L'établissement scolaire souffrant de l'évaluationnite

ECONOMIE

L’établissement scolaire souffrant de l’évaluationnite

L’évaluation représente un aspect fondamental de l’enseignement. C’est un moyen pour les éducateurs d’ajuster et de réguler leur pratique, et c’est un feed-back essentiel tant pour eux que pour leurs élèves.

Cependant, une forme spéciale d’évaluation a pris une ampleur considérable ces dernières années : les évaluations nationales. Initiées en CE2 en 1989 et élargies à partir de la rentrée 2018, elles ont continué à se développer et impliquent désormais les niveaux de CP, CE1, CE2, CM1, CM2, 6e, 4e, 2nde et la première année de CAP.

Ainsi, 2024 sera une année record pour l’Education nationale en matière d’évaluations ! Plus de 6 millions d’élèves ont effectué des tests standardisés au début de l’année scolaire. Quel est l’objectif de cette évaluation inutile ? Quels sont les rôles de ces tests et quels sont les effets indésirables que critiquent les syndicats d’enseignants qui s’y opposent ? Que révèle cette évaluation incessante sur l’évolution de l’école et de la profession enseignante ?

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Considérons le cas du CP. Selon les informations fournies sur le site du ministère, en septembre, les élèves ont passé trois tests de dix minutes en français, et deux de onze minutes en mathématiques. Ensuite, à la fin janvier, en français, il y aura deux sessions d’évaluation de dix minutes et deux épreuves individuelles d’une minute chacune (si vous avez 25 élèves, il faudra s’organiser pour occuper les autres en attendant !). Enfin, en mathématiques, un test de huit minutes et un autre de treize minutes.

Il faut envisager les élèves de CP, qui n’ont eu en septembre qu’une seule semaine de cours depuis la rentrée : ils ont changé d’établissement, de rythme, sont assis plus longtemps qu’en maternelle, ont leur cartable et leurs affaires à gérer… et ils se retrouvent déjà en situation d’évaluation.

Des évaluations dissociées des apprentissages

Ce que la présentation officielle omet de mentionner, c’est le temps d’explication nécessaire pour des élèves un peu stressés et désorientés, les soucis d’organisation matérielle, le simulacre du chronométrage… Après la passation, il y a également la saisie des résultats par l’enseignant (il serait intéressant de discuter des applications et logiciels utilisés dans l’Education nationale et de l’obsolescence du matériel…), sans oublier leur traitement ultérieur.

Ce mélange entraîne le stress des examens, la surcharge de travail des enseignants et la perte de temps qui nuit aux apprentissages. En effet, ces tests sont principalement effectués au début de l’année, période où les élèves commencent à établir quelques repères et habitudes de travail… qu’ils perdent en raison de ces évaluations gourmandes en temps et déstabilisantes.

Nombreux sont les enseignants qui déplorent la perte du plaisir d’apprendre et de la motivation sous la pression de la performance et des risques d’échec. Il est important de noter que ces évaluations sont critiquées depuis leur introduction par les enseignants, car elles ne reflètent pas ce qui se passe en classe.

Souvent, des connaissances non encore abordées sont évaluées. Ces examens imposent des standards aux niveaux de classe, alors que l’éducation est organisée par cycles, qui englobent plusieurs niveaux (CP/CE1/CE2 pour le cycle 2, CM1/CM2/6e pour le cycle 3), permettant normalement des apprentissages prolongés.

« Peser un cochon ne l’a jamais fait grossir », selon un proverbe rural. Le temps consacré à ces tests, qui ne sont pas en lien avec le travail des enseignants, ne contribue que très peu à la remédiation et encore moins aux apprentissages. Ces activités envahissent le temps sans réelle efficacité pédagogique.

Rappelons que l’évaluation en soi n’est pas problématique. Tous les enseignants testent leurs élèves et proposent des évaluations diagnostiques (avant les apprentissages), formatives (pendant) et sommatives (après). Tous cherchent à déterminer le niveau des enfants qui leur sont confiés. Mais pas de cette manière !

Qui est évalué : les élèves ou les enseignants ?

Alors, quelles sont réellement les fonctions de ces évaluations nationales ? Pour répondre à cette question, il est essentiel de remonter à leur origine. Historiquement, il y a toujours eu des dispositifs pour évaluer la performance du système éducatif. Toutefois, pour cela, il n’est pas nécessaire de faire passer des tests à tous les élèves, un échantillon pourrait suffire (comme pour Pisa).

Jean-Michel Blanquer, ministre de l’Education de 2017 à 2021, a eu une influence significative dans l’adoption généralisée des évaluations. Elles se sont intensifiées avec l’expérimentation des dédoublements dans les classes de CP et CE1 dans les réseaux d’éducation prioritaire (REP).

Le ministre considérait qu’il était nécessaire que ces dispositifs soient mesurables. « Il doit y avoir une hausse des évaluations, non pas pour le plaisir d’évaluer, mais parce que c’est un levier indiscutable d’amélioration », affirmait-il en 2018.

Cependant, bien qu’elles soient présentées comme un outil d’évaluation des politiques publiques, elles fonctionnent avant tout comme un outil de pilotage. Au final, elles servent également et surtout à évaluer et contrôler les enseignants.

Comme nous l’avons constaté, cela entraîne effectivement une certaine standardisation des pratiques des enseignants. C’est l’évaluation (l’aval) qui conditionne l’approche pédagogique (l’amont). C’est ce qu’on appelle le « teaching to test ». Si l’on se concentre uniquement sur les « fondamentaux », on risque de n’enseigner que ces éléments.

Ce pilotage et cette normalisation se manifestent tant au primaire qu’au secondaire. Et, au collège, ils se combinent avec une dynamique de sélection, illustrée par les fameux « groupes de niveaux ».

D’une certaine manière, nous assistons à une dépossession du métier d’enseignant qui remet en question la liberté pédagogique. L’école ne doit ni devenir ni être une institution avec des pratiques uniformisées, éloignées des besoins des élèves.

Quantophrénie

Au-delà des évaluations nationales, l’Education nationale souffre d’un mal qui touche de nombreux autres organismes et services publics : la quantophrénie. Ce terme spécifique, introduit par le sociologue américain Pitrim Sorokin, désigne « la maladie qui vous pousse à tout mesurer et à tout quantifier ».

Le sociologue Vincent de Gaulejac l’évoque pour parler de « l’idéologie managériale » dans son ouvrage La Société malade de la gestion. Cela rejoint l’affirmation du célèbre auteur de management Peter Drucker, qui disait que « vous ne pouvez pas gérer ce que vous ne pouvez pas mesurer » : là où le qualitatif serait nécessairement subjectif, le quantitatif offrirait l’objectivité.

Les directeurs d’école et les personnels de direction des établissements secondaires peuvent en témoigner. Une partie de leur travail consiste à compléter des tableaux Excel pour le niveau supérieur.

Les évaluations nationales ne sont qu’une extension de la mesure aux enseignants et aux élèves, illustrant une idéologie managériale appliquée aux services publics. Mais peut-on réduire l’acte éducatif à des tests standardisés et des statistiques ? Bien qu’il soit essentiel d’évaluer, laissons aux enseignants le soin de le faire à leur rythme et selon leur méthode ! C’est leur profession et leur expertise.

IA et protection des données : optez pour les données générées.

Intelligence Artificielle

IA et protection des données : optez pour les données générées.

Étant donné que l’intelligence artificielle (IA) modifie les dynamiques des entreprises, la sauvegarde des données demeure un défi considérable. Les données synthétiques se présentent comme une réponse innovante pour allier progression et protection. Elles ouvrent de nouvelles avenues.

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La confidentialité comme frein essentiel à l’IA

Le développement de l’IA transforme les méthodes de travail au sein des entreprises, mais cela entraîne également des risques en matière de sécurité. Pour optimiser les modèles d’IA, les organisations accumulent d’importantes quantités de données sensibles. Même en prenant des précautions, le partage interne de ces données peut rendre l’entreprise vulnérable aux fuites ou aux cyberattaques ciblées. Cela pourrait engendrer des répercussions juridiques ou altérer la confiance. En outre, des techniques telles que les « reconstruction attacks » exploitent les modèles d’IA pour extraire des données confidentielles, accentuant ainsi les risques.

L’usage inconsidéré de solutions d’IA générative par le personnel constitue un autre défi. Ces plateformes, en l’absence de directives sécurisées, pourraient exposer des données stratégiques à des entités externes. Simultanément, la pseudonymisation des données, souvent perçue comme une protection adéquate, révèle des faiblesses notables. Grâce au croisement de différents ensembles de données, des informations sensibles peuvent être récupérées, illustrant ainsi les limites de cette méthode.

Les données synthétiques, une alternative prometteuse

Face à ces enjeux, les données synthétiques se révèlent être une solution efficace. Produites par des algorithmes à partir de données réelles, elles conservent les caractéristiques statistiques cruciales sans compromettre la confidentialité. Cette approche garantit une anonymisation totale, préservant les informations d’origine tout en favorisant l’innovation. Les avantages de cette méthode sont nombreux. Puisqu’elle permet un partage sécurisé des données, elle promeut la coopération entre entreprises et l’optimisation des modèles d’IA. Une autre force des données synthétiques réside dans leur potentiel à réduire les biais.

Les entreprises peuvent ainsi élaborer des modèles d’IA plus justes et diversifiés, accroissant ainsi leur fiabilité et leur pertinence. En plus d’entraîner les modèles, ces données artificielles sont également très utiles pour tester et développer des systèmes informatiques. Les développeurs peuvent travailler dans des environnements proches de la réalité sans les dangers liés aux informations sensibles, cela permet d’optimiser l’efficacité des cycles de développement.

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IA durable et éthique grâce aux données synthétiques

Adopter une méthode durable pour l’IA nécessite plus qu’une simple gestion des données. Une préoccupation clé est la dette technique. Des solutions IA, qu’elles soient sur mesure ou open source, peuvent sembler avantageuses, mais peuvent engendrer des frais de maintenance considérables si elles ne sont pas conçues pour l’industrialisation dès le départ.

La dimension écologique est tout aussi cruciale. L’entraînement de modèles exige beaucoup d’énergie, entraînant une empreinte carbone notable. Rationaliser les modèles pour une efficacité énergétique améliorée est donc essentiel, tant pour diminuer les coûts que pour répondre aux préoccupations environnementales. L’indépendance technologique est également un aspect indispensable : éviter le verrouillage fournisseur et privilégier des solutions ouvertes permet une plus grande flexibilité pour l’avenir. Les entreprises doivent également aborder les cas d’hallucination des modèles d’IA, où des informations erronées peuvent être générées. La mise en place de mécanismes de surveillance et de validation rigoureux est nécessaire pour assurer la fiabilité des résultats.

Article basé sur un communiqué de presse reçu par la rédaction.

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