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© Prud’Homme (2015)
Avant d’implanter une culture des données, il convient de saisir les
nuances des données en éducation, les caractéristiques de la discussion
lors d’échanges en équipe de collaboration ainsi que le concept de
structure organisationnelle d’une CAP.
Préalables à la
culture des données
© Prud’Homme (2015)
D’abord, pour apprécier les nuances des données, il faut en comprendre
la nomenclature. En effet, les données n'ont pas tous la même pertinence
et, de façon générale, on peut les catégoriser selon trois types : les
données tertiaires, secondaires et primaires.
© Prud’Homme (2015)
Les données tertiaires servent essentiellement à la reddition de
comptes. Elles sont utiles pour la communauté, les gestionnaires et
les représentants scolaires occupant certains postes administratifs.
© Prud’Homme (2015)
Les données secondaires servent notamment aux directions d'école,
aux enseignants et aux conseillers pédagogiques.
© Prud’Homme (2015)
Les données primaires sont les données brutes de l’apprentissage
en salle de classe qui interpellent les enseignants, les
orthopédagogues, les élèves et les parents au fil des jours.
© Prud’Homme (2015)
Par exemple, les données tertiaires comprennent les résultats provinciaux et les
études internationales tandis que les données primaires proviennent d'outils
d'observation dans la salle de classe. En ce qui a trait aux données secondaires,
on peut penser aux notes du bulletin et aux résultats d'étape.
Types de données Exemples
Tertiaires Résultats d’une
commission scolaire
Résultats provinciaux
Études nationales et
internationales
Secondaires Notes de tests
Résultats du bulletin
Examens trimestriels ou
d’étape
Primaires Outils de suivi
Grille d’observation
Fiche d’observation
individualisée
© Prud’Homme (2015)
Les types de données se caractérisent aussi par leur échantillonnage. Les données
tertiaires sont recueillies à grande échelle. À l'inverse, les données primaires sont
recueillies généralement pour de petits groupes, un groupe classe ou une année
d'études, voire des regroupements restreints.
Type de données Échantillonnage
Tertiaires À grande échelle
Secondaires Ensemble d’élèves plus ou
moins vaste
Primaires À petite échelle, notamment la
salle de classe
© Prud’Homme (2015)
Par ailleurs, les données se définissent en fonction de la fréquence des collectes.
Les données tertiaires sont recueillies peu fréquemment alors que les données
primaires sont récoltées régulièrement sur de courtes périodes de temps, soit de
façon journalière, hebdomadaire ou mensuelle.
Type de données Fréquence des collectes
Tertiaires Peu fréquentes
Secondaires
Primaires
Fréquentes
© Prud’Homme (2015)
Enfin, les données se présentent de façon globale comme le taux
d'analphabétisme d’une population ou les résultats internationaux ou
provinciaux, ou bien de manière spécifique et ciblé, tels le niveau de lecture
d'un élève ou sa capacité de faire des inférences à partir d’un texte.
Type de données Type de résultats
Tertiaires Global
Secondaires
Primaires
Spécifique et ciblé
© Prud’Homme (2015)
Pour améliorer la réussite scolaire chez les élèves, une communauté
d'apprentissage professionnelles sera davantage préoccupée par les données
primaires, car elles sont directement en lien avec l’apprentissage au fil des
jours et des semaines.
Type de données Type de résultats
Primaires Pour enseignants, élèves et
parents
À petite échelle
Données de la salle de classe
Collectes fréquentes
Données spécifiques et ciblées
© Prud’Homme (2015)
Par ailleurs, avant de s'engager dans la voie du changement dans une
culture des données, la direction d'école doit instituer un dialogue ouvert
et professionnel avec son personnel. L'une des rencontres devrait porter
sur la vision de l'apprentissage.
Discussions ouvertes et
professionnelles
© Prud’Homme (2015)
Une activité comme le tour de table constitue un outil intéressant à cet
égard. Après une réflexion individuelle, chaque individu, à tour de rôle, est
invité à se prononcer sur un énoncé concernant la vision de l'école. Ensuite,
une discussion ouverte s'ensuit afin de tenter d'en arriver à un consensus.
Énoncés Totalement en
accord
En accord En désaccord Totalement en
désaccord
Tous les élèves
peuvent apprendre. X
Tous les élèves
arrivent à l’école
motiver à apprendre.
X
L’école contrôle
suffisamment de
variables pour
répondre aux
besoins des élèves.
X
© Prud’Homme (2015)
Lors des échanges, les membres d’une équipe de collaboration ont avantage à se
donner des rôles. De façon générale, on désigne un meneur, un scripteur, une
personne qui veille à ce qu’on reste sur le sujet, une autre qui voit au droit de parole
et une dernière qui surveille le temps accordé à chacun des sujets à l’ordre du jour.
© Prud’Homme (2015)
Enfin, dans une communauté d’apprentissage professionnelle (CAP), les
leaders scolaires doivent établir une structure organisationnelle favorable
au travail collaboratif. Celle-ci comprend deux volets. Le premier est
l’organisation des équipes de collaboration.
Structure organisationnelle
1. Organisation des équipes
© Prud’Homme (2015)
D'une part, au niveau de l’école, il doit exister un noyau de planification
constitué d’une équipe de représentants d'un cycle, d'une année d'études,
d'une matière ou d'un groupe d'intérêt ayant un but commun. C'est «
l’équipe orientante ».
Structure des équipes de
collaboration d’une école
Équipe
orientante
© Prud’Homme (2015)
D'autre part, on met sur pied les autres équipes où chacun travaillera de
façon collaborative à l’amélioration du rendement des élèves et à l’atteinte
de résultats. Les équipes de collaboration formées de trois à cinq membres
s’avèrent les plus efficaces.
Équipe
orientante
Équipe
préscolaire
Équipe
1er
cycle
Équipe
2e
cycle
Équipe
3e
cycle
© Prud’Homme (2015)
Le calendrier de rencontres est l'autre aspect crucial de la structure
organisationnelle.
Structure organisationnelle
2. Calendrier de rencontres
© Prud’Homme (2015)
Ce calendrier doit couvrir l’ensemble d’une année scolaire et toutes les
équipes de collaboration doivent y être représentées. Dès le début de
l’année scolaire, des dates précises sont fixées pour les rencontres de
chacune d’elles de sorte que l’engagement face au temps est prévisible.
LES ÉQUIPES Sept. Oct. Nov. Déc. Jan. Fév. Mars Avr.
Équipe
orientante
9 6 8
Équipe du
premier cycle
19 17 22 16 22 9
Équipe du
deuxième cycle
19 17 22 16 22 9
Équipe du
troisième cycle
© Prud’Homme (2015)
Un tel calendrier doit être hautement respecté, car il en va de sa
viabilité. Les rencontres doivent être caractérisées par le souci de
l’efficacité et de l’action.
LES ÉQUIPES Sept. Oct. Nov. Déc. Jan. Fév. Mars Avr.
Équipe
orientante
9 6 8
Équipe du
premier cycle
19 17 22 16 22 9
Équipe du
deuxième cycle
19 17 22 16 22 9
Équipe du
troisième cycle
20 18 23 17 23 10
© Prud’Homme (2015)
Dans ce segment, nous nous sommes penchés sur les préalables de la
culture des données. Dans le prochain, nous proposons des réflexions
pour préparer la première collecte de données.
Préparatifs à la première
collecte des données

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Newsletter SPW Agriculture en province du Luxembourg du 10-04-24
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Segment 3

  • 1. © Prud’Homme (2015) Avant d’implanter une culture des données, il convient de saisir les nuances des données en éducation, les caractéristiques de la discussion lors d’échanges en équipe de collaboration ainsi que le concept de structure organisationnelle d’une CAP. Préalables à la culture des données
  • 2. © Prud’Homme (2015) D’abord, pour apprécier les nuances des données, il faut en comprendre la nomenclature. En effet, les données n'ont pas tous la même pertinence et, de façon générale, on peut les catégoriser selon trois types : les données tertiaires, secondaires et primaires.
  • 3. © Prud’Homme (2015) Les données tertiaires servent essentiellement à la reddition de comptes. Elles sont utiles pour la communauté, les gestionnaires et les représentants scolaires occupant certains postes administratifs.
  • 4. © Prud’Homme (2015) Les données secondaires servent notamment aux directions d'école, aux enseignants et aux conseillers pédagogiques.
  • 5. © Prud’Homme (2015) Les données primaires sont les données brutes de l’apprentissage en salle de classe qui interpellent les enseignants, les orthopédagogues, les élèves et les parents au fil des jours.
  • 6. © Prud’Homme (2015) Par exemple, les données tertiaires comprennent les résultats provinciaux et les études internationales tandis que les données primaires proviennent d'outils d'observation dans la salle de classe. En ce qui a trait aux données secondaires, on peut penser aux notes du bulletin et aux résultats d'étape. Types de données Exemples Tertiaires Résultats d’une commission scolaire Résultats provinciaux Études nationales et internationales Secondaires Notes de tests Résultats du bulletin Examens trimestriels ou d’étape Primaires Outils de suivi Grille d’observation Fiche d’observation individualisée
  • 7. © Prud’Homme (2015) Les types de données se caractérisent aussi par leur échantillonnage. Les données tertiaires sont recueillies à grande échelle. À l'inverse, les données primaires sont recueillies généralement pour de petits groupes, un groupe classe ou une année d'études, voire des regroupements restreints. Type de données Échantillonnage Tertiaires À grande échelle Secondaires Ensemble d’élèves plus ou moins vaste Primaires À petite échelle, notamment la salle de classe
  • 8. © Prud’Homme (2015) Par ailleurs, les données se définissent en fonction de la fréquence des collectes. Les données tertiaires sont recueillies peu fréquemment alors que les données primaires sont récoltées régulièrement sur de courtes périodes de temps, soit de façon journalière, hebdomadaire ou mensuelle. Type de données Fréquence des collectes Tertiaires Peu fréquentes Secondaires Primaires Fréquentes
  • 9. © Prud’Homme (2015) Enfin, les données se présentent de façon globale comme le taux d'analphabétisme d’une population ou les résultats internationaux ou provinciaux, ou bien de manière spécifique et ciblé, tels le niveau de lecture d'un élève ou sa capacité de faire des inférences à partir d’un texte. Type de données Type de résultats Tertiaires Global Secondaires Primaires Spécifique et ciblé
  • 10. © Prud’Homme (2015) Pour améliorer la réussite scolaire chez les élèves, une communauté d'apprentissage professionnelles sera davantage préoccupée par les données primaires, car elles sont directement en lien avec l’apprentissage au fil des jours et des semaines. Type de données Type de résultats Primaires Pour enseignants, élèves et parents À petite échelle Données de la salle de classe Collectes fréquentes Données spécifiques et ciblées
  • 11. © Prud’Homme (2015) Par ailleurs, avant de s'engager dans la voie du changement dans une culture des données, la direction d'école doit instituer un dialogue ouvert et professionnel avec son personnel. L'une des rencontres devrait porter sur la vision de l'apprentissage. Discussions ouvertes et professionnelles
  • 12. © Prud’Homme (2015) Une activité comme le tour de table constitue un outil intéressant à cet égard. Après une réflexion individuelle, chaque individu, à tour de rôle, est invité à se prononcer sur un énoncé concernant la vision de l'école. Ensuite, une discussion ouverte s'ensuit afin de tenter d'en arriver à un consensus. Énoncés Totalement en accord En accord En désaccord Totalement en désaccord Tous les élèves peuvent apprendre. X Tous les élèves arrivent à l’école motiver à apprendre. X L’école contrôle suffisamment de variables pour répondre aux besoins des élèves. X
  • 13. © Prud’Homme (2015) Lors des échanges, les membres d’une équipe de collaboration ont avantage à se donner des rôles. De façon générale, on désigne un meneur, un scripteur, une personne qui veille à ce qu’on reste sur le sujet, une autre qui voit au droit de parole et une dernière qui surveille le temps accordé à chacun des sujets à l’ordre du jour.
  • 14. © Prud’Homme (2015) Enfin, dans une communauté d’apprentissage professionnelle (CAP), les leaders scolaires doivent établir une structure organisationnelle favorable au travail collaboratif. Celle-ci comprend deux volets. Le premier est l’organisation des équipes de collaboration. Structure organisationnelle 1. Organisation des équipes
  • 15. © Prud’Homme (2015) D'une part, au niveau de l’école, il doit exister un noyau de planification constitué d’une équipe de représentants d'un cycle, d'une année d'études, d'une matière ou d'un groupe d'intérêt ayant un but commun. C'est « l’équipe orientante ». Structure des équipes de collaboration d’une école Équipe orientante
  • 16. © Prud’Homme (2015) D'autre part, on met sur pied les autres équipes où chacun travaillera de façon collaborative à l’amélioration du rendement des élèves et à l’atteinte de résultats. Les équipes de collaboration formées de trois à cinq membres s’avèrent les plus efficaces. Équipe orientante Équipe préscolaire Équipe 1er cycle Équipe 2e cycle Équipe 3e cycle
  • 17. © Prud’Homme (2015) Le calendrier de rencontres est l'autre aspect crucial de la structure organisationnelle. Structure organisationnelle 2. Calendrier de rencontres
  • 18. © Prud’Homme (2015) Ce calendrier doit couvrir l’ensemble d’une année scolaire et toutes les équipes de collaboration doivent y être représentées. Dès le début de l’année scolaire, des dates précises sont fixées pour les rencontres de chacune d’elles de sorte que l’engagement face au temps est prévisible. LES ÉQUIPES Sept. Oct. Nov. Déc. Jan. Fév. Mars Avr. Équipe orientante 9 6 8 Équipe du premier cycle 19 17 22 16 22 9 Équipe du deuxième cycle 19 17 22 16 22 9 Équipe du troisième cycle
  • 19. © Prud’Homme (2015) Un tel calendrier doit être hautement respecté, car il en va de sa viabilité. Les rencontres doivent être caractérisées par le souci de l’efficacité et de l’action. LES ÉQUIPES Sept. Oct. Nov. Déc. Jan. Fév. Mars Avr. Équipe orientante 9 6 8 Équipe du premier cycle 19 17 22 16 22 9 Équipe du deuxième cycle 19 17 22 16 22 9 Équipe du troisième cycle 20 18 23 17 23 10
  • 20. © Prud’Homme (2015) Dans ce segment, nous nous sommes penchés sur les préalables de la culture des données. Dans le prochain, nous proposons des réflexions pour préparer la première collecte de données. Préparatifs à la première collecte des données