Ce chapitre analyse le lien entre les investissements dans l’éducation, notamment les ressources financières, humaines, matérielles ou le temps mobilisé, et les performances des élèves, leur bien-être et l’équité dans l’éducation. Il met ensuite en évidence l’évolution de la préparation des établissements ainsi que des élèves à l’apprentissage numérique et à distance, puis décrit la présence et l’utilisation des appareils numériques au sein des établissements. Enfin, il étudie le rôle charnière des établissements dans l’apprentissage et le bien-être des élèves.
Résultats du PISA 2022 (Volume II)
Apprentissage en période de crise et résilience
Description
La prudence est de mise lors de l’interprétation des résultats de l’Australie*, du Canada*, du Danemark*, des États-Unis*, de Hong Kong (Chine)*, de l’Irlande*, de la Jamaïque*, de la Lettonie*, de la Nouvelle-Zélande*, du Panama*, des Pays-Bas* et du Royaume-Uni*, car une ou plusieurs normes d’échantillonnage n’ont pas été respectées (voir le Guide du lecteur et les annexes A2 et A4).
Ce chapitre analyse en détail comment les ressources investies dans l’éducation sont réparties entre les établissements et comment elles ont été allouées dans des systèmes d’éducation résilients où l’apprentissage, l’équité et le bien-être ont été maintenus et soutenus malgré les récentes perturbations causées par la pandémie de COVID-19. Les ressources liées à la résilience des systèmes d’éducation sont considérées comme des « composantes de résilience » tout au long de ce chapitre.
D’abord, il décrit les dépenses d’éducation engagées dans les différents systèmes d’éducation, ainsi que le lien entre dépenses d’éducation et performance des élèves. Ensuite, il examine la manière dont les dépenses influent sur les établissements en se concentrant sur le personnel scolaire (« ressources humaines ») et le matériel pédagogique (« ressources matérielles »), dont font partie les appareils numériques (Graphique II.5.1). Enfin, il analyse le temps que les élèves passent sur les appareils numériques dans le cadre de l’apprentissage et pour les loisirs au sein de l’établissement, ainsi que la manière dont les établissements peuvent améliorer l’efficacité du temps d’apprentissage et jouer un rôle charnière dans l’interaction sociale en proposant un accompagnement scolaire.
Dans plus de la moitié des systèmes d’éducation dont les données sont disponibles ainsi qu’en moyenne dans les pays de l’OCDE, le nombre d’élèves fréquentant un établissement dont le chef d’établissement a déclaré que l’enseignement avait été affecté par un manque de personnel éducatif a augmenté entre 2018 et 2022. Dans 58 pays et économies, la proportion d’élèves des établissements dont le chef d’établissement a déclaré que l’enseignement avait été affecté par un manque de personnel enseignant a également augmenté sur cette période.
Dans près de la moitié des systèmes d’éducation dont les données sont disponibles, les chefs d’établissement étaient moins susceptibles de déclarer un manque de matériel pédagogique en 2022 qu’en 2018. Dans 41 systèmes d’éducation ainsi qu'en moyenne dans les pays de l'OCDE, les établissements sont plus susceptibles d'avoir à composer avec des ressources numériques insuffisantes ou de mauvaise qualité s'ils sont défavorisés plutôt que favorisés sur le plan socio-économique.
Les résultats de l’enquête PISA 2022 montrent que l’interdiction des téléphones portables dans l’enceinte des établissements permet de réduire les distractions en classe. Cependant, en moyenne dans les pays de l’OCDE, 29 % des élèves des établissements où l’utilisation des téléphones portables est interdite ont déclaré utiliser un smartphone plusieurs fois par jour, ce qui montre que ces interdictions ne sont pas toujours appliquées de manière efficace.
Les établissements des systèmes d’éducation les plus performants mettent généralement une salle à la disposition des élèves pour faire leurs devoirs ainsi que du personnel pour les y aider.
Les élèves se disent dans l'ensemble plus attachés à leur école en 2022 qu'en 2018 dans les systèmes d’éducation où le nombre d’élèves inscrits dans un établissement où le tutorat mutuel existe a augmenté durant cette période.
L’enquête PISA 2022, comme le montraient déjà les résultats de la précédente enquête, révèle que la corrélation entre les dépenses d’éducation et la performance des élèves est limitée. Parmi les pays et économies dont les dépenses cumulées par élève étaient inférieures à 75 000 USD en 2019 (niveau de dépenses de 35 pays et économies), des dépenses d’éducation plus élevées peuvent être associées de manière significative à de meilleurs scores aux épreuves PISA de mathématiques. Dans l’ensemble de ces pays et économies, 27 % de la variation de la performance des élèves s’explique par la différence dans les dépenses d’éducation. Cependant, ce n’est pas le cas dans les pays et économies dont les dépenses cumulées étaient supérieures à 75 000 USD (voir le Graphique II.5.2). Dans ce groupe de pays et économies, la façon dont les ressources financières sont utilisées semble influer davantage sur la performance des élèves que le niveau d’investissement lui-même.
Les systèmes d’éducation dont les dépenses totales d’éducation sont les plus élevées tendent à être ceux dont les niveaux de PIB par habitant sont les plus élevés. Les dépenses d’éducation et le PIB par habitant sont fortement corrélés (r = 0,71 dans les pays de l’OCDE et r = 0.87 dans l’ensemble des pays et économies ayant participé à l’enquête PISA 2022, tableaux B3.2.1 et B3.2.2). En 2019, les dépenses totales moyennes par établissement d’enseignement et par élève de 6 à 15 ans dans les pays de l’OCDE s’élevaient à 102 612 USD (dollars corrigés en parité de pouvoir d’achat). Les dépenses cumulées des pays et économies à revenu élevé, tels que définis par la classification de la Banque mondiale,1 s’élevaient à 114 001 USD, celles des pays à revenu intermédiaire supérieur, à 32 801 USD, et celle des pays à revenu intermédiaire inférieur, à 18 174 USD, en moyenne (tableau B3.2.1).
Les ressources financières sont allouées de manière différente selon les systèmes d’éducation et sont réparties entre les services éducatifs de base (salaires du personnel enseignant, administratif, de gestion et de soutien ; frais d’entretien ou de construction des bâtiments et des infrastructures) et les services auxiliaires (transport scolaire, cantine et infirmerie). Les dépenses totales cumulées englobent les dépenses publiques et privées des établissements d’enseignement publics et privés (OCDE, 2022[1]). Bien que les dépenses d’éducation aient augmenté au cours des dernières années, les ressources restent insuffisantes. Dans les pays de l’OCDE, entre 2012 et 2019, les dépenses par élève de l’enseignement primaire à l’enseignement tertiaire ont augmenté à un taux annuel moyen de 1,7 % en valeur réelle (OCDE, 2022[1]). En moyenne, dans les pays de l’OCDE, après la première année de pandémie de COVID-19, les dépenses totales des établissements de l’enseignement primaire à l’enseignement tertiaire par équivalent scolarisé à temps plein ont augmenté de 0,4 % entre 2019 et 2020 (OCDE, 2023[2]).
Remarque : Seuls les pays et économies dont les données sont disponibles sont repris.
Source : OCDE, Base de données PISA 2022, tableaux I.B1.2.1 et I.B3.2.2 (Volume I).
Les résultats de l’enquête PISA 2022 montrent que les systèmes d’éducation très performants sont dotés d’un personnel enseignant et auxiliaire de qualité et en nombre suffisant. Dans les pays de l’OCDE, les systèmes dans lesquels davantage d’enseignants sont pleinement certifiés par une autorité compétente ont tendance à obtenir de meilleurs scores en mathématiques, même après contrôle du PIB par habitant (tableau II.B1.5.101). En moyenne, dans les pays de l’OCDE, les systèmes dans lesquels les chefs d’établissement ont déclaré que l’enseignement s’était dégradé en raison d’un personnel enseignant inadéquat ou peu qualifié entre 2018 et 2022 ont enregistré une baisse de la performance en mathématiques (tableau II.B1.5.104). Dans tous les pays et économies, le sentiment d’appartenance des élèves à l’égard de leur établissement s’est affaibli entre 2018 et 2022 dans les établissements dont les chefs d’établissement ont déclaré une augmentation du manque de personnel auxiliaire, ou du personnel auxiliaire inadéquat ou peu qualifié, au cours de la période.
Dans la plupart des systèmes d’éducation, les chefs d’établissement étaient plus susceptibles de percevoir un manque de personnel éducatif en 2022 qu’en 2018.
Les résultats de l’enquête PISA montrent que, dans plus d’un système éducatif sur deux, les chefs d’établissement étaient plus susceptibles de déclarer que l’enseignement avait été affecté par un personnel enseignant inadéquat ou peu qualifié en 2022 qu’en 2018 (tableau II.B1.5.4). Ce constat est d’autant plus marqué dans les systèmes d’éducation pour lesquels la proportion de personnel enseignant à temps plein a diminué au cours de la période (r = -0,32).2 Pourtant, les résultats de l’enquête PISA montrent également qu’entre 2018 et 2022, le nombre d’élèves par enseignant et la taille des classes ont légèrement diminué dans les pays de l’OCDE et sont restés stables dans la plupart des pays et économies (tableaux II.B1.5.13 et II.B1.5.16), ce qui confirme les dernières données publiées dans Regards sur l’éducation 2023 (OCDE, 2023[2]). Les chefs d’établissement perçoivent le manque de personnel éducatif non seulement en raison du manque d’effectif, mais également du manque de qualification du personnel enseignant. Le taux d’absence du personnel enseignant, qui ne se reflète pas nécessairement dans les effectifs, a été observé dans de nombreux pays et économies lors de la réouverture des établissements après la fin de la période de crise de la pandémie de COVID-19 (OCDE, 2022[1]).
Dans l’enquête PISA 2022, afin de mesurer les effectifs et la qualité du personnel éducatif dans les établissements, il a été demandé aux chefs d’établissement si l’enseignement avait été affecté par un manque de personnel enseignant et auxiliaire (personnel de soutien pédagogique, administratif ou de gestion) ou par des qualifications insuffisantes ou inadéquates du personnel enseignant et auxiliaire. Il est important de garder à l’esprit que ces données sont fondées sur la perception des chefs d’établissement. Il ne s’agit pas de données objectives sur le manque de personnel. Les chefs d’établissement de différents pays peuvent avoir une perception différente de ce que signifie un manque de personnel enseignant ou de soutien.
Dans plus de la moitié des systèmes d’éducation dont les données sont disponibles ainsi qu’en moyenne dans les pays de l’OCDE, le nombre d’élèves fréquentant des établissements dont les chefs d’établissement ont déclaré que l’enseignement avait été affecté par un manque de personnel éducatif a augmenté entre 2018 et 2022 (tableau II.B1.5.4). Entre 2018 et 2022, la proportion d’élèves des établissements dont le chef d’établissement a déclaré que l’enseignement avait été affecté par un manque de personnel enseignant a augmenté dans 58 pays et économies (Graphique II.5.3), et de plus de 30 points de pourcentage en Australie*, en Belgique, au Cambodge, au Chili, en France, au Guatemala, en Lettonie*, aux Pays-Bas*, en Pologne et au Portugal. Le nombre de chefs d’établissement ayant déclaré que l’enseignement avait été affecté par le manque de personnel enseignant entre 2018 et 2022 n’a diminué qu’en Indonésie. Dans 41 pays et économies, le nombre de chefs d’établissement à déclarer que les qualifications insuffisantes ou inadéquates du personnel enseignant entravaient l’apprentissage a augmenté entre 2018 et 2022. En Belgique, au Cambodge, à Hong Kong (Chine)*, aux Pays-Bas* et en Pologne, cette proportion a augmenté de plus de 20 points de pourcentage au cours de la période. Le nombre de chefs d’établissement ayant déclaré que l’enseignement avait été affecté par des qualifications insuffisantes ou inadéquates du personnel enseignant entre 2018 et 2022 n’a diminué qu’aux Émirats arabes unis et en Indonésie.
Selon les chefs d’établissement, certains systèmes d’éducation manquent davantage de personnel enseignant alors que d’autres manquent davantage de personnel auxiliaire. Dans 21 pays et économies, au moins 50 % des élèves fréquentaient des établissements dont le chef d’établissement a déclaré que l’apprentissage était affecté par un manque de personnel enseignant (tableau II.B1.5.4). Dans 13 pays et économies, au moins 50 % des élèves fréquentaient des établissements dont le chef d’établissement a déclaré que l’enseignement était affecté par un manque de personnel auxiliaire.
Au sein des pays et économies, les rapports des chefs d’établissement sur le manque de personnel éducatif varient en fonction des caractéristiques des établissements (Graphique II.5.4). Dans 30 pays et économies, les élèves fréquentant des établissements défavorisés sur le plan socio-économique ont été exposés à davantage de manque de personnel éducatif que leurs pairs fréquentant des établissements favorisés. Les disparités les plus importantes en matière de manque de personnel éducatif liées au profil socio-économique des établissements ont été observées au Pérou, en Jordanie, en Australie*, en Colombie, au Brunei Darussalam, en Uruguay, au Panama* et aux Émirats arabes unis (par ordre décroissant) (tableau II.B1.5.2). Malte est le seul pays dans lequel le manque de personnel éducatif est plus fréquent dans les établissements favorisés.
Évolution du pourcentage d’élèves dont les chefs d’établissement ont déclaré que la capacité de l’établissement à assurer l’enseignement avait été affectée, dans une certaine mesure ou beaucoup, par les éléments suivants
Remarques : seuls les pays et économies dont les données sont disponibles sont représentés.
Les différences statistiquement significatives entre PISA 2018 et PISA 2022 (PISA 2022 – PISA 2018) sont indiquées dans une couleur plus foncée (voir l’annexe A3).
Les pays et économies sont classés par ordre décroissant de l’évolution du manque de personnel enseignant entre 2018 et 2022.
Source : OCDE, Base de données PISA 2022, annexe B1, chapitre 5.
Résultats fondés sur les déclarations des chefs d’établissement
1. L’indice PISA de statut économique, social et culturel mesure le profil socio-économique (SESC).
Remarque : plus la valeur de l’indice est élevée, plus le manque de personnel éducatif est important.
Les pays et économies sont classés par ordre décroissant de l’indice de manque de personnel éducatif.
Source : OCDE, Base de données PISA 2022, annexe B1, chapitre 5.
Dans 36 pays et économies, le manque de personnel éducatif était plus fréquent dans les établissements publics que dans les établissements privés. Les disparités les plus importantes en matière de manque de personnel éducatif ont été observées en Grèce, en Uruguay, au Maroc, en Türkiye, en Colombie, en Nouvelle-Zélande*, aux Émirats arabes unis et au Portugal (par ordre décroissant). En France, les établissements publics ont été moins touchés par le manque de personnel éducatif que les établissements privés. En moyenne, dans les pays de l’OCDE et dans 16 pays et économies, le manque de personnel éducatif était plus fréquent dans les établissements ruraux que dans les établissements urbains. Dans quatre pays et économies, le manque de personnel éducatif était plus fréquent dans les établissements urbains que dans les établissements ruraux.
À l’échelle des systèmes, le manque de personnel éducatif est négativement corrélé aux performances des élèves en mathématiques.
Dans 32 pays et économies, les élèves fréquentant des établissements dont le chef d’établissement a signalé un manque de personnel éducatif ont obtenu de moins bons scores en mathématiques que les élèves fréquentant des établissements dont le chef d’établissement a signalé moins de manque de personnel ou n’en a pas signalé du tout (Graphique II.5.4 et tableau II.B1.5.5). Dans 35 pays et économies, aucune différence statistiquement significative dans les scores en mathématiques n’a été constatée entre les élèves des établissements où le manque de personnel éducatif est plus important et les élèves des établissements où le manque est faible, voire inexistant. Au Monténégro, les élèves fréquentant des établissements où le manque est plus important ont obtenu de meilleurs scores en mathématiques que les élèves des établissements où le manque de personnel est moins important, voire inexistant.
Le lien entre le manque de personnel éducatif et la performance en mathématiques s’est atténué après contrôle du profil socio-économique des élèves et des établissements, et la corrélation négative était significative dans 10 pays et économies. Dans 56 pays et économies, aucune différence statistiquement significative dans les scores en mathématiques n’a été constatée entre les élèves des établissements où le manque de personnel éducatif est plus important et les élèves des établissements où le manque est moins important, voire inexistant, après contrôle du profil socio-économique des élèves et des établissements. Dans trois pays et économies, à savoir Israël, le Monténégro et la Türkiye, les élèves fréquentant des établissements où le manque est plus important ont obtenu de meilleurs scores en mathématiques que les élèves des établissements où le manque de personnel est moins important, voire inexistant.
Lorsque les quatre composantes de l’indice de manque de personnel éducatif ont été examinées séparément au regard de la performance en mathématiques (Graphique II.5.6 et tableau II.B1.5.5), en moyenne, dans les pays de l’OCDE, elles ont toutes été négativement corrélées à la performance en mathématiques, même après contrôle du profil socio-économique des élèves et des établissements. En moyenne, dans les pays de l’OCDE, cette corrélation négative était la plus forte lorsque les chefs d’établissement signalaient un personnel enseignant inadéquat ou peu qualifié, et en particulier aux Émirats arabes unis, au Japon, à Macao (Chine), en Islande, en Indonésie, en République tchèque et au Brésil (par ordre décroissant de l’intensité de la corrélation). Dans les pays de l’OCDE, le manque de personnel enseignant présentait la deuxième corrélation négative la plus forte au regard de la performance en mathématiques, et en particulier aux Émirats arabes unis, au Japon, au Taipei chinois, aux États-Unis*, au Viet Nam et à Macao (Chine) (par ordre décroissant). De plus, le tableau II.B1.5.5 montre que le manque de personnel auxiliaire est également négativement corrélé à la performance en mathématiques dans les pays de l’OCDE, et en particulier dans les Émirats arabes unis, la République slovaque, la Lituanie, l’Italie, Singapour, la République de Macédoine du Nord, le Cambodge et l’Indonésie (par ordre décroissant). La corrélation négative entre un personnel auxiliaire insuffisant ou inadéquat et la performance en mathématiques était la plus forte aux Émirats arabes unis, en Corée, en Albanie et au Royaume-Uni* (par ordre décroissant). Ces résultats soulignent l’importance de disposer d’un personnel enseignant et auxiliaire qualifié suffisant pour accompagner les élèves.3
Évolution de la performance en mathématiques pour une augmentation de 10 points de pourcentage du personnel enseignant certifié ; résultats fondés sur les déclarations des chefs d’établissement
1. L’indice PISA de statut économique, social et culturel mesure le profil socio-économique (SESC).
Remarque : le pourcentage de personnel enseignant certifié dans les établissements fréquentés par des élèves de 15 ans est indiqué après chaque pays et économie.
Les différences statistiquement significatives sont indiquées dans une couleur plus foncée (voir l’annexe A3).
Les pays et économies sont classés par ordre décroissant de la différence de score liée à une augmentation de 10 points de pourcentage du personnel enseignant certifié, après contrôle du profil socio-économique des élèves et des établissements.
Source : OCDE, Base de données PISA 2022, annexe B1, chapitre 5.
Dans la plupart des pays et économies ayant administré l’enquête PISA, le personnel enseignant est généralement pleinement certifié, c’est-à-dire qu’il est autorisé à enseigner sur la base de normes définies par des institutions nationales ou locales.4 En moyenne, dans les pays de l’OCDE en 2022, 87 % du personnel enseignant travaillant dans des établissements qui proposent un enseignement au niveau modal de la CITE pour les élèves de 15 ans a obtenu une certification auprès de l’autorité nationale ou locale compétente. Dans 13 pays et économies, au moins 95 % du personnel enseignant est pleinement certifié et à Macao (Chine), en Australie*, en Bulgarie et en Irlande* (par ordre décroissant), ce chiffre dépasse les 97 % (tableau II.B1.5.9). En moyenne, dans les pays de l’OCDE, le pourcentage de personnel enseignant certifié est resté stable entre 2018 et 2022, mais cette part a diminué dans 21 pays et économies, et de plus de 10 points de pourcentage à Bakou (Azerbaïdjan), au Kazakhstan, en Islande, en Argentine, au Viet Nam, en République slovaque, au Panama*, au Brunei Darussalam et en Corée (par ordre décroissant). Dans 13 pays et économies, le pourcentage de personnel enseignant certifié a augmenté au cours de la période, et de plus de 10 points de pourcentage en Colombie, en Géorgie, en Israël, en Macédoine du Nord et au Monténégro (par ordre décroissant).
Les établissements comptant un plus grand nombre d’enseignants pleinement certifiés tendent à obtenir de meilleurs scores. En moyenne, dans les pays de l’OCDE et dans 12 pays et économies, les élèves des établissements comptant une plus grande proportion d’enseignants pleinement certifiés ont obtenu de meilleurs scores en mathématiques (Graphique II.5.5) et des scores inférieurs dans 6 pays et économies, après contrôle du profil socio-économique des élèves et des établissements.
Dans 8 pays et économies, à savoir au Brunei Darussalam, en Uruguay, en Slovénie, au Taipei chinois, en Islande, en Suède, en République tchèque et en France (par ordre décroissant), la proportion d’enseignants pleinement certifiés était plus importante dans les établissements favorisés que dans les établissements défavorisés. Toutefois, dans 10 pays et économies, à savoir en Türkiye, à Singapour, aux Philippines, au Pérou, en Colombie, au Maroc, en Mongolie, au Brésil, en El Salvador et aux Émirats arabes unis, c’est l’inverse qui a été observé (tableau II.B1.5.8).
Les systèmes d’éducation présentant des taux d’encadrement plus faibles ont affiché de meilleurs scores en mathématiques, même après contrôle du PIB par habitant (tableau II.B1.5.101). L’évolution de la taille des classes entre 2018 et 2022 est négativement corrélée à l’évolution de la performance entre 2018 et 2022. Cela signifie que les systèmes d’éducation dans lesquels la taille moyenne des classes a davantage augmenté entre 2018 et 2022 ont eu tendance à afficher une plus forte diminution de la performance en mathématiques au cours de la même période (tableau II.B1.5.104). Dans l’ensemble des pays et économies, lorsque les classes sont plus petites et que le nombre d’élèves par enseignant ou enseignant diminue, le sentiment d’appartenance à l’établissement augmente, même après contrôle du PIB par habitant (tableau II.B1.5.101).
Dans la plupart des systèmes d’éducation, les taux d’encadrement des élèves et la taille des classes n’ont pas évolué entre 2018 et 2022.
Dans le cadre de l’enquête PISA 2022, il a été demandé aux chefs d’établissement de communiquer les effectifs du personnel enseignant et des élèves de leur établissement, à partir desquels le taux d’encadrement a été calculé (tableau II.B1.5.11). Les pays de l’OCDE comptent environ 12 élèves par enseignant. Les taux d’encadrement varient de 27 élèves en El Salvador et aux Philippines, à moins de 8 élèves en Argentine, au Brunei Darussalam, en Grèce, en Italie, à Malte et en Slovénie.
En moyenne, dans les pays de l’OCDE et dans 22 pays et économies, le taux d’encadrement a diminué entre 2018 et 2022 (baisse de 0,2 élève par enseignant). Au Cambodge, en République dominicaine, au Brésil, au Chili et au Kosovo (par ordre décroissant), le taux d’encadrement a diminué de plus de deux élèves par enseignant. Dans 14 pays, le taux d’encadrement a augmenté, et au Pérou, aux Philippines, en Pologne et au Viet Nam de plus de deux élèves par enseignant. Dans 36 pays et économies, le taux d’encadrement est resté stable entre 2018 et 2022. Les résultats de l’enquête PISA 2022 fondés sur les déclarations des chefs d’établissement confirment les dernières données publiées dans Regards sur l’éducation (OCDE, 2023[2]), mais une certaine prudence est de mise dans l’interprétation des taux d’encadrement, car ces taux ne reflètent pas forcément une éventuelle augmentation du taux d’absence du personnel enseignant.
En moyenne, dans les pays de l’OCDE et dans 28 pays et économies, le taux d’encadrement est plus élevé dans les établissements favorisés que dans les établissements défavorisés (en moyenne, dans les pays de l’OCDE, cette différence est de 1,1 élève). L’inverse n’a été observé qu’au Cambodge, aux Émirats arabes unis, au Maroc, au sein de l’Autorité palestinienne, en République dominicaine et en Türkiye, où les établissements défavorisés ont un taux d’encadrement plus élevé que les établissements favorisés. En moyenne, dans les pays de l’OCDE et dans 28 pays et économies, le taux d’encadrement est plus élevé dans les établissements publics que dans les établissements privés (en moyenne, dans les pays de l’OCDE, cette différence est de 1,3 élève). L’inverse a été observé dans 11 pays et économies, à savoir l’Argentine, le Brunei Darussalam, le Chili, la Corée, les Émirats arabes unis, l’Espagne, le Kazakhstan, le Portugal, la Slovénie, la Suède et le Taipei chinois, où les établissements privés avaient des taux d’encadrement plus élevés que les établissements publics.
Dans le cadre de l’enquête PISA 2022, il a également été demandé aux chefs d’établissement d’indiquer la taille moyenne des classes pour les cours de langue d’enseignement dans l’année modale pour les élèves de 15 ans (tableau II.B1.5.15). Selon leurs déclarations, les pays de l’OCDE comptent en moyenne 26 élèves par classe pour les cours de langue d’enseignement. Les Philippines, le Cambodge et le Viet Nam (par ordre décroissant) comptent 40 élèves ou plus par classe pour les cours de langue d’enseignement, et Malte, la Suisse et la Finlande (par ordre croissant), en comptent 20 ou moins.
La taille moyenne des classes pour les cours de langue d’enseignement a diminué entre 2018 et 2022 dans 21 pays et économies (de 5 élèves ou plus en Arabie saoudite, en Argentine, au Guatemala, au Kazakhstan, au Panama* et en Türkiye), alors qu’elle a augmenté dans 13 pays et économies (de 2 ou 3 élèves en Albanie, à Bakou [Azerbaïdjan], au Costa Rica, au Pérou et en Pologne). Les pays de l’OCDE comptaient en moyenne 0,3 élève de moins par classe pour les cours de langue d’enseignement en 2022 qu’en 2018 (tableau II.B1.5.16). Dans 40 des 74 pays et économies dont les données sont disponibles, la taille des classes n’a pas évolué entre 2018 et 2022. Une certaine prudence est de mise dans l’interprétation de la taille des classes, car elle ne reflète pas forcément une éventuelle augmentation du taux d’absence du personnel enseignant.
En moyenne, dans les pays de l’OCDE, les classes moins denses sont plus fréquemment observées dans les établissements défavorisés sur le plan socio-économique que dans les établissements favorisés (3,3 élèves de moins par classe pour les cours de langue d’enseignement), et dans les établissements publics que dans les établissements privés (1,5 élève de moins par classe pour les cours de langue d’enseignement) (tableau II.B1.5.15).
Dans les systèmes où les élèves obtiennent en moyenne de moins bons scores en mathématiques, les chefs d’établissement ont indiqué que l’enseignement était davantage affecté par le manque de matériel pédagogique et de ressources numériques, ou par leur inadéquation ou leur mauvaise qualité (tableau II.B1.5.100). Dans l’ensemble des pays et économies, une corrélation négative a été constatée entre le manque de ressources numériques, leur inadéquation ou leur mauvaise qualité et la performance des élèves. Les résultats de l’enquête PISA 2022 montrent également que les systèmes les plus performants veillent à ce que chaque élève ait accès à un appareil numérique (ordinateur ou tablette). Toutefois, la disponibilité de ces appareils n’indique pas en soi leur capacité à améliorer l’apprentissage et l’enseignement. Les politiques et les pratiques des établissements relatives à l’utilisation des appareils numériques sont également importantes, et le fait disposer de directives adaptées en la matière permet de préparer les établissements à l’apprentissage numérique.
Les établissements performants, qui ont tendance à avoir des populations d’élèves généralement plus favorisées, sont moins concernés par le manque de matériel pédagogique.
Dans chaque système d’éducation, il est important de veiller à ce que tous les établissements, quel que soit leur profil socio-économique, bénéficient d’un matériel pédagogique adéquat et de qualité. En moyenne, dans les pays de l’OCDE et dans environ 60 % des pays et économies participants, les élèves fréquentant des établissements où il manque moins de ressources matérielles5 obtiennent de meilleurs scores en mathématiques, avant contrôle du profil socio-économique des élèves et des établissements. Toutefois, cette corrélation n’a été observée que dans 20 % des pays et économies après contrôle du profil socio-économique des élèves et des établissements (tableau II.B1.5.23). Dans près de 80 % des pays et économies, les ressources matérielles et les scores en mathématiques ne sont pas corrélés lorsque l’on compare des établissements ayant des profils socio-économiques similaires. En moyenne, dans les pays de l’OCDE, le manque de matériel pédagogique est plus fortement corrélé à une baisse de la performance en mathématiques que le manque d’infrastructures (Graphique II.5.6). Toutefois, après contrôle du profil socio-économique des élèves et des établissements, ces corrélations deviennent statistiquement insignifiantes, montrant ainsi que les élèves et les établissements défavorisés sont davantage concernés par le manque de matériel pédagogique et d’infrastructures.
Évolution de la performance en mathématiques associée aux chefs d’établissement ayant déclaré que la capacité de l’établissement à assurer l’enseignement avait été affectée, dans une certaine mesure ou beaucoup, par les éléments suivants ; moyenne de l’OCDE
1. L’indice PISA de statut économique, social et culturel mesure le profil socio-économique.
Remarque : les différences de score statistiquement significatives sont indiquées dans une couleur plus foncée. Toutes les différences de score sont statistiquement significatives avant contrôle du profil socio-économique des élèves et des établissements (voir l’annexe A3).
Le matériel pédagogique comprend les manuels scolaires, l’équipement informatique, les ressources documentaires, le matériel de laboratoire, etc. Les infrastructures comprennent le bâtiment scolaire, le terrain, le chauffage, la climatisation, les systèmes d’éclairage et acoustiques, etc.
Les ressources numériques comprennent les ordinateurs de bureau ou portables, l’accès à Internet, les systèmes de gestion de l’apprentissage, les plateformes d’apprentissage de l’établissement, etc.
Source : OCDE, Base de données PISA 2022, annexe B1, chapitre 5.
La moitié des systèmes d’éducation participants ont été moins touchés par le manque de matériel pédagogique en 2022 qu’en 2018.
Dans près de la moitié des systèmes d’éducation dont les données sont disponibles, le nombre de chefs d’établissement à déclarer un manque de matériel pédagogique a diminué entre 2018 et 2022 (tableau II.B1.5.21). En moyenne, dans les pays de l’OCDE, le nombre d’élèves fréquentant des établissements dont le chef d’établissement a déclaré que l’enseignement était affecté par un manque de matériel pédagogique (par exemple, les manuels scolaires, l’équipement informatique, les ressources documentaires ou le matériel de laboratoire) ou d’infrastructures (par exemple, les bâtiments scolaires, le terrain, le chauffage, la climatisation ou les systèmes d’éclairage et acoustiques), ou en raison d’un matériel pédagogique ou d’infrastructures inadéquats ou de mauvaise qualité a diminué entre 2018 et 2022 (tableau II.B1.5.22). Le Graphique II.5.3 met en évidence l’évolution de la perception des chefs d’établissement sur le manque de personnel enseignant et de matériel pédagogique entre 2018 et 2022. Il montre que la plupart des pays et économies ont été davantage touchés par le manque accru de personnel éducatif que par celui de ressources matérielles. En moyenne, dans les pays de l’OCDE et dans environ la moitié des pays et économies participants, les chefs d’établissement étaient plus susceptibles de déclarer un manque de personnel enseignant en 2022 qu’en 2018, et inversement en ce qui concerne le manque de matériel pédagogique. Les améliorations les plus importantes dans les préoccupations des chefs d’établissement en ce qui concerne la quantité de matériel pédagogique au cours de la période ont été observées en Irlande*, en Indonésie, en Croatie, en Espagne, en Serbie, en République slovaque, en Finlande, au Kosovo et en Italie (par ordre décroissant). Pour ce qui est de la qualité du matériel pédagogique, les améliorations les plus importantes ont été observées en Indonésie, en Croatie, en Irlande*, en Finlande, en Allemagne, en République slovaque, en Italie et au Portugal (par ordre décroissant). Les améliorations les plus importantes en ce qui concerne la quantité des infrastructures entre 2018 et 2022 ont été observées en Indonésie, en Corée, en Irlande*, en Croatie, à Hong Kong (Chine)*, en Nouvelle-Zélande* et en Colombie (par ordre décroissant). Au cours de cette période, les améliorations les plus importantes relatives à la qualité des infrastructures ont été observées en Indonésie, en Corée, en Irlande*, en Finlande, en République tchèque, en Géorgie et à Hong Kong (Chine)* (par ordre décroissant).
Cependant, au Costa Rica, en Lettonie*, au Monténégro et en Norvège, les chefs d’établissement étaient plus susceptibles, avec les hausses les plus fortes, de déclarer davantage de manque de matériel pédagogique. Dans 25 pays et économies, les chefs d’établissement étaient moins susceptibles de déclarer que l’enseignement avait été affecté en raison d’un matériel pédagogique inadéquat ou de mauvaise qualité en 2022 qu’en 2018. Toutefois, sur la même période, la tendance inverse était observée en Albanie, au Costa Rica, en Lettonie*, à Macao (Chine), au Maroc, au Monténégro et au Qatar. Dans 23 pays et économies, les chefs d’établissement étaient moins susceptibles de déclarer que l’enseignement avait été affecté par un manque d’infrastructures en 2022 qu’en 2018. En revanche, au Costa Rica, à Malte, au Qatar et dans les régions ukrainiennes (18 sur 27), la tendance inverse était observée. Dans 28 pays et économies, les chefs d’établissement étaient moins susceptibles de déclarer que l’enseignement avait été affecté en raison d’infrastructures inadéquates ou de mauvaise qualité en 2022 qu’en 2018. Toutefois, sur la même période, la tendance inverse était observée en Islande, en Lettonie*, au Qatar et à Singapour.
En 2022, les chefs d’établissement de Singapour, du Qatar, de la Suisse, du Danemark* et du Canada* (par ordre croissant) ont déclaré un manque de ressources matérielles moins important que les autres pays et économies participants (Graphique II.5.7 et tableau II.B1.5.17). En Australie*, au Canada*, au Danemark*, aux États-Unis*, en Irlande*, à Malte, aux Pays-Bas*, au Qatar, à Singapour, en Suède, en Suisse et au Taipei chinois, moins d’un élève sur dix fréquentait un établissement dont le chef d’établissement a déclaré que l’enseignement avait été affecté soit par un manque de matériel pédagogique, soit par un matériel pédagogique inadéquat ou de mauvaise qualité. Au Canada*, au Danemark*, en Finlande, à Hong Kong (Chine)*, au Qatar, à Singapour et en Türkiye, moins d’un élève sur six fréquentait un établissement dont le chef d’établissement a déclaré que l’enseignement avait été affecté soit par un manque d’infrastructures, soit par des infrastructures inadéquates ou de mauvaise qualité.
Résultats fondés sur les déclarations des chefs d’établissement
1. L’indice PISA de statut économique, social et culturel mesure le profil socio-économique (SESC).
Remarques : plus la valeur de l’indice est élevée, plus le manque de matériel pédagogique est important.
Les pays et économies sont classés par ordre décroissant de l’indice de manque de matériel pédagogique.
Source : OCDE, Base de données PISA 2022, annexe B1, chapitre 5.
Lors de l’enquête PISA 2022, davantage de chefs d’établissement au Costa Rica, au Maroc, au sein de l’Autorité palestinienne, en Mongolie, en Jamaïque*, au Kosovo, dans les régions ukrainiennes (18 sur 27), au Cambodge et aux Philippines (par ordre décroissant) faisait part de leurs préoccupations concernant le manque de ressources matérielles que ceux des autres pays et économies participants (tableau II.B1.5.17). Au Costa Rica, en Jamaïque*, au Kosovo, au Maroc, en Mongolie, au Monténégro et dans les régions ukrainiennes (18 sur 27), plus de deux élèves sur trois fréquentaient des établissements dont le chef d’établissement a déclaré que la capacité de l’établissement à assurer l’enseignement avait été affectée, dans une certaine mesure ou beaucoup, par un manque de matériel pédagogique. En Jamaïque*, au Kosovo, au Maroc, en Mongolie et dans les régions ukrainiennes (18 sur 27), plus de deux élèves sur trois fréquentaient des établissements dont le chef d’établissement a déclaré que la capacité de l’établissement à assurer l’enseignement avait été affectée par un matériel pédagogique inadéquat ou de mauvaise qualité. Au Cambodge, au Costa Rica, en Jamaïque*, au Maroc et au sein de l’Autorité palestinienne, plus de six élèves sur dix fréquentaient des établissements dont le chef d’établissement a déclaré que la capacité de l’établissement à assurer l’enseignement avait été affectée par un manque d’infrastructures. Au Cambodge, au Costa Rica, en Jamaïque*, en Mongolie et au sein de l’Autorité palestinienne, plus 60 % des élèves fréquentaient des établissements dont le chef d’établissement a déclaré que la capacité de l’établissement à assurer l’enseignement avait été affectée par des infrastructures inadéquates ou de mauvaise qualité.
En moyenne, dans les des pays de l’OCDE et dans la moitié des pays et économies participants, les systèmes d’éducation dans lesquels les élèves fréquentent des établissements où il manque moins de ressources numériques ou disposant de ressources numériques adéquates ou de qualité obtiennent de meilleurs scores en mathématiques, avant contrôle du profil socio-économique des élèves et des établissements. Toutefois, cette corrélation n’est observée que dans 20 % des pays et économies après contrôle du profil socio-économique des élèves et des établissements (tableau II.B1.5.23). Dans près de 75 % des pays et économies, les ressources numériques et les scores en mathématiques ne sont pas corrélés lorsque l’on compare des établissements ayant des profils socio-économiques similaires.
En moyenne, dans les pays de l’OCDE et dans 46 systèmes d’éducation, les établissements défavorisés sur le plan socio-économique étaient plus susceptibles de manquer de ressources matérielles que les établissements favorisés. Seuls les établissements défavorisés des Pays-Bas* ont déclaré un manque de matériel pédagogique moins important que les établissements favorisés.
Des disparités dans le manque de ressources matérielles ont également été observées entre les établissements ruraux et urbains (dans 27 systèmes d’éducation, les établissements ruraux ont davantage été touchés par ce manque) et entre les établissements publics et privés (dans 49 systèmes d’éducation, les établissements publics ont davantage été touchés par ce manque) (Graphique II.5.7). Seuls les établissements ruraux du Danemark*, de la Macédoine du Nord et de la Suisse ont déclaré un manque de matériel pédagogique moins important que les établissements urbains. Aucun établissement public, tous pays et économies confondus, n’a déclaré un manque de matériel pédagogique moins important que les établissements privés.
Une corrélation négative a été constatée entre le manque de ressources numériques, leur inadéquation ou leur mauvaise qualité (par exemple, ordinateurs de bureau ou portables, accès à Internet, systèmes de gestion de l’apprentissage ou plateformes d’apprentissage de l’établissement) et la performance des élèves (tableau II.B1.5.100). Dans l’ensemble des pays et économies, 17 % de la variation de la performance des élèves s’explique par l’impact du manque de ressources numériques sur la qualité de l’enseignement, selon les chefs d’établissement, après contrôle du PIB par habitant. Dans l’ensemble des pays et économies, 13 % de la variation de la performance des élèves s’explique par l’impact de ressources numériques inadéquates ou de mauvaise qualité, après contrôle du PIB par habitant. Aucune tendance claire n’est observée entre la disponibilité des ressources numériques et l’équité ou le bien-être.
Les résultats de l’enquête PISA 2022 montrent que les systèmes les plus performants veillent à ce que chaque élève ait accès à un appareil numérique (tableau II.B1.5.24). Dans l’ensemble des pays et économies, le nombre d’ordinateurs par élève moyen était de 0,6 (variabilité de 0,3)6 et dans les systèmes les plus performants, ce chiffre était plus élevé, à la fois avant et après contrôle du PIB par habitant. Dans les pays de l’OCDE, le nombre d’ordinateurs par élève était de 0,8 (variabilité de 0,3) et cette corrélation a été observée avant, mais pas après contrôle du PIB par habitant. Dans les pays de l’OCDE, le nombre de tablettes par élève était de 0,4 (variabilité de 0,2) et un nombre de tablettes par élève plus élevé est corrélé à de meilleures performances, avant et après contrôle du PIB par habitant. Dans l’ensemble des pays et économies, le nombre de tablettes par élève était de 0,3 (variabilité de 0,4), mais aucune corrélation avec les performances en mathématiques n’a été observée.
Les établissements performants, qui ont tendance à avoir des populations d’élèves généralement plus favorisées, sont moins concernés par le manque de ressources numériques.
Les établissements scolaires, comme la plupart des autres institutions de la société, cherchent à s’adapter aux technologies numériques et à leur utilisation croissante dans le quotidien. En Australie*, en Bulgarie, au Danemark*, aux États-Unis*, en Lituanie, en Norvège, en Nouvelle-Zélande*, aux Pays-Bas*, à Singapour, en Slovénie et en Suède, moins de 10 % des élèves fréquentaient des établissements dont le chef d’établissement a déclaré que le manque de ressources numériques affectait l’enseignement, dans une certaine mesure ou beaucoup. Et, en Australie*, en Bulgarie, au Canada*, au Danemark*, aux États-Unis*, en Nouvelle-Zélande*, aux Pays-Bas*, au Qatar, à Singapour et en Suède, moins de 10 % des élèves fréquentaient des établissements dont le chef d’établissement a déclaré que les ressources numériques étaient inadéquates ou de mauvaise qualité (tableau II.B1.5.17). Cependant, en Argentine, à Bakou (Azerbaïdjan), au Cambodge, en Colombie, au Costa Rica, en Jamaïque*, au Kosovo, au Maroc, en Mongolie, au sein de l’Autorité palestinienne, au Panama* et dans les régions ukrainiennes (18 sur 27), plus de deux élèves sur trois fréquentaient des établissements dont le chef d’établissement a déclaré que la capacité de l’établissement à assurer l’enseignement avait été affectée par un manque de ressources numériques.7 En Argentine, au Cambodge, au Costa Rica, en Jamaïque*, au Kosovo, au Maroc, en Mongolie, au sein de l’Autorité palestinienne, au Panama* et dans les régions ukrainiennes (18 sur 27), plus de deux élèves sur trois fréquentaient des établissements dont le chef d’établissement a déclaré que la capacité de l’établissement à assurer l’enseignement avait été affectée par des ressources numériques inadéquates ou de mauvaise qualité.
En moyenne, dans les pays de l’OCDE et dans 40 systèmes d’éducation, les établissements défavorisés sur le plan socio-économique étaient plus susceptibles d’être concernés par un manque de ressources numériques ou leur mauvaise qualité que les établissements favorisés. Dans aucun des pays et économies participants, les chefs d’établissement des établissements défavorisés étaient moins enclins que ceux des établissements favorisés à indiquer que l’enseignement était affecté par un manque de ressources numériques. Des disparités dans le manque de ressources numériques ont également été observées entre les établissements ruraux et urbains (dans 21 systèmes d’éducation, les établissements ruraux ont davantage été touchés par ce manque) et entre les établissements publics et privés (dans 48 systèmes d’éducation, les chefs d’établissement des établissements publics ont signalé ce problème ; dans aucun des pays et économie participants, les chefs d’établissement des établissements publics n’étaient moins enclins que ceux des établissements privés à indiquer un manque de ressources numériques) (tableau II.B1.5.19). Dans 40 pays et économies, les chefs d’établissement des établissements défavorisés étaient plus susceptibles que ceux des établissements favorisés de déclarer des ressources numériques inadéquates ou de mauvaise qualité (tableau II.B1.5.20). Dans 22 pays et économies, les établissements ruraux ont déclaré davantage de ressources numériques inadéquates ou de mauvaise qualité que les établissements urbains. Et dans 49 pays et économies, les établissements publics ont davantage été affectés que les établissements privés par des ressources numériques inadéquates ou de mauvaise qualité. Seuls les chefs d’établissement des établissements ruraux du Canada*, de la Macédoine du Nord et du Taipei chinois étaient moins susceptibles que leurs homologues des établissements urbains de déclarer des ressources numériques inadéquates ou de mauvaise qualité. En Belgique, en Corée et en Slovénie, les chefs d’établissement des établissements publics étaient moins susceptibles que leurs homologues des établissements privés de déclarer des ressources numériques inadéquates ou de mauvaise qualité.
Dans les pays de l’OCDE, la quasi-totalité des jeunes de 15 ans a accès à un ordinateur au sein de leur établissement.
En moyenne, dans les pays de l’OCDE, les établissements disposaient d’environ 0,8 ordinateur (portables et de bureau confondus) et 0,4 tablette ou liseuse à usage pédagogique par élève de 15 ans en 2022 (tableaux II.B1.5.24 et II.B1.5.27). En Australie*, en Autriche, en El Salvador, aux États-Unis*, en Nouvelle-Zélande*, au Royaume-Uni* et à Singapour, le nombre d’ordinateurs était supérieur à un par élève. Dans 31 pays et économies, les établissements disposaient de moins d’un ordinateur pour deux élèves ; et dans 10 pays et économies, ils disposaient d’un ordinateur pour quatre élèves. À Hong Kong (Chine)*, en République dominicaine et en Roumanie, le nombre de tablettes était supérieur à un par élève. Dans 66 pays et économies, les établissements disposaient de moins d’une tablette pour 2 élèves ; et dans 21 pays et économies, ils disposaient d’une tablette pour 10 élèves.
Comme lors des évaluations précédentes, le nombre d’ordinateurs par élève a augmenté entre 2018 et 2022, mais dans une proportion bien moindre qu’entre 2012 et 2022 (tableau II.B1.5.25). Le nombre d’ordinateurs par élève a augmenté dans 19 pays et économies sur 72 entre 2018 et 2022. Les hausses les plus fortes du nombre moyen d’ordinateurs par élève de 15 ans ont été observées en Bulgarie, en Finlande, en France, au Kazakhstan et au Portugal.
Dans 20 pays et économies, les établissements défavorisés sur le plan socio-économique avaient tendance à avoir plus d’ordinateurs par élève que les établissements favorisés (tableau II.B1.5.24). Dans 20 pays et économies également, les établissements favorisés avaient plus d’ordinateurs par élève que les établissements défavorisés. Dans 12 pays et économies, le nombre de tablettes par élève était plus élevé dans les établissements défavorisés que dans les établissements favorisés (tableau II.B1.5.27). La disparité en faveur des établissements défavorisés était la plus forte en Australie*, en Corée, en El Salvador, au Japon, en Lituanie, en Nouvelle-Zélande* et en Pologne (en nombre d’ordinateurs par élève) et en Autriche, en Corée, en Lituanie et au Pérou (en nombre de tablettes par élève). La disparité en faveur des établissements favorisés était la plus forte au Guatemala, au Panama* et au Qatar (en nombre d’ordinateurs par élève) et aux Émirats arabes unis et à Macao (Chine) (en nombre de tablettes par élève).
En moyenne, dans les pays de l’OCDE et dans 28 pays et économies, le nombre d’ordinateurs par élève était plus élevé dans les établissements privés que dans les établissements publics. Cependant, dans 9 pays et économies, à savoir l’Argentine, l’Australie*, l’Autriche, El Salvador, les Émirats arabes unis, le Japon, la République slovaque, Singapour et la Slovénie, le nombre d’ordinateurs par élève était plus élevé dans les établissements publics que dans les établissements privés. En moyenne, dans les pays de l’OCDE, le nombre d’ordinateurs par élève était plus élevé dans les établissements ruraux (ratio = 1,0) que dans les établissements urbains (ratio = 0,8). Dans 24 pays et économies, le nombre d’ordinateurs par élève était plus élevé dans les établissements ruraux que dans les établissements urbains (notamment en El Salvador, aux Émirats arabes unis, en Hongrie, en Lettonie*, en Lituanie et au Royaume-Uni*), mais l’inverse a été observé en Albanie, au Guatemala et au Paraguay.
Élaborer des directives pour l’utilisation des appareils numériques prépare les établissements et les élèves à l’apprentissage numérique.
La disponibilité et la qualité du matériel pédagogique ne garantissent pas, en soi, un meilleur apprentissage. Quant aux établissements et au personnel enseignant, ils doivent être en mesure d’utiliser efficacement ces ressources pour améliorer l’apprentissage et l’enseignement (Burns et Gottschalk, 2019[3]). Cela est d’autant plus vrai pour le secteur de l’éducation, car un nombre croissant de pays ont investi massivement pour équiper leurs établissements et leurs élèves de ces outils numériques. Le passage au numérique s’est intensifié pendant la pandémie de COVID-19, avec la mise en place de l’apprentissage à distance lorsque les établissements étaient fermés (encadré II.2.4).
Les chefs d’établissement ont été interrogés dans le cadre de l’enquête PISA 2022 sur différents aspects de la préparation de leur établissement à l’apprentissage numérique (tableau II.B1.5.29).8 Les résultats de l’enquête PISA 2022 montrent que le nombre d’ordinateurs disponibles n’indique pas, en soi, si un établissement est préparé pour l’apprentissage numérique. Le fait de disposer de directives d’utilisation adéquates est également important (Graphique II.5.8). En moyenne, dans les pays de l’OCDE et dans 20 pays et économies, le nombre d’ordinateurs disponibles par élève au sein de l’établissement était positivement corrélé au degré de préparation des établissements à l’apprentissage numérique, même après contrôle du profil socio-économique des élèves et des établissements, et il était négativement corrélé dans 5 pays et économies. En moyenne, dans les pays de l’OCDE et dans 34 pays et économies, l’existence de directives officielles concernant l’utilisation des appareils numériques dans l’apprentissage et l’enseignement de matières spécifiques est positivement corrélée à l’indice de préparation à l’apprentissage numérique, après contrôle du nombre d’ordinateurs par élève.
En moyenne, dans les pays de l’OCDE, les améliorations les plus importantes en matière de préparation des établissements à l’apprentissage numérique observées entre 2018 et 2022 concernent : la mise à disposition d’une plateforme efficace d’aide à l’apprentissage en ligne (en 2022, 78 % des chefs d’établissement étaient d’accord ou tout à fait d’accord pour dire qu’une telle plateforme était disponible, soit une augmentation de 26 points de pourcentage par rapport à 2018) ; les compétences techniques et pédagogiques nécessaires dont dispose le personnel enseignant pour intégrer les outils numériques dans son enseignement (en 2022, 88 % des chefs d’établissement le déclaraient, soit une augmentation de 24 points de pourcentage par rapport à 2018) ; et la mise à disposition de ressources professionnelles efficaces pour que le personnel enseignant apprenne à utiliser les outils numériques (76 % des chefs d’établissement en 2022 le déclaraient, soit une augmentation de 13 points de pourcentage par rapport à 2018) (tableau II.B1.5.32). Les hausses les plus fortes (de plus de 50 points de pourcentage) concernant la mise à disposition d’une plateforme efficace d’aide à l’apprentissage en ligne ont été observées au Brunei Darussalam, en Bulgarie, en France, en Allemagne, en Macédoine du Nord, en Roumanie et au Viet Nam. Les hausses les plus fortes (de plus de 40 points de pourcentage) concernant les compétences techniques et pédagogiques nécessaires dont disposent les enseignants pour intégrer les outils numériques dans leur enseignement ont été observées en Finlande, en Irlande*, au Japon et au Maroc. Les hausses les plus fortes (de plus de 30 points de pourcentage) concernant la mise à disposition de ressources professionnelles efficaces pour que le personnel enseignant apprenne à utiliser les outils numériques ont été observées en Irlande*, en Macédoine du Nord, au Portugal et au Viet Nam.
En 2022, en moyenne, dans les pays de l’OCDE, environ 59 % des élèves fréquentaient des établissements où le personnel enseignant disposait de suffisamment de temps pour préparer des cours intégrant des outils numériques ; 59 % des élèves fréquentaient des établissements disposant d’un personnel d’assistance technique qualifié suffisant ; et 55 % des élèves fréquentaient des établissements où le personnel enseignant était encouragé à intégrer des outils numériques dans son enseignement. Aucun changement significatif n’est intervenu entre 2018 et 2022 concernant le fait que le personnel enseignant disposait de suffisamment de temps pour préparer des cours intégrant des outils numériques, selon les déclarations des chefs d’établissement (tableau II.B1.5.32). Au cours de la même période, les chefs d’établissement ont également déclaré une augmentation de seulement trois points de pourcentage concernant les encouragements adressés au personnel enseignant pour intégrer des outils numériques dans son enseignement.
En Arabie saoudite, au Cambodge, aux Émirats arabes unis, en Indonésie, au Kazakhstan, à Macao (Chine), en Ouzbékistan, aux Philippines, au Qatar, en Suède, en Thaïlande et au Viet Nam, plus de 90 % des élèves fréquentaient des établissements où le personnel enseignant disposait de suffisamment de temps pour préparer des cours intégrant des outils numériques (tableau II.B1.5.32). En Allemagne, en Argentine, en Belgique, au Costa Rica, en Espagne, en Grèce, en Hongrie, au Japon, en Lettonie*, au Paraguay, au Portugal et en Uruguay, l’inverse a été observé : plus de 50 % des élèves fréquentaient des établissements où le personnel enseignant ne disposait pas de suffisamment de temps pour préparer des cours intégrant des outils numériques, selon les chefs d’établissement. En Bulgarie, en Croatie, en Islande, au Kazakhstan, en Lituanie, en Ouzbékistan, en Pologne, en Slovénie, en Thaïlande, en Türkiye et dans les régions ukrainiennes (18 sur 27), plus de 90 % des élèves fréquentaient des établissements où le personnel enseignant était encouragé à intégrer des outils numériques dans son enseignement. L’inverse a été observé au Costa Rica, en Jamaïque*, en Roumanie, en Espagne et en Uruguay, où plus de 80 % des élèves fréquentaient des établissements où le personnel enseignant n’était pas encouragé à intégrer des outils numériques dans son enseignement. Plus de 80 % des élèves en Bulgarie, au Cambodge, aux Émirats arabes unis, en Indonésie, au Kazakhstan, en Macédoine du Nord, en Ouzbékistan, aux Pays-Bas*, au Qatar, en Suède, en Thaïlande et au Viet Nam fréquentaient des établissements disposant d’un personnel d’assistance technique qualifié suffisant. À l’inverse, au Brésil, en Grèce, en Irlande*, au Japon, en Lettonie*, au Maroc, au Paraguay et au Portugal, plus de 60 % des élèves fréquentaient un établissement dont le chef d’établissement a déclaré ne pas disposer d’un personnel d’assistance technique qualifié suffisant.
Directives officielles relatives à l’utilisation des appareils numériques dans l’apprentissage et l’enseignement de matières spécifiques ; résultats fondés sur les déclarations des élèves et des chefs d’établissement
Remarque : seuls les pays et économies dont les données sont disponibles sont représentés.
Résultats fondés sur une analyse de régression linéaire, après contrôle du profil socio-économique des élèves et des établissements. Le profil socio-économique est dérivé de l’indice PISA de statut économique, social et culturel (SESC).
Les différences statistiquement significatives sont indiquées dans une couleur plus foncée (voir l’annexe A3).
Les pays et économies sont classés par ordre décroissant de l’évolution de l’indice de préparation à l’apprentissage numérique associé au nombre d’ordinateurs disponibles par élève au sein des établissements.
Source : OCDE, Base de données PISA 2022, annexe B1, chapitre 5.
Dans 23 pays et économies, les établissements favorisés sur le plan socio-économique étaient mieux préparés à l’apprentissage numérique que les établissements défavorisés (tableau II.B1.5.30). Les disparités les plus importantes ont été observées en Albanie, au Brunei Darussalam, en Colombie, en El Salvador, en Espagne, au Guatemala, à Macao (Chine), au Mexique, au Pérou et en République dominicaine. Dans 18 pays et économies, les chefs d’établissement des établissements urbains étaient plus susceptibles que leurs homologues des établissements ruraux de déclarer que leur établissement était préparé à l’apprentissage numérique, les disparités les plus importantes étant observées au Chili, au Guatemala, au Mexique, en Nouvelle-Zélande*, au Qatar et au Taipei chinois. Dans 25 pays et économies, les établissements privés se sont avérés mieux préparés à l’apprentissage numérique que les établissements publics, les disparités les plus importantes étant observées en Albanie, en Colombie, au Costa Rica, en Grèce, au Mexique, au Pérou et en Serbie.
La plupart des établissements scolaires ont établi des règles relatives à l’utilisation des appareils numériques dans leur enceinte.
Réussir à utiliser des outils numériques pour améliorer l’apprentissage et l’enseignement peut également dépendre des politiques et des pratiques de l’établissement. Dans le cadre de l’enquête PISA 2022, il a été demandé aux chefs d’établissement si leurs établissements disposaient de directives formelles (par exemple, des déclarations écrites, des programmes ou des politiques) ou de pratiques spécifiques (par exemple, des réunions régulièrement programmées) pour encadrer de manière efficace l’utilisation des appareils numériques en classe.
En moyenne, dans les pays de l’OCDE, les pratiques scolaires les plus courantes étaient les suivantes : le personnel enseignant établit des règles permettant aux élèves d’utiliser les appareils numériques en cours (pratique concernant 95 % des élèves) ; l’établissement possède un règlement relatif à l’utilisation générale des appareils numériques dans son enceinte (pratique concernant 83 % des élèves) et le personnel enseignant établit des règles en collaboration avec les élèves au sujet de l’utilisation des ressources numériques au sein de l’établissement ou en classe (pratique concernant 73 % des élèves) (tableau II.B1.5.35).
En revanche, en moyenne dans les pays de l’OCDE, les pratiques les moins courantes étaient les suivantes : l’utilisation des téléphones portables est interdite dans l’enceinte de l’établissement (pratique concernant 34 % des élèves), l’établissement possède une politique spécifique au sujet de l’utilisation des réseaux sociaux dans l’apprentissage et l’enseignement (pratique concernant 51 % des élèves) et l’établissement possède un programme spécifique visant à inciter le personnel enseignant à coopérer en matière d’utilisation des appareils numériques (pratique concernant 55 % des élèves).
Dans 13 pays et économies, à savoir l’Albanie, l’Arabie saoudite, le Brunei Darussalam, les Émirats arabes unis, l’Espagne, la Grèce, Hong Kong (Chine)*, la Jordanie, le Kosovo, Malte, le Maroc, l’Autorité palestinienne et le Qatar, plus de deux élèves sur trois fréquentaient des établissements où l’utilisation des téléphones portables n’était pas autorisée. Au Canada*, en Finlande, en Lituanie, aux Pays-Bas* et en Uruguay, moins de 10 % des élèves fréquentaient des établissements où l’utilisation des téléphones portables n’était pas autorisée. Comme le montre l’encadré II.5.1, lorsque l’utilisation des téléphones portables est interdite dans l’enceinte de l’établissement, les élèves sont moins susceptibles de déclarer que l’utilisation d’appareils numériques les distrait pendant les cours de mathématiques.
En moyenne, dans les pays de l’OCDE et dans 13 pays et économies, à savoir Bakou (Azerbaïdjan), le Brésil, le Cambodge, la Colombie, El Salvador, le Guatemala, le Kosovo, Malte, le Maroc, la Mongolie, le Monténégro, le Panama* et le Paraguay, les directives et pratiques scolaires visant à améliorer l’enseignement et l’apprentissage à l’aide d’appareils numériques étaient plus susceptibles d’être présentes dans les établissements favorisés sur le plan socio-économique que dans les établissements défavorisés (tableau II.B1.5.36). Cependant, au Brunei Darussalam, en Macédoine du Nord et en Slovénie, les établissements défavorisés étaient plus susceptibles que les établissements favorisés de disposer de directives et de pratiques pour l’utilisation d’appareils numériques.
En moyenne, dans les pays de l’OCDE et dans 14 pays et économies, les établissements défavorisés étaient plus susceptibles que les établissements favorisés d’interdire l’utilisation des téléphones portables. En revanche, dans huit pays et économies, à savoir l’Albanie, la Jamaïque*, Macao (Chine), le Monténégro, la Nouvelle-Zélande*, la Macédoine du Nord, le Pérou et le Qatar, les établissements favorisés étaient plus susceptibles que les établissements défavorisés d’interdire l’utilisation des téléphones portables dans leur enceinte.
En moyenne, dans les pays de l’OCDE et dans 27 pays et économies, les établissements privés étaient plus susceptibles que les établissements publics d’interdire l’utilisation des téléphones portables. Les disparités les plus importantes ont été observées en Géorgie, en Jamaïque*, en Lituanie, aux Philippines, en Serbie et en Suède. Dans six pays et économies, les établissements publics étaient plus susceptibles que les établissements privés de ne pas autoriser l’utilisation des téléphones portables. Les disparités les plus importantes ont été observées au Brunei Darussalam et aux Émirats arabes unis.
La façon dont les élèves utilisent les ressources numériques et les types d’appareils numériques sur lesquels ils s’appuient, déterminent la mesure dans laquelle les technologies numériques peuvent les distraire. Les données de l’enquête PISA 2022 montrent que 30 % des élèves ont déclaré qu’utiliser des appareils numériques en cours de mathématiques pouvait les distraire (graphique II.3.4) ; et les élèves utilisant plus fréquemment des appareils numériques en cours de mathématiques ont déclaré être susceptibles d’être distraits, après contrôle du profil socio-économique des élèves et des établissements et de la performance des élèves en mathématiques (Graphique II.5.9). Quand les élèves utilisent ces appareils, ils peuvent en effet facilement avoir tendance à faire plusieurs choses à la fois, à détourner leur attention vers d’autres informations ou outils disponibles, ou encore à utiliser le navigateur Internet pour des activités personnelles (Amez et Baert, 2020[4] ; Beland et Murphy, 2016[5] ; UNESCO, 2023[6]). Les élèves ne maîtrisent pas toujours les environnements numériques et peuvent donc facilement se déconcentrer. Les données de l’enquête PISA 2018 ont montré qu’en moyenne, dans les pays de l’OCDE, 68 % des élèves affichaient des compétences limitées, voire inexistantes, en matière de navigation numérique (OCDE, 2021[7]).
D’autres analyses examinant le type de technologies numériques proposées au sein des établissements montrent que les élèves qui utilisaient des smartphones dans l’enceinte de l’établissement ont plus souvent déclaré que l’utilisation des appareils numériques en cours de mathématiques pouvait les distraire (tableau II.B1.5.44). Le fait de s’appuyer sur les téléphones portables des élèves dans le cadre scolaire augmente le risque que les élèves utilisent leur téléphone en classe pour des activités personnelles ou se laissent distraire par des notifications. En revanche, l’utilisation de logiciels éducatifs dans le cadre scolaire présente une corrélation négative plus modérée au regard de la concentration des élèves (tableau II.B1.5.42), ce qui suggère que l’utilisation de ressources numériques dans un but pédagogique à son importance, même si elle n’élimine pas complètement les distractions.
Les élèves semblent en effet se laisser moins distraire lorsque les notifications des réseaux sociaux et des applications sont désactivées sur leurs appareils numériques pendant les cours, lorsque la prise de note ou la recherche d’informations ne se fait pas sur leurs appareils numériques, et lorsque les élèves ne se sentent pas dans l’obligation d’être en ligne et de répondre à des messages pendant les cours (tableau II.B1.5.44). Les politiques qui s’intéressent aux compétences et aux comportements des élèves qui interagissent avec des environnements numériques sont essentielles pour limiter les distractions, d’autant plus que l’utilisation d’appareils numériques autres que les téléphones portables peut également les distraire. Ces résultats sont cohérents avec les données de l’enquête PISA 2018, qui montrent que lorsque l’utilisation des appareils numériques en classe est gérée par les élèves elle est négativement corrélée à leur performance en compréhension de l’écrit, en sciences et en mathématiques, alors qu’elle tend à être plus efficace lorsqu’elle est menée par le personnel enseignant ou à la fois par les élèves et le personnel enseignant (OCDE, 2023[8]).
De nombreux établissements scolaires ont introduit des directives qui traitent le problème de la distraction des élèves utilisant des appareils numériques au sein de leur établissement (tableau II.B1.5.35). Qu’il s’agisse de déclarations écrites relatives à l’utilisation générale des appareils, de règles établies par le personnel enseignant sur l’utilisation de ces appareils par les élèves pendant les cours, de règles établies par le personnel enseignant en collaboration avec les élèves ou de programmes visant à préparer les élèves à adopter un comportement responsable sur Internet, ce type de politiques menées par les établissements montrent une faible corrélation avec la probabilité que l’utilisation des appareils numériques en classe puisse distraire les élèves. D’autres analyses suggèrent que cela vaut également pour les politiques des établissements qui ciblent spécifiquement l’utilisation des ressources numériques dans l’enseignement des mathématiques (par exemple, le temps d’utilisation des ordinateurs dans les cours de mathématiques ou l’utilisation de programmes informatiques de mathématiques spécifiques) (tableau II.B1.5.43).
Évolution de la probabilité que l’utilisation d’appareils numériques en cours de mathématiques puisse distraire les élèves lorsqu’ils ont indiqué utiliser leur smartphone au sein de l’établissement et lorsque les chefs d’établissement ont indiqué appliquer une politique en matière d’utilisation des smartphones ; moyenne de l’OCDE
Remarque : les différences statistiquement significatives sont indiquées dans une couleur plus foncée (voir l’annexe A3).
Source : OCDE, Base de données PISA 2022, annexe B1, chapitre 5.
Le contenu et la conception de ces règles, ainsi que la capacité à les faire respecter, jouent vraisemblablement un rôle essentiel dans leur efficacité. Lorsque les déclarations écrites ou les règles d’un établissement sont trop générales, imprécises ou indulgentes, il est peu probable que celles-ci soutiennent un apprentissage et un enseignement efficaces à l’aide d’appareils numériques. Les établissements et le personnel enseignant doivent également disposer du temps et des capacités nécessaires pour faire respecter ces règles. Le personnel enseignant n’aura sûrement pas la possibilité de contrôler ce que font les élèves sur leurs appareils numériques en classe, même lorsque ceux-ci sont utilisés dans le cadre de la leçon. En effet, la préparation du personnel enseignant à l’intégration des outils numériques dans l’enseignement n’a qu’une faible corrélation avec la possibilité que l’utilisation des appareils numériques pendant le cours de mathématiques puisse distraire les élèves (Graphique II.5.9).
Remarque : les coefficients des pays et des économies associés à l’évolution de la probabilité que l’utilisation d’appareils numériques puisse distraire les élèves en cours de mathématiques lorsque l’utilisation des téléphones portables n’est pas autorisée dans l’enceinte de l’établissement proviennent de l’analyse du graphique II.5.9.
Source : OCDE, Base de données PISA 2022, annexe B1, chapitre 5.
Par ailleurs, les élèves sont moins susceptibles de déclarer que l’utilisation d’appareils numériques les distrait par pendant les cours de mathématiques, lorsque l’utilisation des téléphones portables est interdite dans l’enceinte de l’établissement. Si les téléphones portables ont amélioré l’accès aux ressources d’apprentissage et s’ils offrent une certaine souplesse d’utilisation (en particulier dans les salles de classe où d’autres appareils ne sont pas forcément disponibles), ils peuvent aussi être une source de distractions pour les élèves. L’interdiction des téléphones portables en classe peut contribuer à réduire les distractions, surtout si elle est véritablement appliquée. Les analyses fondées sur les données de l’enquête PISA 2022 montrent que l’interdiction des téléphones au sein des établissements scolaires semble être plus efficace pour réduire les distractions dans les systèmes d’éducation où l’utilisation des smartphones par les élèves est nettement plus faible, à savoir dans les établissements où les smartphones sont interdits que dans ceux où ils ne sont pas (comme indicateur de l’application de la loi) (Graphique II.5.10). Cependant, en moyenne dans les pays de l’OCDE, 29 % des élèves des établissements où l’utilisation des téléphones portables est interdite ont déclaré utiliser un smartphone plusieurs fois par jour et 21 % supplémentaires ont déclaré l’utiliser tous les jours ou presque (tableau II.B1.5.39). Ces conclusions montrent que ces interdictions ne sont pas toujours appliquées de manière efficace. L’interdiction des téléphones portables au sein des établissements peut également être corrélée à l’utilisation d’appareils numériques par les élèves en dehors de l’établissement. Au Canada*, au Chili, en Indonésie, en Corée, en Nouvelle-Zélande*, au Pérou, aux Philippines, en République slovaque et au Taipei chinois, les élèves des établissements ayant interdit les téléphones portables dans leur enceinte sont moins susceptibles de désactiver les notifications des réseaux sociaux et des applications sur leurs appareils numériques au moment de s’endormir, même après contrôle du profil socio-économique des élèves et des établissements et de la performance des élèves (tableau II.B1.5.45).
L’enquête PISA 2022 a révélé que dans les systèmes d’éducation les plus performants, la plupart des élèves consacrent une durée raisonnable aux cours normaux.9 Les systèmes d’éducation dans lesquels un plus grand nombre d’élèves consacrent 20 heures ou moins par semaine aux cours normaux (toutes matières confondues) ont eu tendance à obtenir de moins bons résultats en mathématiques (tableau II.B1.5.102). Les systèmes d’éducation dans lesquels un plus grand nombre d’élèves consacrent 39 heures ou plus par semaine aux cours normaux (toutes matières confondues) ont également eu tendance à obtenir de moins bons résultats en mathématiques. Ces corrélations ont été observées dans tous les pays de l’OCDE et dans tous les pays et économies, même après contrôle du PIB par habitant.
Les systèmes d’éducation dans lesquels un plus grand nombre d’élèves consacrent jusqu’à deux heures par jour à leurs devoirs ont eu tendance à obtenir des résultats plus élevés en mathématiques, en moyenne (tableau II.B1.5.102). En revanche, les systèmes d’éducation dans lesquels un plus grand nombre d’élèves consacrent trois heures ou plus à leurs devoirs ont eu tendance à obtenir des résultats plus faibles en mathématiques. Ces deux corrélations ont été observées dans tous les pays de l’OCDE et dans tous les pays et économies, même après contrôle du PIB par habitant. Les systèmes éducatifs dans lesquels un plus grand nombre d’élèves consacrent jusqu’à une heure par jour à leurs devoirs ont tendance à montrer un plus grand sentiment d’appartenance à l’établissement. En revanche, les systèmes éducatifs dans lesquels les élèves consacrent plus de deux heures par jour à leurs devoirs montrent un plus faible sentiment d’appartenance, après contrôle du PIB par habitant.
Ces corrélations ne permettent toutefois pas de conclure que le fait d’étudier davantage nuit à l’apprentissage. Dans les systèmes d’éducation qui comptent davantage d’élèves peu performants, les élèves ont parfois besoin de plus de temps pour maîtriser les contenus. Dans ce cas, le nombre d’heures d’apprentissage supplémentaires peut être utilisé à des fins de rattrapage. Certains systèmes d’éducation manquent parfois de personnel enseignant et de matériel pédagogique de qualité, comme mentionné précédemment, ce qui peut entraîner à la fois une baisse des performances des élèves et une augmentation du nombre d’heures d’apprentissage. Si des études complémentaires sont nécessaires pour mieux appréhender la corrélation négative entre l’augmentation du nombre d’heures d’apprentissage et la performance, le Graphique II.5.11, qui montre le rapport entre les points PISA et le nombre d’heures consacrées à l’apprentissage au sein de l’établissement et en dehors, permet d'identifier les systèmes qui présentent des caractéristiques remarquables en matière de temps d’apprentissage et de performance.10
Le score moyen en mathématiques corrélé au nombre d’heures consacrées aux cours normaux et aux devoirs varie entre 8 et 19 points dans l’ensemble des pays et économies (Graphique II.5.11). En moyenne, dans les pays de l’OCDE, les élèves consacraient par semaine 24 heures aux cours normaux et 10,8 heures à leurs devoirs en 2022 (tableaux II.B1.5.52 et II.B1.5.56). Dans les pays de l’OCDE, le score en mathématiques par heure consacrée au temps total d’apprentissage a augmenté en moyenne de 14 points. En Suisse, aux États-Unis*, en République tchèque, en Finlande, en Nouvelle-Zélande*, en République slovaque, au Canada*, aux Pays-Bas, en Corée, au Danemark et en Norvège (par ordre décroissant), l’amélioration du score en mathématiques par heure consacrée au temps total d’apprentissage était de 15 points ou plus. Au Maroc, en Argentine, en Colombie, au Costa Rica, en Ouzbékistan, en Mongolie, au Pérou, en Albanie et au Cambodge (par ordre croissant), l’amélioration était de moins de 10 points.
Consacrer davantage d’heures aux cours normaux et aux devoirs n’est pas toujours corrélé à de meilleurs résultats.
L’enquête PISA évalue le temps d’apprentissage comme étant le temps hebdomadaire moyen que les élèves consacrent à l’apprentissage durant les cours normaux.11 En 2022, le temps d’apprentissage dans les cours normaux variait d’un pays à l’autre. Au Maroc, à Singapour, en Israël, en Mongolie, en Argentine, au Taipei chinois, en Allemagne, aux Émirats arabes unis, à Malte, en Irlande* et en Italie (par ordre décroissant), les élèves consacraient plus de 27 heures par semaine aux cours normaux (tableau II.B1.5.52), et dans 24 pays et économies, les élèves y consacraient moins de 20 heures par semaine.
Résultats fondés sur les déclarations des élèves
Les pays et économies sont classés par ordre décroissant des points obtenus en mathématiques par heure consacrée au temps total d’apprentissage
Source : OCDE, Base de données PISA 2022, annexe B1, chapitre 5 et tableau I.B1.2.1.
Résultats fondés sur les déclarations des élèves ; cas sélectionnés
Remarque : pour chaque temps d’apprentissage indiqué, la plage de temps couverte commence là où la plage précédente se termine. Par exemple, pour 24 heures, le temps d’apprentissage peut être inférieur ou égal à 24 heures, mais il doit être supérieur à 20 heures.
Les différences entre les catégories qui ne sont pas statistiquement significatives sont indiquées par des lignes pointillées (voir l’annexe A3).
Source : OCDE, Base de données PISA 2022, annexe B1, chapitre 5.
Tout comme la corrélation entre le temps d’apprentissage dans les cours normaux et la performance des élèves observée dans les systèmes d’éducation, en moyenne, dans les pays de l’OCDE, la performance en mathématiques est positivement corrélée à chaque heure supplémentaire consacrée aux cours normaux par semaine, jusqu’à 27 heures par semaine (tableau II.B1.5.55). Les élèves ayant consacré 20 heures ou moins par semaine aux cours normaux ont obtenu 432 points en mathématiques. Les élèves ayant consacré entre 20 et 24 heures par semaine aux cours normaux ont obtenu 42 points de plus, en moyenne, après contrôle du profil socio-économique des élèves et des établissements. La corrélation est restée positive, bien que moins forte, à mesure que le nombre d’heures de cours normaux augmentait : les élèves ayant consacré entre 24 et 27 heures par semaine aux cours normaux ont obtenu 7 points de plus, en moyenne, que les élèves y ayant consacré entre 20 et 24 heures, après contrôle du profil socio-économique des élèves et des établissements.12 Le Graphique II.5.12 présente des études de cas de pays et économies où la corrélation entre le temps consacré aux cours normaux et la performance en mathématiques est nettement différente. Par exemple, les élèves du Brunei Darussalam, de l’Espagne, de la République tchèque et de la Slovénie ayant consacré jusqu’à 27 heures aux cours normaux ont obtenu de meilleurs scores en mathématiques, alors que les élèves de Grèce, d’Israël, du Japon et du Maroc y ayant consacré jusqu’à 32 heures ont obtenu de meilleurs scores en mathématiques.
Résultats fondés sur les déclarations des élèves ; cas sélectionnés
Remarque : pour chaque temps consacré aux devoirs indiqué, la plage de temps couverte commence là où la plage précédente se termine. Par exemple, pour 1 heure, le temps consacré aux devoirs peut être inférieur ou égal à 1 heure, mais il doit être supérieur à 30 minutes.
Les différences entre les catégories qui ne sont pas statistiquement significatives sont indiquées par des lignes pointillées (voir l’annexe A3).
Source : OCDE, Base de données PISA 2022, annexe B1, chapitre 5.
Lors de l’enquête PISA de 2022, des informations ont été recueillies sur le temps que les élèves consacrent chaque jour à leurs devoirs13 lors d’une semaine de cours ordinaire.14 En moyenne, dans les pays de l’OCDE, les élèves ont déclaré consacrer 1,5 heure par jour à leurs devoirs lors d’une semaine de cours ordinaire (tableau II.B1.5.56) : 27 % des élèves consacraient jusqu’à une demi-heure par jour à leurs devoirs, 19 % entre une demi-heure et une heure par jour, 23 % entre une et deux heures par jour et 31 % plus de deux heures par jour. Dans 54 pays et économies, les élèves consacraient plus de deux heures par jour à leurs devoirs. En Colombie, au Guatemala, au Maroc, au Panama* et au Pérou, les élèves consacraient en moyenne plus de deux heures et demie par jour à leurs devoirs. En revanche, en Finlande, en République tchèque et en Suisse, les élèves consacraient moins d’une heure par jour à leurs devoirs.
En moyenne, dans les pays de l’OCDE, la performance en mathématiques était positivement corrélée au temps consacré aux devoirs lorsque les élèves consacraient jusqu’à deux heures par jour à leurs devoirs (tableau II.B1.5.61). Les élèves ayant consacré entre une demi-heure et une heure par jour à leurs devoirs ont obtenu 16 points de plus en mathématiques que les élèves y ayant consacré moins d’une demi-heure par jour, en moyenne et après contrôle du profil socio-économique des élèves et des établissements. La corrélation reste positive mais s’affaiblit après une heure de devoirs par jour. Les élèves ayant consacré entre une et deux heures par jour à leurs devoirs ont obtenu en moyenne deux points de plus en mathématiques que les élèves y ayant consacré entre une demi-heure et une heure par jour, après contrôle du profil socio-économique des élèves et des établissements. Au-delà de deux heures, le temps consacré aux devoirs est négativement corrélé à la performance en mathématiques. Le Graphique II.5.13 présente des études de cas de pays et économies où la corrélation entre le temps consacré aux devoirs et la performance en mathématiques est sensiblement différente. Par exemple, les élèves du Brunei Darussalam, de Macédoine du Nord, de Macao (Chine), des Pays-Bas* et du Portugal ayant consacré jusqu’à deux heures à leurs devoirs ont obtenu de meilleurs scores en mathématiques, alors que les élèves de Corée, de Géorgie, de Roumanie et du Viet Nam y ayant consacré jusqu’à trois heures ont obtenu de meilleurs scores en mathématiques.
Ce résultat, qui montre une corrélation entre l’augmentation du temps d’apprentissage dans les cours normaux et les devoirs, d’une part, et la diminution des performances, d’autre part, peut signifier que les élèves peu performants ont besoin de plus de temps pour maîtriser les mêmes contenus ou faire les mêmes devoirs que les élèves très performants. La plupart des parents souhaitent que leurs enfants acquièrent des connaissances et des compétences scolaires tout en disposant de suffisamment de temps pour participer à des activités extrascolaires, telles que le sport, le théâtre, la musique, jouer avec des amis ou faire du bénévolat, autant d’activités qui développent les compétences sociales et émotionnelles des enfants et contribuent à leur bien-être. Les élèves qui ont de nombreuses heures de cours et consacrent beaucoup de temps à leurs devoirs sans pour autant obtenir de bons résultats ont peut-être besoin d’un soutien personnalisé plutôt que d’un temps d’apprentissage supplémentaire.
Une utilisation modérée des appareils numériques au sein de l’établissement est corrélée à de meilleures performances
Dans le cadre de l’enquête PISA 2022, il a été demandé aux élèves de déclarer le nombre d’heures qu’ils passent par jour sur des appareils numériques dans le cadre de l’apprentissage ou pour les loisirs au sein de leur établissement.15 Graphique II.5.14 montre la performance moyenne en mathématiques des élèves en fonction du temps passé sur des appareils numériques dans le cadre de l’apprentissage ou pour les loisirs au sein de leur établissement.
En moyenne, dans les pays de l’OCDE, les élèves n’ayant pas utilisé d’appareils numériques dans le cadre de l’apprentissage au sein de leur établissement ont obtenu 456 points en mathématiques (14 % des élèves se trouvaient dans cette catégorie) (tableaux II.B1.5.64 et II.B1.5.62). En moyenne, dans les pays de l’OCDE, les élèves ayant passé jusqu’à une heure par jour sur des appareils numériques dans le cadre de l’apprentissage au sein de leur établissement (31 % des élèves) ont obtenu 25 points de plus en mathématiques que ceux ne les ayant jamais utilisés. Même après contrôle du profil socio-économique des élèves et des établissements, les élèves ont obtenu 14 points de plus, et cette corrélation positive est observée dans plus de la moitié des systèmes d’éducation dont les données sont disponibles (tableau II.B1.5.66). Toutefois, en moyenne, dans les pays de l’OCDE, les élèves ayant passé entre cinq et sept heures par jour sur des appareils numériques dans le cadre de l’apprentissage au sein de leur établissement (7,8 % des élèves) ont obtenu 12 points de moins que ceux y ayant passé entre trois et cinq heures par jour. Après contrôle du profil socio-économique des élèves et des établissements, le premier groupe d’élèves a obtenu 10 points de moins. Les élèves ayant passé plus de sept heures par jour sur des appareils numériques dans le cadre de l’apprentissage au sein de leur établissement ont obtenu des scores encore moins bons.
Résultats fondés sur les déclarations des élèves ; moyenne de l’OCDE
Remarque : Les écarts entre les catégories sont tous statistiquement significatifs (voir l’annexe A3).
Source : OCDE, Base de données PISA 2022, annexe B1, chapitre 5.
En moyenne, dans les pays de l’OCDE, les élèves n’ayant pas utilisé d’appareils numériques pour les loisirs au sein de leur établissement (19 % des élèves se trouvaient dans cette catégorie) (tableau II.B1.5.62) ont obtenu 472 points en mathématiques. Les élèves ayant passé jusqu’à une heure par jour sur des appareils numériques pour les loisirs (31 % des élèves) ont obtenu 20 points de plus en mathématiques que ceux ne les ayant jamais utilisés. La différence de score est égale à 10 points, même après contrôle du profil socio-économique des élèves et des établissements, et une corrélation positive est observée dans environ la moitié des systèmes d’éducation dont les données sont disponibles (tableau II.B1.5.67). En revanche, les élèves ayant passé plus d’une heure sur des appareils numériques pour les loisirs ont obtenu de moins bons scores en mathématiques.
Ces résultats sont conformes à l’« hypothèse de Boucles d’or » (Przybylski et Weinstein, 2017[9]) selon laquelle une utilisation modérée des appareils numériques n’est pas intrinsèquement néfaste et peut même être positivement corrélée à la performance. Une utilisation excessive ou mauvaise des appareils numériques est en revanche négativement corrélée à la performance. Ces conclusions confirment la nécessité de disposer de meilleures directives pour l’utilisation des appareils numériques au sein des établissements scolaires.
Le temps que les élèves ont passé sur des appareils numériques au sein de l’établissement16 en 2022 varie considérablement d’un système d’éducation à l’autre (tableau II.B1.5.62). Le Graphique II.5.15 montre le temps passé sur des appareils numériques pour des activités d’apprentissage et de loisirs au sein de l’établissement et le met en regard du temps consacré chaque jour aux cours normaux. Il est important de garder à l’esprit que les élèves peuvent utiliser des appareils numériques au sein de l’établissement, mais en dehors des cours normaux. En moyenne, dans les pays de l’OCDE, les élèves ont déclaré passer 2 heures par jour sur des appareils numériques pour des activités d’apprentissage et 1,1 heure par jour pour les loisirs au sein de leur établissement (tableau II.B1.5.62). Les élèves de l’Allemagne, du Chili, de la France, de la Grèce, de l’Irlande*, d’Israël, du Monténégro, du Paraguay, du Portugal, de la République tchèque, de la Serbie et de la Slovénie ont passé moins de 1,5 heure par jour sur des appareils numériques pour des activités d’apprentissage au sein de leur établissement, alors que les élèves du Danemark*, de la Norvège et des régions ukrainiennes (18 sur 27) y ont passé plus de 3 heures par jour.
Temps consacré par jour par les élèves (en heures)
Remarque : seuls les pays et économies dont les données sont disponibles sont repris.
Le temps consacré aux cours normaux par journée d’école correspond au temps hebdomadaire consacré aux cours divisé par cinq (en partant du principe que la semaine d’école est répartie sur cinq jours).
Les pays et économies sont classés par ordre décroissant du temps consacré à l’utilisation des appareils numériques au sein de l’établissement tant pour l’apprentissage que pour les loisirs.
Source : OCDE, Base de données PISA 2022, annexe B1, chapitre 5.
En moyenne, dans les pays de l’OCDE, 45 % des élèves ont déclaré éprouver de la nervosité ou de l’anxiété lorsqu’elles ou ils n’ont pas leurs appareils numériques sous la main (Graphique II.5.16). En moyenne, dans les pays de l’OCDE et dans tous les pays et économies dont les données sont disponibles, les élèves qui ont déclaré éprouver de la nervosité ou de l’anxiété lorsqu’ils n’ont pas leurs appareils numériques sous la main ont également déclaré une moins bonne satisfaction à l’égard de la vie, et présentaient des indices de résistance au stress et de contrôle des émotions plus faibles, même après contrôle du profil socio-économique des élèves et des établissements (Graphique II.5.17). En moyenne, dans les pays de l’OCDE et dans 45 pays et économies, la corrélation entre le fait que les élèves éprouvent de la nervosité ou de l’anxiété lorsqu’ils n’ont pas leurs appareils numériques sous la main et la performance en mathématiques était négative, même après contrôle du profil socio-économique des élèves et des établissements (tableau II.B1.5.81). Seuls le Brunei Darussalam, Hong Kong (Chine)*, l’Indonésie, le Kazakhstan, la Malaisie, le Taipei chinois et la Thaïlande montraient une corrélation positive.
Résultats fondés sur les déclarations des élèves
Les pays et économies sont classés par ordre décroissant de leur pourcentage d’élèves qui n’éprouvent jamais ou presque jamais de nervosité ou d’anxiété lorsqu’ils n’ont pas d’appareils numériques à proximité.
Source : OCDE, Base de données PISA 2022, annexe B1, chapitre 5.
Résultats fondés sur les déclarations des élèves ; moyenne de l’OCDE
1. L’indice PISA de statut économique, social et culturel mesure le profil socio-économique.
Remarque : toutes les valeurs sont statistiquement significatives avant et après contrôle du profil socio-économique des élèves et des établissements (voir l’annexe A3).
Les résultats montrent la différence entre les élèves qui éprouvent de la nervosité ou de l’anxiété moins de la moitié du temps, environ la moitié du temps, plus de la moitié du temps ou tout le temps ou presque lorsqu’ils n’ont pas leurs appareils numériques à proximité, par rapport à ceux qui n’éprouvent jamais ou presque jamais de nervosité ou d’anxiété à cet égard.
Source : OCDE, Base de données PISA 2022, annexe B1, chapitre 5.
Les résultats de l’enquête PISA 2022 montrent que les établissements peuvent jouer un rôle charnière non seulement dans l’apprentissage des élèves, mais aussi dans leur bien-être. Les établissements des systèmes d’éducation les plus performants mettent généralement une salle à la disposition des élèves pour faire leurs devoirs ainsi que du personnel pour les y aider (tableau II.B1.5.102). Cette corrélation a été observée dans tous les pays de l’OCDE et dans tous les pays et économies, même après contrôle du PIB par habitant.
Les résultats du l’enquête PISA montrent également que, dans les pays de l’OCDE, une augmentation du tutorat entre pairs est corrélée à une augmentation du sentiment d’appartenance des élèves à l’égard de leur établissement. Dans les systèmes où le nombre d’élèves fréquentant des établissements proposant un tutorat entre pairs a augmenté entre 2018 et 2022, le sentiment d’appartenance des élèves à l’égard de leur établissement s’est renforcé au cours de la période (tableau II.B1.5.105).
L’accompagnement scolaire proposé par les établissements varie d’un système d’éducation à l’autre
Parmi les trois solutions d’accompagnement scolaire offertes par les établissements après les heures de cours normaux, à savoir mettre une salle à la disposition des élèves pour faire leurs devoirs, mettre du personnel à disposition pour les y aider et proposer un tutorat entre pairs, la première est la plus fréquemment observée. En moyenne, dans les pays de l’OCDE, 74 % des élèves fréquentaient un établissement qui avait mis une salle à disposition des élèves pour faire leurs devoirs en 2022 (tableau II.B1.5.82), 62 % des élèves fréquentaient un établissement lequel du personnel pouvait les aider à faire leurs devoirs, et 51 % des élèves fréquentaient un établissement qui proposait un tutorat entre pairs. Au Canada*, en France, au Japon, à Macao (Chine), aux Pays-Bas*, au Royaume-Uni*, à Singapour et en Suède, au moins 90 % des élèves avaient accès à une salle d’étude après les heures de cours normaux. Dans 18 pays et économies, au moins 75 % des élèves fréquentaient un établissement dans lequel du personnel pouvait les aider à faire leurs devoirs Parmi ces pays et économies, au Canada*, aux États-Unis*, au Kazakhstan, au Royaume-Uni*, à Singapour, en Suède, dans les régions ukrainiennes (18 sur 27) et au Viet Nam, 90 % des élèves ou plus fréquentaient de tels établissements. Dans 20 pays et économies, 75 % des élèves ou plus fréquentaient des établissements proposant un tutorat entre pairs après les heures de cours normaux. À Macao (Chine), en Thaïlande et au Viet Nam, 90 % des élèves ou plus fréquentaient de tels établissements.
Dans 19 systèmes d’éducation, le tutorat entre pairs est devenu plus fréquent entre 2018 et 2022.
En moyenne, dans les pays de l’OCDE, la proportion d’élèves scolarisés dans des établissements qui mettent une salle à disposition pour les devoirs ou du personnel pour les y aider est restée stable entre 2018 et 2022, mais la proportion d’élèves scolarisés dans des établissements qui proposent un tutorat entre pairs a augmenté de trois points de pourcentage sur la même période (Graphique II.5.18). Sur les 73 pays et économies dont les données sont disponibles, cette proportion a augmenté dans 18 pays et économies et a diminué dans 11 pays et économies. Au Viet Nam, au Portugal, en Lettonie*, au Japon, en Roumanie, en Autriche, en Türkiye et en Islande (par ordre décroissant), la proportion a augmenté de plus de 20 points de pourcentage. Cependant, au Maroc, à Bakou (Azerbaïdjan), en République tchèque, en Irlande*, en Serbie, en Colombie et à Malte (par ordre décroissant), elle a diminué de plus de 10 points de pourcentage.
Les différences liées au milieu socio-économique étaient plus marquées pour ce qui est des établissements proposant un tutorat entre pairs (tableau II.B1.5.85). En moyenne, dans les pays de l’OCDE, la proportion d'élèves scolarisés dans des établissements favorisés qui proposent un tutorat entre pairs était supérieure d’environ 13,5 points de pourcentage à celle des élèves fréquentant des établissements défavorisés qui proposent cette forme d’accompagnement scolaire. Dans 21 systèmes éducatifs, cette disparité en faveur des élèves scolarisés dans des établissements favorisés était statistiquement significative et dans 8 systèmes éducatifs, elle était en faveur des élèves fréquentant des établissements défavorisés.
Pourcentage d’élèves des établissements qui proposent un tutorat entre pairs ; résultats fondés sur les déclarations des chefs d’établissement
Remarque : seuls les pays et économies dont les données sont disponibles sont repris.
Les différences statistiquement significatives sont indiquées dans une couleur plus foncée (voir l’annexe A3).
Les pays et économies sont classés par ordre décroissant de l’évolution du tutorat entre pairs entre l’enquête PISA 2018 et celle de 2022.
Source : OCDE, Base de données PISA 2022, annexe B1, chapitre 5.
Références
[20] Adelantado-Renau, M. et al. (2019), « Association Between Screen Media Use and Academic Performance Among Children and Adolescents », JAMA Pediatrics, vol. 173/11, p. 1058, https://doi.org/10.1001/jamapediatrics.2019.3176.
[4] Amez, S. et S. Baert (2020), « Smartphone use and academic performance: A literature review », International Journal of Educational Research, vol. 103, p. 101618, https://doi.org/10.1016/J.IJER.2020.101618.
[37] Baker, D. et G. Letendre (2005), National differences, global similarities: World culture and the future of schooling, Stanford University Press, Stanford, CA.
[5] Beland, L. et R. Murphy (2016), « Ill Communication: Technology, distraction & student performance », Labour Economics, vol. 41, pp. 61-76, https://doi.org/10.1016/J.LABECO.2016.04.004.
[12] Bellei, C. (2009), « Does lengthening the school day increase students’ academic achievement? Results from a natural experiment in Chile », Economics of Education Review, vol. 28/5, pp. 629-640, https://doi.org/10.1016/j.econedurev.2009.01.008.
[23] Blatchford, P. et al. (2011), « The impact of support staff on pupils’ ‘positive approaches to learning’ and their academic progress », British Educational Research Journal, vol. 37/3, pp. 443-464, https://doi.org/10.1080/01411921003734645.
[16] Bolkan, J. (2017), « Home Connectivity and the Homework Gap: Is the Internet Destined to Become Just Another Wedge Pushing the Achievement Gap Wider? », T H E Journal (Technological Horizons In Education), vol. 44/5.
[3] Burns, T. et F. Gottschalk (dir. pub.) (2019), Educating 21st Century Children: Emotional Well-being in the Digital Age, La recherche et l’innovation dans l’enseignement, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/b7f33425-en.
[11] Cattaneo, M., C. Oggenfuss et S. Wolter (2017), « The more, the better? The impact of instructional time on student performance », Education Economics, doi: 10.1080/09645292.2017.1315055, pp. 433-445, https://doi.org/10.1080/09645292.2017.1315055.
[10] Clotfelter, C., H. Ladd et J. Vigdor (2006), « Teacher-student matching and the assessment of teacher effectiveness », Journal of Human Resources, vol. 41/4, pp. 778-820, https://doi.org/10.3368/jhr.xli.4.778.
[14] Cooper, H., J. Robinson et E. Patall (2006), « Does Homework Improve Academic Achievement? A Synthesis of Research, 1987–2003 », Review of Educational Research, doi: 10.3102/00346543076001001, pp. 1-62, https://doi.org/10.3102/00346543076001001.
[15] Dudley-Marling, C. (2015), « How School Troubles Come Home: The Impact of Homework on Families of Struggling Learners », Current Issues in Education, vol. 6/0, https://cie.asu.edu/ojs/index.php/cieatasu/article/view/1681 (consulté le 12 décembre 2019).
[22] Farrell, P. et al. (2010), « The impact of teaching assistants on improving pupils’ academic achievement in mainstream schools: a review of the literature », Educational Review, vol. 62/4, pp. 435-448, https://doi.org/10.1080/00131911.2010.486476.
[38] Goldhaber, D. et D. Brewer (2000), « Does Teacher Certification Matter? High School Teacher Certification Status and Student Achievement », Educational Evaluation and Policy Analysis, vol. 22/2, pp. 129-145, https://doi.org/10.3102/01623737022002129.
[36] Gromada, A. et C. Shewbridge (2016), « Student Learning Time: A Literature Review », Documents de travail de l’OCDE sur l’éducation, n° 127, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/5jm409kqqkjh-en.
[21] Madigan, S. et al. (2020), « Associations Between Screen Use and Child Language Skills: A Systematic Review and Meta-analysis », JAMA Pediatrics, vol. 174/7, pp. 665-675, https://doi.org/10.1001/jamapediatrics.2020.0327.
[24] Martin, F., T. Sun et C. Westine (2020), « A systematic review of research on online teaching and learning from 2009 to 2018 », Computers & Education, vol. 159, p. 104009, https://doi.org/10.1016/j.compedu.2020.104009.
[33] Masdeu Navarro, F. (2015), « Learning support staff: A literature review », Documents de travail de l’OCDE sur l’éducation, n° 125, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/5jrnzm39w45l-en.
[13] Murillo, F. et C. Martinez-Garrido (2014), « Homework and primary-school students’ academic achievement in Latin America », International Review of Education, vol. 60/5, pp. 661-681, https://doi.org/10.1007/s11159-014-9440-2.
[39] OCDE (2023), Empowering Young Children in the Digital Age, Petite enfance, grands défis, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/50967622-en.
[8] OCDE (2023), Optimiser les ressources dans l’enseignement scolaire : Investissements judicieux, résultats de qualité, égalité des chances, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/013d7b90-fr.
[2] OCDE (2023), Regards sur l’éducation 2023 : Les indicateurs de l’OCDE, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/ffc3e63b-fr.
[26] OCDE (2023), Shaping Digital Education: Enabling Factors for Quality, Equity and Efficiency, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/bac4dc9f-en.
[25] OCDE (2022), Perspectives de l’OCDE sur l’éducation numérique 2021 : Repousser les frontières avec l’IA, la blockchain et les robots, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/d5fe6bd0-fr.
[1] OCDE (2022), Regards sur l’éducation 2022 : Les indicateurs de l’OCDE, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/8b532813-fr.
[7] OCDE (2021), 21st-Century Readers: Developing Literacy Skills in a Digital World, PISA, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/a83d84cb-en.
[27] OCDE (2020), PISA 2018 Results (Volume V): Effective Policies, Successful Schools, PISA, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/ca768d40-en.
[29] OCDE (2019), Résultats de TALIS 2018 (Volume I) : Des enseignants et chefs d’établissement en formation à vie, TALIS, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/5bb21b3a-fr.
[30] OCDE (2019), Working and Learning Together: Rethinking Human Resource Policies for Schools, OECD Reviews of School Resources, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/b7aaf050-en.
[31] OCDE (2014), « Les devoirs entretiennent-ils les inégalités en matière d’éducation ? », PISA à la loupe, n° 46, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/5jxrhqhj9rjd-fr.
[28] OCDE (2010), Formation et emploi : relever le défi de la réussite, Examens de l’OCDE sur l’éducation et la formation professionnelles, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/9789264087491-fr.
[32] OCDE (2006), Le rôle crucial des enseignants : Attirer, former et retenir des enseignants de qualité, Politiques d’éducation et de formation, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/9789264018051-fr.
[41] Patall, E., H. Cooper et A. Allen (2010), « Extending the School Day or School Year: A Systematic Review of Research (1985–2009) », Review of Educational Research, vol. 80/3, pp. 401-436, https://doi.org/10.3102/0034654310377086.
[19] Poulain, T. et al. (2018), « Cross-sectional and longitudinal associations of screen time and physical activity with school performance at different types of secondary school », BMC Public Health, vol. 18/1, p. 563, https://doi.org/10.1186/s12889-018-5489-3.
[9] Przybylski, A. et N. Weinstein (2017), « A Large-Scale Test of the Goldilocks Hypothesis », Psychological Science, vol. 28/2, pp. 204-215, https://doi.org/10.1177/0956797616678438.
[34] Radinger, T. et L. Boeskens (2021), « More time at school: Lessons from case studies and research on extended school days », Documents de travail de l’OCDE sur l’éducation, n° 252, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/1f50c70d-en.
[40] Ramdass, D. et B. Zimmerman (2011), « Developing Self-Regulation Skills: The Important Role of Homework », Journal of Advanced Academics, vol. 22/2, pp. 194-218, https://doi.org/10.1177/1932202X1102200202.
[17] Singh, V. et A. Thurman (2019), « How Many Ways Can We Define Online Learning? A Systematic Literature Review of Definitions of Online Learning (1988-2018) », American Journal of Distance Education, doi: 10.1080/08923647.2019.1663082, pp. 289-306, https://doi.org/10.1080/08923647.2019.1663082.
[6] UNESCO (2023), Technology in education | Global Education Monitoring Report, UNESCO, Paris, https://www.unesco.org/gem-report/en/technology (consulté le 13 septembre 2023).
[18] UNESCO (2022), Guidelines for ICT in education policies and masterplans, UNESCO, Paris.
[35] van der Vlies, R. (2020), « Digital strategies in education across OECD countries: Exploring education policies on digital technologies », Documents de travail de l’OCDE sur l’éducation, n° 226, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/33dd4c26-en.
← 1. Moyennes utilisant la classification des catégories de revenus de la Banque mondiale, basées sur le revenu national brut (RNB) par habitant de l’année 2021, et calculées selon la méthode de l’Atlas de la Banque mondiale.
← 2. Corrélation entre l’évolution, entre 2018 et 2022, de la proportion d’élèves dans les établissements dont le chef d’établissement a déclaré que la capacité de l’établissement à assurer l’enseignement avait été affectée dans une certaine mesure ou beaucoup par un personnel enseignant inadéquat ou peu qualifié (tableau II.B1.5.4) et l’évolution, au cours de la même période, de la proportion de personnel enseignant à temps plein dans les établissements fréquentés par des élèves de 15 ans (tableau II.B1.5.98).
← 3. La littérature montre clairement que les systèmes éducatifs performants reposent sur un personnel enseignant efficace (OCDE, 2019[30] ; OCDE, 2020[27] ; OCDE, 2010[28] ; OCDE, 2006[32]) et que le personnel auxiliaire joue un rôle essentiel dans l’accompagnement des élèves, des parents et du personnel enseignant (Farrell et al., 2010[22] ; Blatchford et al., 2011[23] ; Masdeu Navarro, 2015[33]).
← 4. L’objectif de la certification du personnel enseignant est de garantir que les établissements disposent d’enseignants de qualité. Cependant, tous les pays ne disposent pas d’un processus formel de certification, et le manque de personnel peut conduire certains établissements ou pays à recruter une plus grande proportion d’enseignants non certifiés. En général, les recherches montrent une corrélation positive entre la certification du personnel enseignant et les résultats des élèves (Clotfelter, Ladd et Vigdor, 2006[10] ; Goldhaber et Brewer, 2000[38]).
← 5. L’enquête PISA permet de mesurer la disponibilité et la qualité des ressources matérielles dans les établissements. Pour ce faire, il a été demandé aux chefs d’établissement si la capacité de leur établissement à proposer un enseignement est affectée par : un manque de matériel pédagogique (manuels scolaires, équipement informatique, ressources documentaires, matériel de laboratoire, etc.) ; un matériel pédagogique inadéquat ou de mauvaise qualité ; un manque d’infrastructures (bâtiment scolaire, terrain, chauffage, climatisation, systèmes d’éclairage et acoustiques, etc.) ; ou des infrastructures inadéquates ou de mauvaise qualité.
← 6. La variabilité a été calculée sur la base des ratios disponibles dans les tableaux II.B1.5.24 et II.B1.5.27.
← 7. Les technologies numériques offrent un potentiel considérable pour améliorer l’apprentissage et l’enseignement, notamment en créant de nouvelles façons d’interagir avec le contenu, les pairs et le personnel enseignant, en personnalisant l’enseignement et en réduisant les tâches administratives effectuées par le personnel enseignant (Singh et Thurman, 2019[17] ; van der Vlies, 2020[35] ; OCDE, 2022[25]). Mais pour pouvoir exploiter ce potentiel et utiliser ces technologies de manière efficace, le personnel enseignant et les élèves doivent être soutenus par des politiques spécifiques (OCDE, 2023[26] ; Martin, Sun et Westine, 2020[24] ; UNESCO, 2022[18] ; OCDE, 2019[29]).
← 8. Certains de ces aspects font référence aux ressources professionnelles et éducatives dont le personnel enseignant dispose (par exemple, les ressources professionnelles pour apprendre à utiliser les outils numériques et les plateformes d’aide à l’apprentissage en ligne), alors que d’autres font référence à la capacité du personnel enseignant et de l’établissement à intégrer les outils numériques dans l’enseignement (par exemple, les compétences pédagogiques et techniques ou le personnel d’assistance technique). Les compétences du personnel enseignant et les ressources en ligne et professionnelles sont des composantes essentielles de la préparation des établissements à l’apprentissage numérique, tout comme le temps dont dispose le personnel enseignant pour intégrer les technologies numériques dans sa pratique pédagogique, ainsi que les encouragements et le soutien adressés au personnel enseignant dans cette démarche (OCDE, 2023[26]).
← 9. La corrélation entre le temps d’apprentissage et la réussite scolaire est complexe : un temps d’apprentissage supplémentaire ne se traduit pas automatiquement par de meilleurs résultats (Gromada et Shewbridge, 2016[36] ; Radinger et Boeskens, 2021[34]) et peut être très différent selon l’endroit (au sein de l’établissement ou en dehors) dans lequel les élèves apprennent et les outils (physiques ou numériques) utilisés pour apprendre.
← 10. Les ratios entre le temps consacré à l’apprentissage et les scores PISA peuvent être interprétés de diverses façons. Ils peuvent donner des indications sur la qualité d’un établissement scolaire ainsi que sur les différences de temps d’apprentissage entre les niveaux d’enseignement. Par exemple, dans certains systèmes éducatifs, les jeunes de 15 ans peuvent compenser le temps consacré à l’apprentissage à des étapes antérieures de leur scolarité, ou en tirer profit. Ces ratios peuvent également indiquer que, pour réussir sur le plan scolaire, les élèves de certains systèmes éducatifs doivent consacrer plus de temps à l’apprentissage « prévu » ou « délibéré » parce qu’ils ou elles ont moins d’occasions d’apprendre de manière informelle en dehors de l’école.
← 11. Dans l’enquête PISA 2022, afin d’évaluer le temps d’apprentissage, il a été demandé à chaque élève d’indiquer le nombre de cours qu’elle ou il devait suivre par semaine, toutes matières confondues. La durée moyenne des cours, en minutes, pour les élèves de l’année d’études modale à l’âge de 15 ans a été déclarée par les chefs d’établissement. Pour plus de détails, voir l’annexe A3.
← 12. Du fait de la nature transversale des enquêtes PISA et de la causalité inverse potentielle entre le temps d’apprentissage et les résultats des élèves (les élèves les moins performants ayant parfois besoin de plus d’heures de cours pour rattraper leur retard), l’enquête PISA ne permet pas de déterminer la causalité. Toutefois, ces résultats sont conformes aux recherches récentes qui montrent qu’un temps d’apprentissage supplémentaire a des effets positifs, bien que décroissants, sur la performance des élèves, et que les avantages qu’il procure peuvent être hétérogènes en fonction de l’élève (par exemple, une ou un élève peu performant ou défavorisé sur le plan socio-économique) (Cattaneo, Oggenfuss et Wolter, 2017[11] ; Patall, Cooper et Allen, 2010[41] ; Gromada et Shewbridge, 2016[36] ; Bellei, 2009[12]).
← 13. Pratique pédagogique ancienne largement répandue (Murillo et Martinez-Garrido, 2014[13]), les devoirs peuvent avoir une influence positive sur les résultats des élèves (Cooper, Robinson et Patall, 2006[14]), ainsi que sur le développement d’attitudes à l’égard des résultats, telles que la motivation et l’autorégulation (Ramdass et Zimmerman, 2011[40]). Toutefois, ses détracteurs affirment que donner trop de devoirs n’est pas efficace, car cela réduit le temps des activités de loisirs, génère du stress et peut nuire au développement des enfants ou à la vie de famille (Baker et Letendre, 2005[37] ; Dudley-Marling, 2015[15]). L’une des principales préoccupations concernant les devoirs à la maison est de savoir s’ils peuvent avoir pour conséquence indirecte de creuser l’écart de performance entre les élèves issus de milieux socio-économiques différents. Les résultats de l’enquête PISA montrent que les élèves favorisés sur le plan socio-économique et les élèves qui fréquentent des établissements favorisés sur le plan socio-économique ont tendance à consacrer plus de temps à leurs devoirs (OCDE, 2014[31]). Parmi les raisons pour lesquelles les élèves défavorisés ont tendance à consacrer moins de temps à leurs devoirs figurent le fait de ne pas forcément disposer d’un endroit calme pour étudier à la maison, les inégalités en matière d’accès à Internet ou à un ordinateur à la maison et parfois un soutien des parents à la scolarité moins important (Bolkan, 2017[16]).
← 14. Dans l’enquête PISA 2022, afin d’évaluer le temps consacré aux devoirs, il a été demandé à chaque élève d’indiquer le temps qu’elle ou il consacre à ses devoirs lors d’une semaine de cours ordinaire : « jusqu’à 30 minutes par jour », « plus de 30 minutes et jusqu’à 1 heure par jour », etc. et « plus de 4 heures par jour ». Le temps moyen consacré aux devoirs a été converti en une variable continue, en se basant sur la médiane de chaque intervalle de temps et en supposant que les élèves ayant répondu « plus de 4 heures par jour » consacraient 4,5 heures à leurs devoirs.
← 15. Dans l’enquête PISA 2022, afin d’évaluer le temps passé sur des appareils numériques, il a été demandé à chaque élève d’indiquer le nombre d’heure qu’elle ou il passe habituellement sur les appareils numériques chaque jour pendant l’année scolaire : « zéro » « jusqu’à 1 heure », « plus de 1 heure et jusqu’à 2 heures », etc., et « plus de 7 heures ». Le temps moyen passé sur des appareils numériques a été converti en une variable continue, en se basant sur la médiane de chaque intervalle de temps et en supposant que les élèves ayant répondu « plus de 7 heures » passaient 7,5 heures sur les appareils numériques.
← 16. L’utilisation d’appareils numériques au sein de l’établissement peut, d’une part, augmenter les possibilités d’apprentissage en donnant la possibilité aux élèves de vérifier certaines informations et en leur offrant un apprentissage personnalisé. D’autre part, les appareils numériques peuvent avoir une incidence négative sur les compétences cognitives et les performances des élèves s’ils distraient les élèves et interfèrent avec leur capacité à se concentrer en classe ou à acquérir des compétences linguistiques (Poulain et al., 2018[19] ; Adelantado-Renau et al., 2019[20] ; Madigan et al., 2020[21] ; OCDE, 2023[39] ; OCDE, 2021[7]).