1La sociologie des inégalités sociales à l’école s’est enrichie ces dernières années des résultats des grandes enquêtes internationales sur l’éducation. Pour les enquêtes de l’IEA (2007) et de l’OCDE (2004), il s’agit de comparer des systèmes éducatifs en fonction de ce qu’ils « produisent » en termes de compétences des élèves. On peut ainsi penser les processus éducatifs en relation avec les politiques scolaires de chaque pays en considérant toute une série d’indicateurs comme l’âge de la première orientation, le nombre de filières, les modes de regroupement des élèves, la part du privé et du public dans les systèmes éducatifs, etc. (Demeuse, Baye et al, 2005). Quelle organisation éducative, quel système d’enseignement produit quels types d’inégalités ? L’apport d’une perspective internationale est ici de permettre une comparaison terme à terme des structures éducatives (Mons, 2007) et de leurs effets qui ne pouvait précédemment être réalisée que par une approche diachronique au sein d’un seul et même pays ou par des comparaisons trop générales pour être véritablement opératoires (Castel & Passeron, 1967).
2L’objet de cet article est d’avancer dans la connaissance des mécanismes de production des inégalités scolaires en comparant les 41 pays de l’enquête Pisa 2003 du point de vue de la répartition des élèves dans différentes unités d’enseignement (filières et établissements) et de celui de l’ampleur des inégalités sociales qui prévalent dans chacun de ces systèmes.
3La façon dont chaque système éducatif se propose de rassembler ou de séparer les élèves de niveaux scolaires et sociaux différents est au cœur de l’interrogation sur la production des inégalités à l’École. Ce que l’on peut appeler les « effets de système », liés à l’orientation précoce des élèves dans des filières différenciées et hiérarchisées, ont très tôt été repérés comme facteurs de production des inégalités sociales dans l’enseignement. Sur ce point, les premières analyses en France de René Girard et Roger Bastide (INED, 1966) du Panel d’élèves entrés en sixième en 1960, ainsi que les travaux de Christian Baudelot et Roger Establet (1971) sur L’école capitaliste ont démontré que la séparation précoce des élèves dans des parcours inégaux renforce et produit les inégalités sociales à l’école. Que ces parcours inégaux soient le fruit d’orientations précoces ou du redoublement, la scolarisation des élèves dans des filières différenciées et hiérarchisées renforce et produit des inégalités de réussite en fonction de l’origine sociale. Les travaux d’Adam Gamoran et Robert D. Mare (1989) ne montrent pas autre chose dans le cas des États-Unis par exemple. On pourrait bien entendu multiplier les exemples. L’important ici est de rappeler que chaque système éducatif national constitue une réponse au problème universel et récurrent des inégalités inter individuelles liées à la stratification sociale : les élèves certes égaux en droit arrivent à l’école inégaux de fait. Comment, dans ces conditions, les systèmes éducatifs transforment-ils ces inégalités sociales en inégalités scolaires ?
4Dès lors que plusieurs systèmes éducatifs très contrastés sont comparés, il devient possible de mesurer leurs effets sur les parcours scolaires, les compétences acquises et les voies par lesquelles passent les inégalités d’acquisition. Les rapports Pisa de l’OCDE abordent cette question en se questionnant sur le rôle respectif du milieu socioéconomique et des établissements dans la production des performances. Cette question se traduit, en termes de raisonnement statistique, de la façon suivante : « Quelle est la part de la variation (des scores) intra- et inter-établissements qui est imputable au milieu socioéconomique ? » (OCDE, 2006, p. 207). En accord avec les travaux de la school effectiveness, ils montrent que la composition sociale des établissements est un puissant facteur de différenciation des performances des élèves : « dans tous les pays ou presque, il est manifestement bénéfique de fréquenter un établissement dont les élèves sont plutôt issus de milieux privilégiés » (OCDE, 2006, p. 210). Ces résultats sont intéressants, mais ils signifient seulement que toutes choses égales par ailleurs, un élève scolarisé dans un établissement à recrutement socioéconomique élevé aura de meilleures performances que dans un établissement dont le recrutement est moins favorisé. En l’absence de donnée longitudinale, il reste difficile de savoir si ce résultat est imputable aux caractéristiques de l’établissement en lui-même (les effets de school mix, le climat des classes, etc.), à l’efficacité des enseignants (leur formation, leur mobilisation autour des questions pédagogiques) (Bressoux, 1996 ; Felouzis, 1997) ou encore à des caractéristiques non observées des élèves lors de leur entrée dans l’établissement, comme leur niveau de performance. Il en est des résultats Pisa comme des indicateurs de performance des lycées en France (Felouzis, 2005) : le marché scolaire fait des différences et seul le niveau académique de départ des élèves permet – en toute logique – de mesurer l’effet propre de l’établissement sur les performances des élèves.
- 1 De longs extraits de l’article de Ralph Turner dans l’American Sociological Review ont été traduits (...)
5Rien n’interdit toutefois de raisonner sur la répartition des élèves dans différentes filières et d’en mesurer les conséquences en termes d’inégalités de performances. On se demande alors comment chaque système éducatif traduit dans la sphère scolaire les inégalités sociales et quels en sont les effets sur l’ampleur de ces inégalités. Il s’agit de raisonner sur la façon dont chaque système éducatif propose une régulation des inégalités sociales et comment cette régulation accroît ou réduit ces inégalités dans le déroulement même de la scolarité. Dans cette perspective, Ralph Turner (1960) 1 décrivait deux solutions qui prévalaient à la fin des années 1950 en Grande-Bretagne et aux États-Unis : celle de la concurrence ouverte – mise en œuvre aux États-Unis – dans lequel chacun a ses chances devant un système d’enseignement secondaire unifié en termes de filière. Ralph Turner compare ce système à une manifestation sportive « où de nombreux concurrents se disputent des prix rares. On considère que la compétition est juste seulement si tous les joueurs y participent sur un pied d’égalité » (Turner 1960 [1997], p. 94). Par le fait de la stratification sociale, certains sont dès le départ mieux dotés que d’autres pour s’engager dans ce contest, mais il n’y a pas ici de traduction institutionnelle de ces inégalités par des filières différenciées. Le deuxième modèle est celui de la cooptation qui prévalait dans la société anglaise des années 1950 : l’accès à une public school et à une grammar school dépend alors étroitement « d’un processus de sélection contrôlée » (p. 94) fortement déterminé par l’appartenance sociale des individus. Ce « régime » de la cooptation, proche de celui qui prévalait en France dans la même période (Prost, 1968), sépare très tôt les élèves sur le double critère académique et social, scellant précocement les destins scolaires et les modalités sociales de la mobilité.
6Le modèle de Turner, conçu à partir de recherches menées dans les années 1950, ne donne pourtant pas toutes les clés de compréhension des phénomènes scolaires contemporains. Il doit être enrichi et complété pour rendre compte d’une évolution majeure des politiques scolaires et des pratiques éducatives dans plusieurs pays : celle de l’autonomie des établissements et de la gestion des affectations sur le modèle du marché scolaire (Felouzis & Perroton, 2007). Certains systèmes apparaissent donc unifiés du point de vue des filières et proposent un enseignement commun à tous, tout en s’inscrivant dans une différenciation forte en fonction des établissements. Ce mode de régulation des inégalités individuelles et sociales par la différenciation des établissements, que nous appellerons « de marché », est très tôt décrit par Christopher Jencks (1979 [1972]) aux États-Unis. Par le biais de la dotation des écoles, étroitement dépendante des ressources locales, et des phénomènes urbains de ségrégation, l’offre éducative devient très inégale et influe fortement sur les destins scolaires des élèves en fonction de leurs caractéristiques raciales, sociales, économiques. C’est d’ailleurs, pour Christopher Jencks, un facteur déterminant des inégalités scolaires entre élèves noirs et blancs. Ce régime de marché – dont Christian Marois (2006) a bien montré le fonctionnement dans six pays européens – s’inscrit à la fois dans les nouvelles politiques scolaires qui prônent une régulation par la concurrence entre établissements (Glennerster, 1991 ; Ball, 1993) et dans l’évolution des stratégies éducatives des familles (van Zanten, 2001 ; Felouzis, Liot & Perroton, 2007). Dans cette perspective, Stephan Ball (1993) montre bien le rôle joué par les logiques de marchés scolaires et de choix de l’établissement comme vecteurs de reproduction sociale.
7Notre thèse est que l’on ne peut comprendre les modalités de transformation des inégalités sociales en inégalités scolaires sans intégrer ce modèle de marché à l’analyse et à la comparaison des systèmes éducatifs. L’établissement, au même titre que la filière, devient un élément déterminant pour comprendre les logiques de transformation des inégalités sociales – i.e. construite dans le milieu familial et donc pré existantes à l’école – en inégalités scolaires. On pourra donc qualifier, en fonction des analyses qui précèdent, chaque système éducatif en fonction de son mode privilégié de transformations des inégalités de la sphère sociale et familiale à la sphère proprement scolaire. Et ainsi en mesurer les conséquences sur les destins scolaires.
8D’un point de vue empirique, comment définir chacun de ces trois régimes d’inégalités et comment rendre compte de leurs effets ? L’enquête Pisa 2003 (OCDE, 2004 et 2005) sera la base empirique de cette analyse car son caractère extensif et international permet d’explorer de façon systématique et comparative la transformation des inégalités sociales en inégalités scolaires. Toutefois l’usage de ces données nécessite d’en connaître et d’en expliciter les capacités et les limites. Sous cet aspect, trois points essentiels doivent être soulignés.
9D’abord ces enquêtes considèrent les compétences des élèves dans certains domaines clés des apprentissages comme la maîtrise de l’écrit, les mathématiques et la culture scientifique. On ne raisonne donc plus simplement en termes de diplôme ou de certification, comme le font par exemple en France les panels d’élèves de la DEPP, l’enquête emploi de l’INSEE ou encore les enquêtes Génération du CEREQ, mais en termes de compétences acquises et de capital humain. Cela rend la mesure plus complexe à établir qu’un taux de réussite au baccalauréat ou un taux d’orientation en enseignement général ou professionnel, d’où les critiques et réserves de certains chercheurs sur leur validité (Revue française de pédagogie, 2007). Mais cela permet aussi d’établir des comparaisons « externes » pour chaque système éducatif en proposant des mesures de ce qu’ont appris les jeunes à 15 ans et non pas seulement où et dans quelle filière ils l’ont appris, comme ont pu le faire des sociologues de l’école pour raisonner sur le niveau des élèves et non pas seulement leurs diplômes (Baudelot & Establet, 1989), ou encore sur les biais d’orientation à niveau égal de compétence (Duru-Bellat & Mingat, 1993).
10Les enquêtes Pisa proposent ensuite de neutraliser les effets d’âge en considérant un échantillon représentatif des élèves de 15 ans (en fait entre 14,1 ans et 15,6 ans) pour chaque pays. Cette caractéristique – dont on trouvera les conditions de mise en œuvre dans OCDE 2005 – présente l’avantage de la comparabilité entre les systèmes éducatifs nationaux. Mais cela présente aussi une limite pour qui veut explorer les effets de contexte liés à la nature du public de chaque unité d’enseignement : l’échantillon est représentatif des jeunes de 15 ans à l’échelle de chaque pays, mais ne reflète pas la composition du public de chaque établissement puisque seuls ceux de 15 ans font partie de l’échantillon. Le cas français est de ce point de vue emblématique. Le palier d’orientation en fin de scolarité unique (le collège) se situe dans ce pays à 15 ans. La conséquence est ici que dans l’échantillon français de Pisa, les élèves qui ont redoublé au moins une fois sont tous scolarisés au collège et ceux qui ont réalisé un parcours sans faute sont tous au lycée. De ce fait dans l’échantillon Pisa, tous les collégiens ont aussi pour caractéristique d’avoir redoublé, alors que tous les lycéens sont à l’heure. Cette situation n’est pas le reflet de la réalité scolaire française, mais seulement celle des élèves à 15 ans. Si le palier d’orientation intervenait en France avant ou après cet âge, le problème ne se poserait pas en ces termes. Cette remarque ne vise pas à invalider la démarche Pisa, mais seulement à rappeler que la prudence s’impose donc dans les analyses. La question à laquelle permet de répondre l’enquête Pisa (et c’est loin d’être négligeable) est celle du mode de scolarisation des élèves à 15 ans dans chaque pays et d’en inférer les conséquences sur les compétences acquises tout au long de la scolarité. Mais elle ne permet pas de mesurer le poids des effets de composition des établissements ou des classes sur les compétences, comme l’ont souligné fort justement Denis Meuret et Sophie Morlaix (2006).
11Enfin les enquêtes Pisa permettent des comparaisons synchroniques des systèmes éducatifs, mais il reste très difficile d’en déduire des processus. Or, la formation des compétences est le fruit de processus à long terme pour lesquels le temps d’apprentissage est la dimension la plus explicative et agissante. Produire des compétences très élevées en mathématiques ne se fait pas en un jour. C’est le fruit de l’ensemble de la scolarité. Ces enquêtes ouvrent donc la voie à une observation fine des principes de différenciation des compétences acquises (l’origine sociale, le statut migratoire, le sexe, le pays de résidence, etc.), mais demandent de construire des analyses bien plus complexes pour rendre compte de l’efficacité des systèmes et des conditions de cette efficacité.
12Nous disposons donc pour chaque pays d’un échantillon représentatif de la population des jeunes de 15 ans. Nous connaissons de ces jeunes leurs compétences mesurées par des épreuves en mathématiques, lecture et culture scientifique. Nous connaissons aussi leurs caractéristiques personnelles et leurs conditions de scolarisation. On peut donc qualifier chaque système éducatif par son degré de segmentation en considérant le nombre de filières de scolarisation, mais aussi le degré de segmentation que produisent ces filières en fonction du milieu socio-économique et culturel des élèves (variable ESCS dans l’enquête Pisa), du statut migratoire et des scores eux-mêmes. Il est donc possible de qualifier ces systèmes par la segmentation sociale et académique qu’ils produisent pour se questionner ensuite sur les capacités explicatives de ces segmentations : permettent-elles de rendre compte – et dans quelle mesure - des inégalités de compétence liées à l’origine sociale ? Quel type de segmentation produit quelles inégalités ? De la filière de scolarisation et de l’établissement, quel est le principe de regroupement des élèves le plus pertinent pour comprendre la construction scolaire des inégalités scolaires ?
Les variables Pisa utilisées dans l’analyse Les analyses présentées dans cet article sont issues d’une analyse secondaire du fichier de données individuelles de plus de 270 000 élèves de l’enquête Pisa 2003. Les analyses concernent les compétences en mathématiques, domaine majeur de l’enquête en 2003.
Les enquêtes Pisa proposent une mesure de l’origine sociale des jeunes de 15 ans par la variable ESCS (Index de statut économique, social et culturel) fruit de la combinaison de trois informations complémentaires. La première est le plus haut niveau d’étude, mesuré en années, atteint par les parents (variable PARED), la deuxième est le statut socioprofessionnel le plus élevé des parents (variable HISEI) et la troisième est la quantité de biens possédés dans la famille (HOMEPOS). Ces trois variables sont donc synthétisées dans l’Index de statut économique, social et culturel (ESCS) que nous utilisons dans ce texte. Il s’agit d’une variable continue standardisée en fonction de la moyenne de l’ensemble des pays de l’OCDE construite à partir des travaux de Harry B.G. Ganzeboom et al (1992). On trouvera dans Wolfram Schulz (2005) une description précise du mode de construction de cette variable, ses usages et ses capacités descriptives dans le cadre des enquêtes Pisa. Pour des raisons de présentation et de fluidité du texte, nous emploierons indifféremment les expressions « origine sociale » ou « background socio-économique » pour désigner ce que mesure cette variable ESCS.
Les autres variables utilisées dans l’analyse concernent les caractéristiques personnelles des élèves. Il s’agit d’abord du pays de naissance de l’élève et de ses parents (variable IMMIG) définissant les autochtones (nés dans le pays avec au moins un des deux parents ayant la nationalité), les immigrés de première génération (nés à l’étranger de parents étrangers) et ceux de deuxième génération (né dans le pays de parents étrangers). Vient ensuite le genre (SEX) qui ne présente pas de problème particulier du point de vue de la catégorisation statistique. Compte tenu de notre objet, ces deux dernières variables ne seront utilisées dans les modèles de régression uniquement à titre de variables de contrôle.
La variable pivot dans le cadre de cet article est le curriculum. Cette variable a été construite et recodée à partir de la variable « unique national programme code » (PROGN) de Pisa. Les recodages ont été conçus de façon à obtenir un nombre suffisant d’élèves dans chaque parcours de formation afin de pouvoir en analyser les effets sur les scores aux tests Pisa. Cette variable prend en compte deux dimensions. Celle d’abord de l’International Classification of Education (ISCED 97), puis celle des finalités générales ou professionnelles de la filière. Le curriculum ne correspond pas à une filière proprement dite. Il peut recouvrir aussi un niveau de formation car on vise à mesurer les principes de répartition des jeunes de 15 ans dans différents parcours et les conséquences de cette répartition. De ce fait certains pays qui pratiquent le redoublement ont des élèves à 15 ans qui peuvent être dans des formations différentes correspondant à des niveaux de formation contrastés, sans pour autant que cela constitue des filières. Pourquoi ces recodages ? Certains pays ont détaillé à l’extrême les différentes filières au point que certaines d’entre elles ne rassemblaient que quelques individus, ce qui fausse les analyses de variance et les régressions. En Belgique, plus d’une trentaine de programmes différents étaient décrits, une dizaine environ par aire linguistique. Dans le cadre de cette étude, ces distinctions ne sont pas pertinentes et des regroupements ont été effectués de façon à rendre compte des caractéristiques des formations dispensées plus que des aires linguistiques auxquelles elles appartiennent.
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13Face aux inégalités culturelles, économiques et sociales, comment chaque système éducatif propose-t-il un mode de régulation spécifique et comment, de ce fait, transforme-t-il les inégalités sociales en inégalités scolaires ? On peut trouver une première réponse à cette question en raisonnant sur les modes de scolarisation des élèves à 15 ans dans chaque pays. Certains systèmes privilégient des formes unifiées de scolarisation alors que d’autres gardent un système fortement filiarisé. On peut donc s’interroger dans un premier temps sur les critères de répartition des élèves dans les différents curricula et établissements dans chaque pays. Observe-t-on une répartition « ségrégative » des élèves en fonction de leur origine sociale (variable ESCS) et de leur niveau académique (leurs scores aux tests de mathématiques) ? Quel lien peut-on établir entre cette répartition d’une part et le poids de l’origine sociale sur les scores académiques ? Une première approche des modes de transformation des inégalités sociales en inégalités scolaires consiste donc à raisonner sur les taux de concentration des élèves dans les différents parcours dans chacun des systèmes en fonction de leurs caractéristiques sociales et de leur niveau académique. Nous postulons ici que l’important n’est pas tant qu’un système éducatif propose plusieurs filières différenciées, mais que le public de ces filières soit socialement et académiquement différencié. Il s’agit donc de distinguer ce qui relève d’une différenciation fonctionnelle des curricula d’une différenciation sociale et ségrégative.
- 2 La « valeur plausible » est construite dans les enquêtes Pisa à partir des réponses des élèves aux (...)
14Quatre indices ont été construits pour rendre compte de façon synthétique de la nature de ces systèmes et de la façon dont ils organisent le regroupement des élèves dans les différents curricula d’une part, et dans les établissements de l’autre. Le tableau 1 présente d’abord le degré de ségrégation sociale des curricula de chaque pays. Il s’agit de l’eta2 extrait d’une analyse de variance indiquant le degré d’association entre la filière et l’origine sociale des élèves. Il se lit comme un coefficient de détermination. On peut ainsi lire (Tableau 1) que 31,5% de la variance de milieu social des élèves hongrois est « expliquée » par la filière de scolarisation : l’association entre ces deux variables est donc forte. Elle est inexistante dans le cas d’une filière unique comme en Finlande, en Norvège ou en Islande, ou quand les filières n’ont pas pour résultat une séparation sociale des élèves comme au Canada ou en Espagne. La même procédure a été utilisée pour le calcul des autres indices : le degré de ségrégation sociale des établissements, de ségrégation académique des filières et des établissements. On peut ajouter que l’eta2 peut être considéré comme un indice d’isolement, au sens de la sociologie urbaine (Massey & Denton, 1989). Cet indice rend compte de la probabilité qu’un membre d’un groupe rencontre un membre de son groupe dans une unité spatiale donnée. Traduit dans le champ scolaire, l’eta2 mesure l’homogénéité sociale et académique des filières dont on connaît les conséquences sur les acquis scolaires des élèves et la production des inégalités : plus les unités d’apprentissage (classes, filières, établissements) sont hétérogènes du point de vue social et scolaire, moins les inégalités sociales sont fortes. Dans le tableau 1, l’ampleur des inégalités sociales est classiquement mesurée par le coefficient de détermination (r2) entre deux variables continues : l’index économique social et culturel (ESCS) d’une part, la valeur plausible 2 du score en mathématiques de l’autre. Enfin nous faisons figurer les scores moyens en mathématiques par pays. Si l’on considère l’Allemagne (DEU), on observe que les indicateurs sont tous très élevés : les inégalités sociales sont fortes (27,4 % de la variance des scores est expliquée par l’origine sociale des élèves), la ségrégation sociale dans les filières et les établissements est elle aussi bien supérieure à la moyenne, ainsi que la ségrégation académique. On a donc un système éducatif inégalitaire qui regroupe les élèves dans des filières et des établissements en fonction de leur origine sociale et leur niveau académique. Le Canada présente des caractéristiques opposées : peu d’inégalités liées à l’origine sociale et une répartition sociale et académique indifférenciée des élèves.
Tableau 1 : Modes de regroupement des élèves, ampleur des inégalités sociales et moyenne des scores aux tests Pisa 2003 (mathématiques)
|
Ségrégation sociale des curricula
|
Ségrégation sociale des établissements
|
Inégalités sociales
|
Ségrégation académique des filières
|
Ségrégation académique des établissements
|
Scores moyens mathématiques
|
HUN
|
0,315
|
0,449
|
0,274
|
0,377
|
0,557
|
490
|
DEU
|
0,228
|
0,332
|
0,226
|
0,420
|
0,597
|
503
|
TUR
|
0,224
|
0,403
|
0,222
|
0,401
|
0,578
|
423
|
SVK
|
0,220
|
0,339
|
0,215
|
0,286
|
0,449
|
498
|
AUT
|
0,215
|
0,343
|
0,161
|
0,376
|
0,533
|
506
|
YUG
|
0,213
|
0,298
|
0,143
|
0,283
|
0,377
|
436
|
NLD
|
0,201
|
0,257
|
0,187
|
0,644
|
0,628
|
538
|
ITA
|
0,197
|
0,343
|
0,139
|
0,192
|
0,531
|
466
|
BEL
|
0,184
|
0,331
|
0,239
|
0,380
|
0,545
|
529
|
CZE
|
0,158
|
0,307
|
0,191
|
0,349
|
0,521
|
516
|
FRA
|
0,157
|
0,315
|
0,197
|
0,414
|
0,482
|
511
|
LUX
|
0,150
|
0,243
|
0,174
|
0,343
|
0,311
|
493
|
TUN
|
0,145
|
0,352
|
0,131
|
0,355
|
0,446
|
359
|
GRC
|
0,139
|
0,320
|
0,168
|
0,235
|
0,355
|
444
|
URY
|
0,129
|
0,353
|
0,155
|
0,313
|
0,426
|
422
|
KOR
|
0,124
|
0,313
|
0,140
|
0,220
|
0,424
|
542
|
PRT
|
0,119
|
0,261
|
0,176
|
0,388
|
0,353
|
466
|
IDN
|
0,117
|
0,325
|
0,071
|
0,165
|
0,502
|
360
|
LIE
|
0,065
|
0,291
|
0,209
|
0,084
|
0,515
|
536
|
THA
|
0,060
|
0,443
|
0,113
|
0,083
|
0,370
|
417
|
BRA
|
0,059
|
0,428
|
0,153
|
0,255
|
0,503
|
355
|
CHE
|
0,057
|
0,261
|
0,164
|
0,096
|
0,393
|
526
|
JPN
|
0,046
|
0,289
|
0,118
|
0,030
|
0,548
|
533
|
MEX
|
0,044
|
0,443
|
0,174
|
0,146
|
0,485
|
385
|
RUS
|
0,044
|
0,221
|
0,100
|
0,084
|
0,332
|
469
|
IRL
|
0,043
|
0,233
|
0,165
|
0,082
|
0,193
|
503
|
HKG
|
0,042
|
0,244
|
0,065
|
0,181
|
0,498
|
549
|
CAN
|
0,035
|
0,227
|
0,108
|
0,080
|
0,211
|
533
|
MAC
|
0,027
|
0,225
|
0,022
|
0,124
|
0,177
|
527
|
USA
|
0,019
|
0,272
|
0,191
|
0,052
|
0,298
|
483
|
LVA
|
0,011
|
0,205
|
0,105
|
0,025
|
0,239
|
483
|
ESP
|
0,009
|
0,305
|
0,139
|
0,007
|
0,248
|
486
|
AUS
|
0,005
|
0,281
|
0,136
|
0,048
|
0,235
|
524
|
NZL
|
0,005
|
0,194
|
0,166
|
0,037
|
0,205
|
524
|
DNK
|
0,001
|
0,223
|
0,168
|
0,004
|
0,170
|
514
|
SWE
|
0,001
|
0,150
|
0,156
|
0,018
|
0,141
|
510
|
POL
|
0
|
0,253
|
0,166
|
0
|
0,157
|
490
|
GBR
|
0
|
0,238
|
0,199
|
0
|
0,288
|
508
|
ISL
|
0
|
0,192
|
0,069
|
0
|
0,079
|
515
|
NOR
|
0
|
0,156
|
0,142
|
0
|
0,113
|
495
|
FIN
|
0
|
0,141
|
0,106
|
0
|
0,078
|
544
|
Caractères gras : Indices supérieurs à la moyenne
Caractères normaux : Indices moyens
En italiques : Indices inférieurs à la moyenne
Lire ainsi : En Hongrie la variable « escs » explique 27,4 % de la variance des scores en mathématiques (colonne 3). L’association entre la variable escs et les curricula, mesurée par l’eta2 est de 0,315. Ce chiffre se lit comme un coefficient de détermination : 31,5 % de la variance de l’escs est expliquée par la filière de scolarisation.
15Les pays sont classés en fonction du degré de ségrégation sociale des différentes filières (curricula). Une première lecture du tableau montre que les pays dans lesquels les inégalités sont les plus marquées sont aussi ceux dont les filières de formation et les établissements sont les plus différenciés socialement et académiquement. Ils se situent en haut du tableau et les différents indices présentés montrent une cohérence forte des résultats, à l’image de la Belgique dont tous les indices sont supérieurs à la moyenne, tant du point de vue de la ségrégation dans les filières que dans les établissements. Les inégalités liées à l’origine sociale y sont aussi parmi les plus élevées (23,9 % de la variance des scores est expliquée par l’origine sociale), juste après la Hongrie (27,4 %). Les pays dont tous les indices sont supérieurs à la moyenne présentent donc la configuration optimale du point de vue des inégalités scolaires : la Hongrie, l’Allemagne, la Turquie, la Belgique, l’Autriche et la République Tchèque cristallisent les inégalités sociales en inégalités scolaires par des formes de ségrégation sociale et académique. Les élèves sont répartis dans des curricula et des établissements fortement différenciés et cela a des conséquences sur leur niveau de compétence en mathématiques.
16D’autres pays font les choix inverses en proposant un seul curriculum (c’est le cas de la Pologne, la Grande-Bretagne, l’Islande, la Norvège et la Finlande) pour tous et une très faible différenciation sociale et académique des établissements. Cela signifie que les élèves sont scolarisés dans les mêmes structures d’enseignement, quels que soient leur niveau social, économique ou académique. À l’exception notable de la Grande-Bretagne, ces pays génèrent peu d’inégalités sociales de compétences. Le lien est ici faible, voire très faible, entre l’origine sociale et les scores aux épreuves Pisa. Beaucoup de pays, bien entendu, se trouvent dans des positions « moyennes » du point de vue de l’ensemble de ces indices. Il reste cependant qu’une première tendance se dégage pour montrer que les pays les moins inégalitaires évitent de traduire dans la forme scolaire elle-même les inégalités liées à la stratification sociale. En d’autres mots, les politiques scolaires de ces pays n’institutionnalisent pas – ou peu – les inégalités socio-économiques dans des parcours ou des établissements spécifiques.
17Mais on peut aller plus loin à partir de la lecture comparée de ces quelques indices. Notamment en distinguant les pays selon leurs modes privilégiés de répartition des élèves en fonction des filières ou en fonction des établissements. Les cas du Japon et de la Corée sont assez emblématiques d’une répartition des élèves fortement différenciée en fonction des établissements. Dans ces deux pays, mais on pourrait en invoquer d’autres comme le Brésil et l’Indonésie, les inégalités sociales d’éducation passent plus nettement par les établissements que par les filières de formation.
18Trois dernières remarques s’imposent à la lecture de ce tableau. D’abord certains pays « résistent » aux tendances globales. Les États-Unis et la Grande-Bretagne ont des indices de ségrégation sociale et académique faibles tout en ayant des inégalités sociales fortes. Cela signifie que les inégalités passent par d’autres voies que celles considérées dans cette analyse, ou que les données Pisa ne rendent qu’imparfaitement compte de leur réalité scolaire compte tenu de leur complexité (IES, 2008). Ensuite, les régimes d’inégalités ne sont pas directement en relation avec le niveau moyen de performance des élèves de chaque pays. Les systèmes unifiés du point de vue des filières comme des établissements donnent lieu à des scores variés (de la Finlande avec un score moyen de 544 à la Norvège avec 495), ainsi que les systèmes très filiarisés (de la Belgique avec 529 à la Hongrie avec 490). Enfin, cette première analyse ne considère que des relations entre variables prises deux à deux. Cela nous informe sur la nature des systèmes et des politiques scolaires mises en œuvre et permet une première approche descriptive. Nous pouvons toutefois approfondir cette première analyse par une approche multivariée. On se demandera donc comment ces trois modes de regroupement des élèves se combinent et leurs conséquences respectives sur l’ampleur des inégalités sociales à l’école.
- 3 On trouvera dans Andy Field, Discovering Statistics using SPSS, Sage Publications, 2005 la descript (...)
- 4 Modèle 1 : scores = escs + sexe + immig
- 5 Modèle 2 : scores=escs + sexe + immig + curriculum
- 6 Modèle 3 : score = escs + sexe + immig + établissement
19À ce stade de notre raisonnement, il nous faut démêler le poids respectif des différents contextes éducatifs sur la production des inégalités scolaires et ainsi répondre à notre question de départ : comment chaque système transforme les inégalités sociales en inégalités scolaires ? De façon plus empirique, cette question peut être reformulée en termes de part de variance des scores en mathématiques expliquée par chaque variable dans les différents contextes nationaux de l’enquête. Nous interrogeons la manière dont le lien entre l’origine sociale et les performances scolaires est influencé par les caractéristiques des systèmes éducatifs. Cela peut se traduire de la sorte : quelles sont les variables qui influent sur la covariance entre les scores et de l’origine sociale ? Cela revient à pratiquer une analyse de covariance (ANCOVA) 3 en fonction de plusieurs variables prises simultanément. Trois modélisations ont été mises en œuvre. Lorsque l’on contrôle le genre et le statut migratoire, quelle est la covariance entre les scores et l’origine sociale (ESCS) ? (Modèle 1) 4. Lorsqu’on connaît ces variables et le curriculum suivi (Modèle 2) 5, l’origine sociale a-t-elle toujours le même poids pour expliquer les scores ? Et lorsqu’on considère non plus le curriculum, mais l’établissement (Modèle 3) 6, qu’en est-il de la variance expliquée par l’origine sociale ? Notre raisonnement sera donc centré ici sur la décroissance du poids explicatif de l’origine sociale sur les performances en fonction des variables intégrées dans les modèles. Dans le cas où la part de variance expliquée par l’origine sociale ne varie pas ou peu, cela signifie que les inégalités ne passent par aucune des caractéristiques du système éducatif testées (ici le curriculum et l’établissement). Dans le cas contraire, nous pourrons établir que le passage des inégalités sociales aux inégalités scolaires est fondé sur la différenciation des curricula, sur celle des établissements, ou éventuellement par les deux.
Tableau 2 : Variance des scores expliquée par l’origine sociale sans prise en compte du curriculum (modèle 1), avec prise en compte du curriculum (modèle 2) et avec prise en compte de l’établissement (modèle 3)
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1/Part de variance expliquée par l’origine sociale Modèle 1
|
2/Part de variance expliquée par l’origine sociale Modèle 2
|
3/Part de variance expliquée par l’origine sociale Modèle 3
|
HUN
|
28,1
|
7,3
|
2
|
TUR
|
22,8
|
7,2
|
1,5
|
SVK
|
21,3
|
7,6
|
4,3
|
BEL
|
19,9
|
7,8
|
4,7
|
GBR
|
19,9
|
19,9
|
9,9
|
CZE
|
18,9
|
8
|
3,9
|
LIE
|
18,1
|
13,9
|
1,5
|
USA
|
18,1
|
16,5
|
9
|
PRT
|
17,6
|
7,4
|
7,4
|
POL
|
16,9
|
16,9
|
10,7
|
FRA
|
16,8
|
5,4
|
3,6
|
IRL
|
16,7
|
15,4
|
8,8
|
DEU
|
16,6
|
2,9
|
2,3
|
NZL
|
16,1
|
15,6
|
9,4
|
MEX
|
16
|
1,3
|
0,7
|
GRC
|
15,8
|
7,4
|
3,9
|
NLD
|
15,8
|
0,9
|
2,3
|
BRA
|
15,6
|
10,3
|
0,4
|
URY
|
15,2
|
5,7
|
1,8
|
DNK
|
14,9
|
14,7
|
10,1
|
LUX
|
14,8
|
5
|
3,1
|
YUG
|
14,4
|
3,1
|
2,8
|
AUT
|
13,9
|
1,8
|
0,5
|
KOR
|
13,8
|
6,3
|
1,8
|
ESP
|
13,6
|
13,3
|
5,5
|
ITA
|
13,6
|
4,8
|
1
|
NOR
|
13,6
|
13,6
|
11,6
|
AUS
|
13,5
|
13,3
|
5
|
TUN
|
13,3
|
3,2
|
1,4
|
SWE
|
13,1
|
12,9
|
10,7
|
CHE
|
12
|
8,7
|
4,1
|
JPN
|
11,8
|
10,1
|
0,1
|
THA
|
11,7
|
8,5
|
0,7
|
CAN
|
11
|
8,8
|
6
|
FIN
|
10,6
|
10,6
|
9,9
|
LVA
|
10,6
|
10,2
|
6,3
|
RUS
|
10,1
|
7,4
|
3,7
|
IDN
|
7,8
|
2,7
|
0
|
ISL
|
7
|
7
|
5,8
|
HKG
|
5,8
|
4,1
|
0,2
|
MAC
|
1,9
|
1,2
|
0,4
|
20Dans ce tableau, la variable « origine sociale » (ESCS) est toujours très significative (p <.001) dans tous les pays et quel que soit le modèle testé.
- 7 Notons que la variable ESCS est ici toujours significative, même dans les pays où sa capacité expli (...)
21La décroissance de la part de variance des scores expliquée par l’origine sociale entre les trois modèles de régression présentés permet d’évaluer le chemin pris dans chaque pays par les inégalités. Plus la décroissance est importante, plus la variable introduite dans le modèle se « substitue » à l’origine sociale pour expliquer les scores 7. On peut ainsi retracer les modes institutionnels de transformation des inégalités. En effet, un système qui sépare précocement les élèves dans des filières très contrastées d’un point de vue social et scolaire fige et institutionnalise les inégalités sociales, transformées de fait en inégalités scolaires. Le cas de l’Autriche est emblématique de ce processus : alors que l’origine sociale explique à elle seule 13,9 % de la variance des scores dans le modèle 1, elle n’en explique plus que 1,8 % et 0,5 % dans le modèle 2 et dans le modèle 3. Les inégalités sociales passent donc dans ce pays presque entièrement par la différenciation des parcours des élèves dans des filières fortement différenciées. Dans le cas des États-Unis, la prise en compte du curriculum fait passer la part de variance expliquée par l’origine sociale de 18,1 % à 16,5 %, ce qui ne représente que 7,2 points en valeur relative. Le modèle 3 amenuise plus fortement la part expliquée par l’origine sociale qui passe à 9% (- 50% en valeur relative) sans toutefois réduire la capacité de cette variable à rendre compte par elle-même des performances des élèves. On peut donc distinguer les systèmes éducatifs en fonction de la place respective du curriculum et de l’établissement dans la transformation scolaire des inégalités sociales.
22Le mode de répartition des élèves dans les établissements apparaît comme un mode spécifique de transformation des inégalités sociales en inégalités scolaires. On peut expliciter les mécanismes à l’œuvre par la comparaison graphique des décroissances de la part de variance expliquée par l’origine sociale entre le modèle 1 et 2 (graphique 1) et les modèles 1 et 3 (graphique 2). Le graphique 1 classe chaque pays en fonction de la décroissance du lien entre l’origine sociale et les compétences en mathématiques lorsque l’on prend en compte la filière de scolarisation. Les pays dans lesquels cette décroissance est la plus forte proposent des systèmes fortement filiarisés qui cristallisent très tôt les inégalités sociales par les affectations dans des curricula hiérarchisés. Si l’on prend comme limite (en partie arbitraire) une décroissance de 60 % de la capacité explicative de l’origine sociale, on obtient un ensemble de pays, de la Hollande, l’Autriche et l’Allemagne jusqu’à la Belgique, qui proposent ce modèle dans lequel la cooptation scolaire joue un rôle de premier plan.
23Inversement pour les pays qui ne proposent qu’un système unique, i.e. dans lesquels tous les élèves de 15 ans sont effectivement scolarisés dans une seule et même filière et dans un seul et même niveau, la décroissance est nécessairement nulle. Mais la lecture du tableau 2 a montré que dans certains pays comme le Japon, les États-Unis ou la Nouvelle-Zélande, les inégalités sociales passent par d’autres voies que celles de la différenciation des filières. L’une des voies possibles est celle de l’établissement, dont le graphique 2 teste le poids dans chaque pays en comparant la décroissance de la part de variance expliquée par l’origine sociale lorsqu’on passe du modèle 1 au modèle 3.
24
Graphique 1 : Décroissance de la part de variance expliquée par l’origine sociale entre le modèle 1 (sans prise en compte du curriculum) et le modèle 2 (avec prise en compte du curriculum)
Liste des pays de haut en bas : Hollande, Autriche, Allemagne, Yougoslavie, Tunisie, Hongrie, Turquie, France, Luxembourg, Indonésie, Italie, Slovaquie, Uruguay, Belgique, Portugal, République Tchèque, Corée, Grèce, Macao, Brésil, Hong-Kong, Suisse, Thaïlande, Russie, Lichtenstein, Canada, Mexique, Japon, États-Unis, Irlande, Lituanie, Nouvelle-Zélande, Espagne, Suède, Australie, Danemark, Pologne, Norvège, Islande, Grande-Bretagne, Finlande.
Graphique 2 : Décroissance de la part de variance expliquée par l’origine sociale entre le modèle 1 (sans prise en compte de l’établissement) et le modèle 2 (avec prise en compte de l’établissement)
Liste des pays de haut en bas : Indonésie, Japon, Brésil, Hong-Kong, Autriche, Mexique, Thaïlande, Turquie, Hongrie, Italie, Lichtenstein, Tunisie, Uruguay, Corée, Allemagne, Hollande, Yougoslavie, Slovaquie, République Tchèque, Luxembourg, Macao, France, Belgique, Grèce, Suisse, Australie, Espagne, Portugal, États-Unis, Grande-Bretagne, Irlande, Canada, Nouvelle-Zélande, Lituanie, Pologne, Danemark, Suède, Islande, Norvège, Finlande.
25Par le fait de la forte différenciation des établissements dans beaucoup de pays, la décroissance du poids de l’origine sociale entre le modèle 1 et 3 est bien plus marquée que dans le cas précédent. Dans 11 pays sur 41, cette décroissance est supérieure à 90 %. Autant dire que dans ces cas, les inégalités sociales entre élèves passent par les inégalités entre établissements. De façon plus concrète, cela signifie que lorsqu’on connaît l’établissement de ces élèves, on peut prédire leurs scores de façon plus précise qu’en connaissant leur niveau socioéconomique. C’est le cas de beaucoup de pays qui proposent une seule filière (le Japon, le Brésil, Hong-Kong et l’Italie notamment). Les inégalités ne passent pas par des politiques d’orientation dans des filières différenciées, mais par le choix de l’établissement. Pour d’autres pays, il est plus difficile de trancher entre une régulation par la filière ou par l’établissement dès lors que dans la plupart des cas, les établissements sont spécialisés dans une filière donnée. C’est ce qui explique la position de l’Autriche, de la Hongrie et de l’Allemagne : pour ces pays, les inégalités sociales semblent passer à la fois par la filière et l’établissement.
26En définitive, nous avons montré que les modes de transformation des inégalités sociales en inégalités scolaires varient fortement d’un pays à l’autre et qu’il est utile de distinguer les modes de regroupement des élèves en fonction des filières ou des établissements. On peut ainsi identifier trois grands groupes de pays dont les modes de production des inégalités scolaires sont fortement contrastés.
27Les pays nordiques (Finlande, Norvège, Suède, Pologne et Danemark), pour lesquels il n’y a pas de traduction institutionnelle directe des inégalités sociales dans des filières ou établissements. Ces pays fonctionnent sur le modèle d’une concurrence ouverte. On sait par ailleurs que les inégalités scolaires sont dans ces pays parmi les plus faibles.
28Dans d’autres pays, les inégalités sociales passent par l’orientation dans des filières hiérarchisées et différenciées. On y trouve sans surprise l’Autriche, l’Allemagne et la Hollande. Mais il est plus étonnant d’y trouver la France dont l’enseignement secondaire est construit sur un modèle unifié jusqu’à la fin du collège (15 ans). Pour les raisons déjà évoquées plus haut, nous pourrions considérer ce résultat comme le fruit d’un problème d’échantillon. Il s’agit pourtant du reflet de la réalité scolaire française fortement marquée par le redoublement des élèves de milieu modeste. Une « photographie » à l’âge de 14 ans, et non de 15, donnerait probablement à voir un autre paysage de l’école en France, moins marqué par les filières au bénéfice des établissements (Felouzis & Perroton, 2007). Toutefois, et sur la base de nos données, on observe qu’ici la séparation scolaire est fortement corrélée à une séparation sociale des élèves.
29Enfin, le dernier type de pays est plus proche de ce que nous avons appelé le modèle du marché. L’origine sociale, toutes choses égales par ailleurs, n’explique dans ces pays que très marginalement les scores des élèves. Les compétences dépendent bien plus fortement de l’établissement de scolarisation ; c’est cette dimension qui devient ici déterminante pour comprendre la production des inégalités scolaires ; beaucoup de pays asiatiques sont dans ce cas : le Japon, la Thaïlande et l’Indonésie. Mais on trouve aussi l’Italie, le Mexique et le Brésil. Le modèle « pur » du marché ne prend donc forme que dans un nombre restreint de pays.
30Du point de vue de la sociologie de l’école, ces résultats ouvrent plusieurs chantiers :
31- D’abord celui d’une analyse comparative entre les trois enquêtes Pisa aujourd’hui disponibles (2000, 2003 et 2006) pour observer les évolutions des systèmes éducatifs et appréhender les modalités de réalisation et les conséquences des marchés scolaires éducatifs, notamment pour identifier les systèmes « mixtes » qui pourraient constituer des phases transitoires entre deux modes différenciés de reproduction des inégalités sociales.
- Ensuite, un deuxième chantier concerne un point que nous avons, par souci de cohérence, laissé de côté dans cet article. Celui des autres formes d’inégalités, liées à l’origine ethnique et au genre. Quelles relations entretiennent ces principes d’inégalité avec la typologie des systèmes utilisée ici ?
- Enfin, nos résultats concernant le système éducatif français ouvrent potentiellement un débat sur la nature même de l’école en France. Même si, comme nous l’avons souligné, questionner les élèves à 15 ans en donne une vision déformée au regard de l’âge du premier palier d’orientation, il reste que les inégalités sociales y sont bien plus marquées qu’en moyenne et qu’une lecture attentive des résultats montre un système éducatif à l’opposé de ce qu’il prétend être : mieux défini par la cooptation sociale et la ségrégation des curricula que par les visées démocratiques du collège « unique ».