envers d’autres élèves, et de l’intention d’abandon des amis. Plus le niveau de ces variables est élevé, plus le risque de décrochage augmente. L’ajout de ces variables rend compte de 21 % supplémentaires de la variance du risque de décrochage. Une fois ces facteurs pris en compte, le rejet et la victimisation par les pairs n’ont aucun effet direct sur le risque de décrochage. De plus, par rapport à l’étape précédente, le soutien parental, le nombre de redoublements et le nombre d’exclusions n’ont plus d’effet direct. Des analyses complémentaires montrent que l’effet du soutien parental est complètement médiatisé par le niveau de dépression et par l’intention d’abandon des amis, tandis que les effets du nombre de redoublements et d’exclusions sont médiatisés par l’intention d’abandon des amis et la consommation de psychotropes.

59La quatrième étape consistait à introduire dans l’analyse la motivation et l’engagement des élèves. Les résultats font apparaître un effet de la valeur perçue des apprentissages scolaires, des conduites de retrait et du respect des consignes. Plus la valeur perçue des apprentissages scolaires et le respect des consignes sont élevés, moins le risque est grand. Par contre, plus le retrait est fréquent, plus le risque de décrochage est élevé. L’ajout de ces variables rend compte de 15 % supplémentaires de la variance du risque de décrochage. Une fois ces facteurs pris en compte, la compétence perçue, le sentiment d’appartenance et la participation n’ont aucun effet direct sur le risque de décrochage. De plus, par rapport à l’étape précédente, les aspirations parentales et l’agression envers les pairs n’ont plus d’effet direct. Des analyses complémentaires montrent que l’effet des aspirations parentales est complètement médiatisé par la valeur perçue, alors que l’effet de l’agression est médiatisé par le respect des consignes et le retrait.

60La cinquième étape consistait à introduire dans l’analyse les sanctions et les notes scolaires de l’année en cours. Les résultats ne font apparaître aucun effet direct de ces variables à cette étape de l’analyse. Au final, le modèle rend compte de 53 % de la variance du risque de décrochage.

Analyses exploratoires complémentaires

61Si les analyses menées jusqu’ici permettent d’identifier les facteurs les plus fortement associés à notre indicateur de risque de décrochage, elles ne nous disent rien de la manière dont ces facteurs se combinent chez différentes personnes. Or, certains travaux de recherche mettent en évidence une diversité de profils d’élèves en décrochage (Bowers & Sprott, 2012 ; Janosz et al., 1997). Il nous a donc paru intéressant de compléter de manière exploratoire les résultats ci-dessus avec une analyse centrée sur les personnes, en partant des facteurs principaux qui émergent de l’analyse de régression (voir tableau 1). Une analyse en clusters (k-mean) a été réalisée sur les variables suivantes : valeur perçue, retrait, intention d’abandon des amis, dépression, consommation de psychotropes, et respect des consignes. Après comparaison entre différents nombres de clusters, une solution en six profils d’élèves clairement interprétables nous paraît offrir le meilleur équilibre entre richesse de l’information et parcimonie (voir figure 2). Parmi ces six profils, le plus nombreux rassemble des élèves qui combinent un niveau plus élevé de valeur perçue et de respect des consignes avec un niveau plus faible de retrait, d’intention d’abandon des amis, de dépression et de consommation de psychotropes (implication). Un groupe se distingue surtout par son affiliation à des pairs perçus comme ayant l’intention de quitter l’école (amis désengagés). Un autre groupe se distingue principalement par son niveau plus élevé de symptômes dépressifs (déprime). Un autre encore se caractérise par son plus faible degré de motivation et de respect des consignes (démotivation). On observe aussi un groupe caractérisé par une consommation plus fréquente de psychotropes (psychotropes). Enfin, le groupe le moins nombreux rassemble des élèves qui se distinguent par un profil négatif sur l’ensemble des facteurs considérés (difficultés multiples). Nous avons ensuite examiné dans quelle mesure ces six groupes se différencient quant à leur niveau de risque de décrochage scolaire au moyen d’une ANOVA. Les résultats présentés dans la figure 2 montrent que le groupe implication rapporte le plus faible niveau de risque, que les groupes caractérisés par un facteur spécifique présentent un niveau de risque modéré (en particulier dans le groupe démotivation) et que le groupe à difficultés multiples présente le risque le plus élevé (F(5, 3533) = 412,95 ; p < .001).

Figure 2

Niveau de risque de décrochage scolaire suivant le profil des élèves

Niveau de risque de décrochage scolaire suivant le profil des élèves

Figure 2

Level of dropout risk according to different student profiles

Discussion

Importance relative de différents facteurs

62Un objectif de cette étude était d’évaluer, ailleurs que dans un contexte nord-américain, le poids relatif de différents facteurs par rapport au risque de décrochage scolaire. L’ensemble des résultats mettent en avant l’importance de la motivation et de l’engagement scolaire des élèves, ainsi que des relations avec les pairs et des problèmes psychosociaux, bien au-delà de l’effet du parcours scolaire et des caractéristiques familiales. Non seulement ces catégories de facteurs rendent mieux compte du risque dans des analyses séparées, mais ils contribuent aussi à rendre compte d’une large part de variance supplémentaire (36 %) du risque quand ils sont introduits après les caractéristiques familiales et la trajectoire scolaire (voir tableau 1). Le faible poids relatif (16 %) des caractéristiques familiales et de la trajectoire scolaire est cohérent avec les résultats de certaines études nord-américaines qui ont pris en compte plusieurs catégories de facteurs (Janosz et al., 2008 ; Jimerson et al., 2000). D’autres études menées en France soutiennent l’idée que le niveau socio-économique familial n’est pas un facteur majeur de décrochage et soulignent qu’il y a des jeunes de toutes les origines parmi les décrocheurs (Esterle-Hédibel, 2006). La faiblesse du lien entre redoublement et risque de décrochage, et l’absence de relation avec les notes, sont assez éloignées des résultats de nombreuses études nord-américaines. Il est possible que dans un système où l’échec scolaire est largement répandu (comme c’est le cas dans le système scolaire dans lequel a lieu cette étude), celui-ci devienne moins prédictif du risque de décrochage. Des études permettant de comparer directement l’importance de différents facteurs dans des systèmes scolaires contrastés seraient utiles pour explorer plus avant cette question (Blaya & Fortin, 2011). Au total les facteurs pris en compte dans la présente étude rendent compte de plus de la moitié de la variance dans le risque de décrochage (53 %), ce qui est plus élevé que dans d’autres études comparables (Alexander et al., 1997 ; Fortin et al., 2004). La multiplicité et l’imbrication de ces facteurs soulignent la nécessité d’une approche multifactorielle et multivariée, plutôt qu’une approche par facteur isolé.

Relations entre facteurs

63Un autre objectif de cette étude était d’examiner les relations entre divers facteurs associés au risque de décrochage. Les résultats soutiennent en partie le modèle théorique proposé dans la figure 1, même si – comme on pouvait s’y attendre – les relations sont moins simples que ne le postule ce modèle. En conformité avec le modèle, les résultats des régressions hiérarchiques suggèrent que les facteurs considérés comme plus proximaux sont davantage associés au risque de décrochage que les facteurs considérés comme plus distaux. On observe également que le soutien parental et le parcours scolaire antérieur sont liés au risque de décrochage via leurs associations avec les problèmes psychosociaux et les relations avec les pairs (Kaplan et al., 1997). De même, les effets statistiques des problèmes psychosociaux et des relations avec les pairs diminuent quand on tient compte de la motivation et de l’engagement. Cependant, contrairement aux postulats du modèle, problèmes psychosociaux et relations avec les pairs conservent une association directe significative avec le risque de décrochage, et la situation scolaire ne médiatise pas les effets de la motivation et de l’engagement. On peut aussi noter une association faible mais persistante du risque de décrochage avec le genre et les possessions culturelles. Comme dans l’étude de Battin-Pearson et al. (2000), nous observons au final surtout des effets directs de la motivation, de l’engagement, des relations avec les pairs et des problèmes psychosociaux sur le risque de décrochage. Mais contrairement à cette précédente étude, ces effets ne semblent pas transiter par la situation scolaire (notes et sanctions), qui n’a aucun effet direct une fois les facteurs précédents pris en compte. Notes et sanctions sont fréquemment utilisées dans les études empiriques, sans doute parce que ce sont des variables aisées à collecter via les registres scolaires. Néanmoins, nos résultats montrent l’intérêt d’y adjoindre des mesures plus fines de la motivation et de l’engagement des élèves, ainsi que des relations avec les pairs et des problèmes psychosociaux, pour mieux comprendre la dynamique du risque de décrochage. Le faible poids relatif des notes scolaires peut aussi être lié aux particularités du système scolaire dans lequel la présente étude a été menée (voir supra).

64En lien avec le modèle proposé, les résultats soutiennent donc partiellement l’idée d’effets médiateurs entre facteurs plus distaux et plus proximaux, par exemple un redoublement ou une exclusion scolaire pourraient influencer l’affiliation avec les pairs qui aurait elle-même des répercussions sur la motivation et l’engagement, de même que la perception du soutien parental serait reliée au niveau de dépression qui affecte lui-même l’implication dans la scolarité. Dans le même temps, ces résultats confortent l’idée qu’il n’est pas nécessaire de mesurer tous les facteurs pour aboutir à une bonne estimation de la probabilité du risque de décrochage (Janosz et al., 2013). Comme l’indiquent les résultats présentés dans le tableau 1, la valeur perçue des apprentissages scolaires, les conduites de retrait en classe, la perception de l’intention d’abandon des amis, la consommation de psychotropes et les symptômes dépressifs sont les principales variables directement associées au risque de décrochage. Ces résultats n’impliquent pas que les principaux facteurs identifiés soient des conditions nécessaires au décrochage ou soient tous présents dans chaque situation individuelle. Au contraire, ces facteurs étant diversifiés et n’ayant pas le même poids, les résultats soutiennent la pertinence d’examiner l’existence de différents sous-groupes ou types d’élèves en décrochage (Bowers & Sprott, 2012 ; Janosz et al., 1997). Les résultats exploratoires de l’analyse en clusters abondent dans ce sens, en montrant l’existence de plusieurs groupes d’élèves caractérisés par un facteur plus spécifique et un risque modéré, ainsi que d’un groupe cumulant plusieurs facteurs négatifs et présentant le risque le plus élevé. S’ils forment une trame commune à de nombreuses situations, ces facteurs – dynamiques et sujets à des influences réciproques – se combinent à des degrés divers dans chaque cas particulier (Collard & Fossépré, 2012). Considérés dans leur ensemble, ces résultats soutiennent néanmoins la vision du décrochage comme un processus de désengagement, au sein duquel l’accumulation de facteurs « négatifs » accroît le risque (Christenson, Reschly, & Wylie, 2012).

Limites

65Il faut rappeler que l’étude présentée dans cet article porte sur le risque de décrochage et non sur l’abandon scolaire lui-même. Un risque plus élevé est censé refléter une probabilité plus forte d’abandon, mais n’implique pas nécessairement un abandon effectif. Toute une série d’éléments peuvent potentiellement faire la différence entre le risque et sa réalisation : ressources familiales, réseau social, échec scolaire, grossesse, possibilité d’accès à un travail rémunéré, etc. Certains facteurs identifiés dans les résultats ci-dessus comme n’étant que faiblement liés au risque pourraient par conséquent avoir un rôle dans la décision d’abandon elle-même. De plus, la nature corrélative et transversale de la présente étude ne permet pas d’inférer la direction des effets identifiés, encore moins leur éventuel caractère causal. La modélisation proposée s’appuie sur de nombreuses études antérieures, dont certaines sont longitudinales. Si les résultats indiquent que cette modélisation est une manière relativement adéquate de représenter les relations observées entre les différentes mesures collectées, ils ne démontrent pas que cette manière d’organiser les relations soit la seule ou la plus pertinente. Par contre, cette étude permet d’identifier parmi un ensemble de variables celles qui sont le plus fortement associées au risque de décrochage et à une faible implication dans la scolarité. Ces variables peuvent donc constituer des signaux importants à prendre en compte dans de futures études longitudinales, ainsi que pour la promotion de l’implication des élèves et la prévention du décrochage.

66La présente étude se voulait intégrative et incluait davantage de catégories de facteurs que la plupart des études publiées. Néanmoins, certains facteurs qui n’étaient pas inclus dans cette étude pourraient s’avérer importants dans la dynamique du décrochage, comme par exemple le soutien des enseignants (ou la qualité des relations entre l’élève et ceux-ci), qui pourrait être plus important pour l’engagement scolaire des élèves que le soutien des parents (Galand & Hospel, 2013 ; Wang & Eccles, 2012). De même, les effets des pratiques enseignantes et des politiques d’école (Christle, Jolivette, & Nelson, 2007 ; Croninger & Lee, 2001 ; Hugon, 2010) n’ont pas été investigués dans cette étude. Au total, cette dernière est centrée sur l’expérience individuelle de l’élève plutôt que sur le contexte scolaire lui-même.

Perspectives

67On peut s’interroger sur la généralisabilité des résultats concernant le risque de décrochage à d’autres moments de la scolarité. À cet égard, plusieurs auteurs ont noté la forte similarité des facteurs liés au décrochage à différents stades de la scolarité (Rumberger, 1995 ; Stearns et al., 2007). Par contre, vu la multiplicité des facteurs en jeu, il pourrait être intéressant d’investiguer davantage les potentielles interactions entre facteurs (de Witte et al., 2013) : l’effet de tel facteur est-il identique selon le niveau de tel autre facteur ? Quelques études ont examiné l’effet modérateur du niveau socio-économique et du genre, mais aboutissent à des résultats incohérents, montrant tantôt des interactions significatives (Cairns et al., 1989 ; Esminger & Slusarcick, 1992), tantôt une absence d’interaction (Janosz et al., 1997, 2013 ; Wang & Eccles, 2012). Au vu de ces résultats et du nombre de variables impliquées, des développements théoriques sont nécessaires pour guider ce type d’analyse. Il serait également pertinent de tester l’existence d’interactions entre des facteurs individuels et des caractéristiques du contexte scolaire (e.g. la qualité des relations avec les enseignants a-t-elle la même importance selon que l’élève ait ou non un retard scolaire ?).

68D’un point de vue pratique, les résultats obtenus soutiennent l’idée que quelques facteurs, d’ordre motivationnel et psychosociaux, sont nettement plus importants que beaucoup d’autres si l’on souhaite prévenir le décrochage scolaire et permettre à un maximum d’élèves de profiter au mieux des opportunités d’apprentissage qui leur sont offertes au sein des écoles. Ces facteurs peuvent donc constituer des cibles prioritaires pour des démarches de prévention, et – si cela s’avère pertinent – pour des démarches de dépistage éventuel. Ces facteurs sont aussi parmi ceux sur lesquels les équipes éducatives et les psychologues scolaires peuvent le plus directement intervenir (Catheline, 2012 ; Galand & Bourgeois, 2006). Enfin, les résultats sont cohérents avec l’idée que c’est surtout l’accumulation de difficultés d’ordre divers qui peut servir d’indication pour une prise en charge plus intensive.

69Plus globalement, les résultats de cette étude invitent à reposer la question de savoir si le décrochage scolaire est plutôt un symptôme de difficultés plus générales d’ajustement psychologique, social et / ou scolaire, ou s’il constitue lui-même un problème qui augmente le risque de difficultés ultérieures (Bachman, Green, & Wirtanen, 1971). Si l’abandon scolaire peut lui-même devenir un facteur de risque pour d’autres problèmes, cette étude converge avec d’autres pour montrer qu’il est lui-même lié à l’accumulation de difficultés variées : démotivation, désengagement, affiliation à des pairs « déviants », consommation de psychotropes, dépression... De telles études questionnent le sens de donner une priorité – parfois quasi exclusive – à la réinscription scolaire dans la prise en charge des élèves en situation de décrochage et à la lutte contre l’absentéisme dans la prévention du décrochage (Hospel & Galand, 2014). De plus en plus de démarches de prévention prenant en compte une diversité de facteurs de risque sont développées (Robertson & Collerette, 2005 ; Wilson, Tanner-Smith, Lipsey, Steinka-Fry, & Morrison, 2011). Si toutes n’ont pas encore fait la preuve de leur efficacité, elles peuvent aider à imaginer des interventions plus ouvertes à la diversité des facteurs en jeu et aux spécificités de chaque histoire personnelle.

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Bibliography

Alexander, K. L., Entwisle, D. R., & Horsey, C. S. (1997). From First Grade Forward: Early Foundations of High School Dropout. Sociology of Education, 70(2), 87-107.

Alivernini, F., & Lucidi, F. (2011). Relationship Between Social Context, Self-Efficacy, Motivation, Academic Achievement, and Intention to Drop Out of High School: A Longitudinal Study. The Journal of Educational Research, 104(4), 241-252.

Appleton, J., Christenson, S., & Furlong, M. (2008). Student Engagement with School: Critical Conceptual and Methodological Issues of the Construct. Psychology in the Schools, 45(5), 369-386.

Archambault, I., Janosz, M., Fallu, J.-S., & Pagani, L. S. (2009). Student Engagement and its Relationship with Early High School Dropout. Journal of Adolescence, 32(3), 651-670.

Astone, N. M., & McLanahan, S. S. (1991). Family Structure, Parental Practices and High School Completion. American Sociological Review, 56, 309-320.

Bachman, J., Green, S., & Wirtanen, I. (1971). Dropping Out–Problem or Symptom? Ann Arbor (USA), Institute for Social Research, University of Michigan.

Baron, R. M., & Kenny, D. A. (1986). The Moderator–Mediator Variable Distinction in Social Psychological Research: Conceptual, Strategic, and Statistical Considerations. Journal of Personality and Social Psychology, 51(6), 1173-1182.

Barrington, B., & Hendricks, B. (1989). Differentiating Characteristics of High School Graduates, Dropouts, and Nongraduates. The Journal of Educational Research, 82(6), 309-319.

Battin-Pearson, S., Newcomb, M. D., Abbott, R. D., Hill, K. G., Catalano, R. F., & Hawkins, J. D. (2000). Predictors of Early High School Dropout: A Test of Five Theories. Journal of Educational Psychology, 92(3), 568-582.

Bjerk, D. (2012). Re-Examining the Impact of Dropping Out on Criminal and Labor Outcomes in Early Adulthood. Economics of Education Review, 31(1), 110-122.

Blaya, C. (2010). Décrochage scolaire : l’école en difficulté. Bruxelles : De Boeck.

Blaya, C., & Fortin, L. (2011). Les élèves français et québécois à risque de décrochage scolaire : comparaison entre les facteurs de risque personnels, familiaux et scolaires. L’Orientation scolaire et professionnelle, 40(1), 55-85.

Bowers, A. J., & Sprott, R. (2012). Why Tenth Graders Fail to Finish High School: A Dropout Typology Latent Class Analysis. Journal of Education for Students Placed at Risk (JESPAR), 17(3), 129-148.

Bressoux, P. (2008). Modélisation statistique appliquée aux sciences sociales. Bruxelles : De Boeck.

Cairns, R. B., Cairns, B. D., & Neckerman, H. J. (1989). Early School Dropout: Configurations and Determinants. Child development, 60(6), 1437-1452.

Catheline, N. (2012). Psychopathologie de la scolarité (3e éd.). Paris : Masson.

Christenson, S., Reschly, A. L., & Wylie, C. (2012). Handbook of Research on Student engagement. New York: Springer-Verlag.

Christle, C. A., Jolivette, K., & Nelson, C. M. (2007). School Characteristics Related to High School Dropout Rates. Remedial and Special Education, 28(6), 325-339.

Collard, L., & Fossépré, J. (2012). Analyse qualitative de la dynamique temporelle du décrochage scolaire chez des jeunes ayant vécu ce processus durant leurs études secondaires. Mémoire de Master non publié, Université catholique de Louvain.

Crahay, M. (2007). Peut-on lutter contre l’échec scolaire ? Bruxelles : De Boeck.

Credé, M., Roch, S. G., & Kieszczynka, U. M. (2010). Class Attendance in College: A Meta-Analytic Review of the Relationship of Class Attendance With Grades and Student Characteristics. Review of Educational Research, 80(2), 272-295.

Croninger, R., & Lee, V. (2001). Social Capital and Dropping Out of High School: Benefits to At-Risk Students of Teachers’ Support and Guidance. The Teachers College Record, 103(4), 548-581.

Davis, L. E., Ajzen, I., Saunders, J., & Williams, T. (2002). The Decision of African American Students to Complete High School: An Application of the Theory of Planned Behavior. Journal of Educational Psychology, 94(4), 810-819.

de Clercq, M., Galand, B., Dupont, S., & Frenay, M. (2013). Factors Predicting Achievement among 1st Year University Students: An Integrative and Contextualised Approach. European Journal of Psychology of Education, 28, 641-662.

de Witte, K., & Csillag, M. (2012). Does Anybody Notice? On the Impact of Improved Truancy Reporting on School Dropout. Education Economics, 1-20.

de Witte, K., Cabus, S., Thyssen, G., Groot, W., & van den Brink, H. M. (2013). A Critical Review of the Literature on School Dropout. Educational Research Review, 10(0), 13-28.

Dupont, S., Galand, B., & Nils, F. (2014). Factors Predicting Postponement of a Final Dissertation: Replication and Extension. Psychologica Belgica, 54(1), 33-54.

Duru-Bellat, M. (2002). Les inégalités sociales à l’école : genèse et mythes. Paris : Presses Universitaires de France.

Ensminger, M. E., & Slusarcick, A. L. (1992). Paths to High School Graduation or Dropout: A Longitudinal Study of a First-Grade Cohort. Sociology of Education, 65(2), 95-113.

Esterle-Hédibel, M. (2006). Absentéisme, déscolarisation, décrochage scolaire, les apports des recherches récentes, Déviance et Société, 1(30), 41-65.

Fan, X., & Chen, M. (2001). Parental Involvement and Students’ Academic Achievement: A Meta-Analysis. Educational Psychology Review, 13(1), 1-22.

Farmer, T. W., Estell, D. B., Leung, M.-C., Trott, H., Bishop, J., & Cairns, B. D. (2003). Individual Characteristics, Early Adolescent Peer Affiliations, and School Dropout: an Examination of Aggressive and Popular Group Types. Journal of School Psychology, 41(3), 217-232.

Favresse, D., & De Smet, P. (2008). Tabac, alcool, drogues et multimédias chez les jeunes en Communauté française de Belgique. Résultats de l’enquête HBSC 2006. Service d’Information Promotion Education Santé (SIPES), ESP-ULB, Bruxelles.

Fédération Wallonie-Bruxelles (2012). Indicateurs de l’enseignement 2011. Administration de l’enseignement, Bruxelles.

Finn, J. D. (1989). Withdrawing from School. Review of Educational Research, 59, 117-142.

Fortin, L., Royer, É., Potvin, P., Marcotte, D., & Yergeau, É. (2004). La prédiction du risque de decrochage scolaire au secondaire : facteurs personnels, familiaux et scolaires. Canadian Journal of Behavioural Science/Revue canadienne des sciences du comportement, 36(3), 219-231.

French, D. C., & Conrad, J. (2001). School Dropout as Predicted by Peer Rejection and Antisocial Behavior. Journal of Research on Adolescence, 11(3), 225-244.

Furnée, C. A., Groot, W., & van den Brink, H. M. (2008). The health effects of education: a meta-analysis. European Journal of Public Health, 18(4), 417-421.

Gagné, M.-È., Marcotte, D., & Fortin, L. (2011). L’impact de la dépression et de l’expérience scolaire sur le décrochage scolaire des adolescents. Canadian Journal of Education/Revue canadienne de l’éducation, 34(2), 77-92.

Galand, B. (2004). Le rôle du contexte scolaire et de la démotivation dans l’absentéisme des élèves. Revue des sciences de l’éducation, 30, 125-142.

Galand, B., & Bourgeois, E. (éd.) (2006). (Se) Motiver à apprendre. Paris : Presses universitaires de France.

Galand, B., Dernoncourt, O., & Mirzabekiantz, G. (2009). Caractéristiques relationnelles et émotionnelles des auteurs et des victimes de violence à l’école. Revue suisse des sciences de léducation, 31, 33-56.

Galand, B., & Dupont, E. (2002). L’impact de la discrimination perçue et de l’intégration scolaire sur l’adoption de croyances favorables à l’usage de la violence physique. Cahiers internationaux de psychologie sociale, 55, 64-72.

Galand, B., & Hospel, V. (2013). Peer Victimization and School Disaffection: Exploring the Moderation Effect of Social Support and the Mediation Effect of Depression. British Journal of Educational Psychology, 83, 569-590.

Galand, B., Hospel, V., & Baudoin, N. (2014). Prévenir le harcèlement via les pratiques de classe ? Une étude multiniveaux. Revue québécoise de psychologie, 35(3), 137-156.

Galand, B., Macquet, D., & Philippot, P. (2000). Vision de l’école et facteurs liés à l’absentéisme dans une population d’élèves à risque de décrochage. Bulletin de psychologie scolaire et dorientation, 49, 27-45.

Galand, B., & Philippot, P. (2002). Style motivationnel des élèves du secondaire : Développement d’un instrument de mesure et relations avec d’autres variables pédagogiques. Canadian Journal of Behavioral Science/Revue canadienne des sciences du comportement, 34, 261-275.

Galand, B., Philippot, P., Petit, S., Born, M., & Buidin, G. (2004). Regards croisés sur les phénomènes de violence en milieu scolaire : Élèves et équipes éducatives. Revue des sciences de l’éducation, 30, 465-486.

Garnier, H. E., Stein, J. A., & Jacobs, J. K. (1997). The Process of Dropping Out of High School: A 19-Year Perspective. American Educational Research Journal, 34(2), 395-419.

Goldschmidt, P., & Wang, J. (1999). When can Schools Affect Dropout Behavior? A Longitudinal Multilevel Analysis. American Educational Research Journal, 36, 715-738.

Hardre, P., & Reeve, J. (2003). A Motivational Model of Rural Students’Intentions to Persist in Versus Drop Out of High School. Journal of Educational Psychology, 95, 347-356.

Henry, K., Knight, K., & Thornberry, T. (2012). School Disengagement as a Predictor of Dropout, Delinquency, and Problem Substance Use During Adolescence and Early Adulthood. Journal of Youth and Adolescence, 41(2), 156-166.

Hospel, V., & Galand, B. (2014). Exclusion scolaire en pratique – Regards des professionnels : Analyse de récits. In B. Roossens (éd.), Exclusion scolaire définitive : Agir dans la complexité (pp. 43-64). Bruxelles : Couleur Livres.

Hospel, V., & Galand, B. (2010, August). Toward a more Complex Conceptualization of Behavioural Engagement: A Pattern Analysis on Participation, Compliance, Withdrawal, Disruptive Behaviour, and Absenteeism. Paper presented at the Summer School of the 12th International Conference on Motivation, Porto, Portugal.

Hugon, M.-A. (2010). Lutter contre le décrochage scolaire : quelques pistes pédagogiques. Informations sociales, 161, 36-45.

Janosz, M. (2000). L’abandon scolaire chez les adolescents : Perspectives nord-américaines. VEI Enjeux, 122, 105-127.

Janosz, M., Archambault, I., Pagani, L., & Morizot, J. (2008). School Engagement Trajectories and their Differential Predictive Relations to Dropout. Journal of Social Issues, 64(1), 21-40.

Janosz, M., LeBlanc, M., & Boulerice, B. (1998). Consommation de psychotropes et délinquance : De bons prédicteurs de l’abandon scolaire. Criminologie, 31(1), 87-107.

Janosz, M., LeBlanc, M., Boulerice, B., & Tremblay, R. E. (1997). Disentangling the Weight of School Dropout Predictors: A test on Two Longitudinal Samples. Journal of Youth and Adolescence, 26(6), 733-762.

Janosz, M., LeBlanc, M., Boulerice, B., & Tremblay, R. E. (2000). Predicting types of school dropouts: A typological approach with two longitudinal samples. Journal of Educational Psychology, 92, 171-190.

Janosz, M., Pascal, S., Belleau, L., Archambault, I., Parent, S., & Pagani, L. (2013). Les élèves du primaire à risque de décrocher au secondaire : caractéristiques à 12 ans et prédicteurs à 7 ans. Étude longitudinale du développement des enfants du Québec (ÉLDEQ 1998-2010).

Jimerson, S. R., Anderson, G. E., & Whipple, A. D. (2002). Winning the Battle and Losing the War: Examining the Relation between Grade Retention and Dropping out of High School. Psychology in the Schools, 39(4), 441-457.

Jimerson, S., Egeland, B., Sroufe, A., & Carlson, B. (2000). A Prospective Longitudinal Study of High School Dropouts Examining Multiple Predictors across Development. Journal of school psychology, 38(6), 525-549.

Kaplan, D. S., Peck, B. M., & Kaplan, H. B. (1997). Decomposing the Academic Failure–Dropout Relationship: A Longitudinal Analysis. The Journal of Educational Research, 90(6), 331-343.

Kaplan, H. B., & Liu, X. (1994). A Longitudinal Analysis of Variables in the Drug Use-Dropping Out Relationship. Criminology, 32(3), 415-439.

Kasen, S., Cohen, P., & Brook, J. S. (1998). Adolescent School Experiencesand Dropout, Adolescent Pregnancy, and Young Adult Deviant Behavior. Journal of Adolescent Research, 13(1), 49-72.

Kokko, K., Tremblay, R. E., Lacourse, E., Nagin, D. S., & Vitaro, F. (2006). Trajectories of Prosocial Behavior and Physical Aggression in Middle Childhood: Links to Adolescent School Dropout and Physical Violence. Journal of Research on Adolescence, 16(3), 403-428.

Lan, W., & Lanthier, R. (2003). Changes in Students’ Academic Performance and Perceptions of School and Self Before Dropping Out of Schools. Journal of Education for Students Placed at Risk, 8(3), 309-332.

Neuville, S., Frenay, M., & Bourgeois, E. (2007). Task Value, Self-Efficacy and Goal Orientations: Impact on Self-Regulated Learning, Choice and Performance among University Students. Psychologica Belgica, 47(1-2), 95-117.

OCDE (2008). Student Questionnaire for PISA 2009: Main Survey. http://pisa2009.acer.edu.au/downloads/PISA09_Student_questionnaire.pdf

Quiroga, C., Janosz, M., Bisset, S., & Morin, A. (2013). Early Adolescent Depression Symptoms and School Dropout: Mediating Processes Involving Self-Reported Academic Competence and Achievement. Journal of Educational Psychology, 105(2), 552-560.

Robertson, A., & Collerette, P. (2005). L’abandon scolaire au secondaire : Prévention et interventions. Revue des sciences de l’éducation, 31, 687-707.

Royer, E., Moisan, S., Saint-Laurent, L., & Giasson, J. (1993). L’abandon scolaire et sa prévention. Bulletin de psychologie scolaire et d’orientation, 3, 131-151.

Rumberger, R. W. (2011). Dropping Out: Why Students Drop Out of High School and What Can Be Done About It. Cambridge (MA): Harvard University Press.

Rumberger, R. W. (1987). High School Dropouts: A Review of Issues and Evidence. Review of educational research, 57(2), 101-121.

Rumberger, R. W. (1995). Dropping Out of Middle School: A Multilevel Analysis of Students and Schools. American Educational Research Journal, 32, 583-625.

Skinner, E., Furrer, C., Marchand, G., & Kindermann, T. (2008). Engagement and Disaffection in the Classroom: Part of a Larger Motivational Dynamic? Journal of Educational Psychology, 100(4), 765-781.

Stearns, E., Moller, S., Blau, J., & Potochnick, S. (2007). Staying Back and Dropping Out: The Relationship Between Grade Retention and School Dropout. Sociology of Education, 80(3), 210-240.

Sweeten, G., Bushway, S. D., & Paternoster, R. (2009). Does Dropping Out of School Mean Dropping into Delinquency? Criminology: An Interdisciplinary Journal, 47(1), 47-91.

Teachman, J. D., Paasch, K., & Carver, K. (1996). Social Capital and Dropping Out of School Early. Journal of Marriage and the Family, 58, 773-783.

Thibert, R. (2013). Le décrochage scolaire : diversité des approches, diversité des dispositifs. Dossier d’actualité Veille et analyse IFE, 84. Lyon : ENS de Lyon.

Vallerand, R. J., Fortier, M. S., & Guay, F. (1997). Self-Determination and Persistence in a Real-Life Setting: Toward a Motivational Model of High School Dropout. Journal of Personality and Social Psycholgy, 72, 1161-1176.

Velez, W. (1989). High School Attrition among Hispanic and non-Hispanic White Youths. Sociology of Education, 62, 119-133.

Véronneau, M.-H., Vitaro, F., Pedersen, S., & Tremblay, R. (2008). Do Peers Contribute to the Likelihood of Secondary School Graduation Among Disadvantaged Boys? Journal of Educational Psychology, 100(2), 429-442.

Wang, M.-T., & Eccles, J. S. (2012). Adolescent Behavioral, Emotional, and Cognitive Engagement Trajectories in School and Their Differential Relations to Educational Success. Journal of Research on Adolescence, 22(1), 31-39.

Wilkinson, R., & Pickett, K. (2013). Pourquoi l’égalité est meilleure pour tous. Paris : Les petits matins.

Wilson, S., Tanner-Smith, E., Lipsey, M., Steinka-Fry, K., & Morrison, J. (2011). Dropout Prevention and Intervention Programs: Effects on School Completion and Dropout Among School Aged Children and Youth. Campbell Systematic Reviews, 8.

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Title Modèle hypothétique des relations entre facteurs associés au risquede décrochage scolaire
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Title Niveau de risque de décrochage scolaire suivant le profil des élèves
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References

Electronic reference

Benoît Galand and Virginie Hospel, « Facteurs associés au risque de décrochage scolaire : vers une approche intégrative », L'orientation scolaire et professionnelle [Online], 44/3 | 2015, Online since 01 September 2017, connection on 18 October 2019. URL : http://journals.openedition.org/osp/4604 ; DOI : 10.4000/osp.4604

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About the authors

Benoît Galand

est Professeur en sciences de l’éducation, Université catholique de Louvain, Belgique. Thèmes de recherche : Motivation, violences et harcèlement à l'école, pratiques d'enseignement. Contact : Université catholique de Louvain, Faculté de psychologie et des sciences de l'éducation, 10 Place C. Mercier, bte L3.05.01, B-1348, Louvain-la-Neuve, Belgique. Courriel : benoit.galand@uclouvain.be

By this author

Virginie Hospel

est aspirante FNRS, Université catholique de Louvain, Belgique. Thèmes de recherche : Motivation, apprentissage, pratiques d’enseignement. Contact : Université catholique de Louvain, Faculté de psychologie et des sciences de l'éducation, 10 Place C. Mercier, bte L3.05.01, B-1348, Louvain-la-Neuve, Belgique. Courriel : virginie.hospel@uclouvain.be

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