Un petit mot de bienvenue
Bienvenue sur notre liste de diffusion! En démarrant ce projet, nous avons pour objectif de fournir un service à la communauté d’Enseignement supérieur.
L’appel aux inscriptions à cette liste fut un franc succès: en deux jours, nous avons recueilli plus de deux cents abonnés attitrés à plusieurs fonctions. Il y a de l’appétit!
Une fois par mois, nous publierons une synthèse d’articles qui ont retenu notre attention et qui sont liés à l’Enseignement supérieur. Les articles couvriront tantôt des sujets d’actualité, tantôt des sujets pérennes. Nous visons quatre à cinq articles par mois. Conséquemment, ce n’est pas tout qui sera couvert.
Pour autant qu’on soit en suffisance, ce n’est l’affaire que de quelques envois avant qu’on ne touche une corde sensible, ou qu’on ne présente un résumé de travaux s’éloignant d’une doxa quelconque. En cette matière - et ce sera peut-être la seule véritable ligne éditoriale de ce projet naissant -, nous précisons que nous abordons l’Enseignement supérieur comme objet de recherche. Nous diffusons des travaux jugés intéressants pour leur contribution scientifique, ou parce qu’ils s’appliquent à des enjeux modernes. Bien ce soit notre milieu de travail (!), nous tentons le plus possible de maintenir une distance face à l’objet d’étude.
Quant à notre « netiquette », nous modérons cette liste et la conservons à sens unique. On le fait avant tout pour tenir notre promesse d’un seul courriel par mois.
Bien sûr, rien de tout cela ne sera parfait. Nous manquerons certainement des articles importants, ou nous négligerons des sujets jugés importants par des lecteurs et lectrices. Le cas échéant, nous enjoignons les membres de cette liste à communiquer avec nous.
Pour tout le reste, nous espérons que les travaux présentés alimenteront vos réflexions quant à l’Enseignement supérieur, car c’est avec cette ambition que nous lançons cette veille.
Bonne lecture!
Pour l’équipe de la veille de recherche,
Pier-André Bouchard St-Amant
Protection des données des étudiants au sein des universités : quel rôle ont-elles à jouer ? – Brown et Klein (2020)
Les multiplications de fuites de données personnelles ont rendu la protection de ses propres données un enjeu important. À l’ère du Big data, comment les universités se sont-elles adaptées à cette réalité ? C’est la question sur laquelle Brown et Klein (2020) se penchent dans leur publication dans le Journal of Higher Education. En plus de s’intéresser à la manière dont les universités américaines traitent les données de leurs étudiants, ils ont également examiné l’implication des étudiants dans le processus de protection de leurs propres données.
À la suite de l’analyse des données de 78 établissements d’enseignement supérieur et de l’examen du discours politique de 151 institutions, les chercheurs en sont arrivés à la conclusion que les universités étudiées conservent indéfiniment les données des étudiants et que peu d’entre elles en informaient explicitement leurs étudiants. Ceux-ci sont très rarement informés de quelles données sont collectés, pour quelles fins, où elles sont conservées et si elles seront détruites un jour.
En outre, alors qu’historiquement les seules données que les universités pouvaient recueillir systématiquement étaient celles liées à la démographie, à l’inscription et à la réussite scolaire, les limites sont désormais moins définies. Les systèmes informatiques utilisés aujourd’hui par les universités permettent de récolter des données incroyablement précises sur les étudiants, comme leur adresse IP, l’identification unique de leur appareil électronique, leur temps de connexion et leur localisation en temps réel. Toutefois, les politiques universitaires quant à la gestion des données ne prennent pas ces nouveaux éléments en compte, ou si elles le font, n’informent pas leurs étudiants sur les moyens à leur disposition pour gérer leurs données.
Brown et Klein recommandent que les universités soient plus transparentes auprès des étudiants. Les travaux de Slade et Tait (2019) sur les grandes orientations à préconiser pour une utilisation éthique des données sont également un bon point de départ.
Pour en savoir plus :
Slade, S., & Tait, A. (2019). Global guidelines: Ethics in learning analytics.
L’impact des universités sur l’économie - Valero et Rennen (2019)
Valero et Rennen (2019) ont examiné l’impact de la présence d’universités sur le PIB par habitant de la région auxquelles elles appartiennent. Employant des données de l’UNESCO sur 15 000 universités à travers le monde, de 1950 à 2010 et utilisant un modèle statistique à effets fixes, leurs résultats suggèrent qu’une hausse de 10% du nombre d’universités dans une région donnée est liée à une augmentation de 0,4% du PIB par habitant de cette région. Les auteurs ne peuvent toutefois pas conclure en un lien de cause à effet.
Les auteurs ont également noté qu’une telle hausse du nombre d’universités pouvait avoir un effet négatif sur les régions voisines : les auteurs estiment une diminution de 0,3% du PIB par habitant des régions géographiquement rapprochées de la région visée par l’augmentation du nombre d’universités. Valero et Rennen ont par la suite voulu vérifier que cette hausse n’était pas uniquement due à la hausse de la consommation. Sans accès à une variable instrumentale de qualité, ils n’ont pas pu infirmer ou confirmer cette hypothèse.
Pour en savoir plus :
Embaucher des étudiants : quels effets sur la réussite scolaire de leurs élèves? – Feld, Salamanca et Zölitz (2019)
De nombreux laboratoires (aussi appelés assistances de cours) sont donnés par des étudiants. Ils aident leurs pairs, par des exercices pratiques, à comprendre la matière vue en classe. D’un côté, ils fournissent une aide additionnelle, mais cette aide est-elle substantive?
Afin d’en avoir le cœur net, Feld, Salamanca et Zölitz (2019) ont examiné les données de 2009 à 2015 d’une école de commerce néerlandaise, qui offre chaque trimestre deux laboratoires hebdomadaires de deux heures pour chaque cours. Tous les instructeurs d’un niveau supérieur à la maîtrise ont été catégorisés comme senior et leurs laboratoires sont utilisés à titre de référence pour comparer ceux dirigés par des étudiants.
Leur modèle de régression multiple leur permet de voir que le fait d’avoir un étudiant comme instructeur est lié à une réduction de 1,7 % d’écart-type des notes finales que reçoivent les étudiants suivant le cours. Même si cette diminution est statistiquement significative, l’effet sur les notes reste marginal, suggérant un effet presque identique aux instructeurs de maîtrise. Bien que leurs résultats se généralisent difficilement en raison du modèle simple que les auteurs emploient, ils indiquent néanmoins qu’il n’y a à peu près pas d’effets négatifs à embaucher des étudiants.
Pour en savoir plus :
Recherche sur la réussite scolaire : historique des cinquante dernières années
Le gouvernement du Québec met la réussite scolaire des étudiants au centre de ses priorités dans son nouveau plan budgétaire 2021-2022, en introduisant le Plan d’action pour la réussite en enseignement supérieur 2021-2016 qui se traduit en des investissements de 100 M$ dans la réussite des étudiants universitaires (MES, 2021a). Cependant, comment la réussite scolaire est-elle évaluée ? Plusieurs variables entrent en jeu : notes, persévérance scolaire, salaire post-graduation, travailler dans le domaine de ses études, etc. Holmes (2021) a tâché de recenser toutes les études portant sur la réussite étudiante publiées dans la Revue canadienne d’enseignement supérieur (RCES) depuis 1971 afin d’identifier les priorités des chercheurs dans ce domaine, mais surtout de cibler comment mieux aider les étudiants tout au long de leur parcours universitaire.
Holmes ressort donc de la littérature que le peu d’emploi disponible pour les diplômés en sciences humaines compte parmi les principales inquiétudes des chercheurs depuis les 50 dernières années. Aussi, les faibles opportunités d’emplois des doctorants au sein des universités conjuguées à une forte croissance du nombre de docteurs au Canada, augmente la compétition entre les gradués.
Holmes note aussi que peu de données sont disponibles sur la persévérance des étudiants une fois qu’ils ont quitté leur institution, élément pourtant essentiel à leur réussite. Connaître le nombre d’étudiants travaillant effectivement dans leur domaine d’étude est une caractéristique peu étudiée de la réussite étudiante. Enfin, Holmes met de l’avant que peu de recherches ont auparavant étudié la satisfaction des étudiants par rapport à leur scolarité universitaire, tout comme les facteurs psychosociaux influençant la réussite scolaire.
Au Québec, le gouvernement a choisi d’orienter son Plan d’action pour la réussite selon quatre axes, soit l’accessibilité, les transitions interordres et intercycles, la persévérance et la consolidation et le transfert des connaissances en matière de réussite (MES, 2021b). Ce dernier point vient renforcer la position de Holmes, qui milite pour un meilleur accès aux données permettant d’évaluer la réussite des étudiants.
Pour en savoir plus :