Comment est-ce défini?
L’utilisation des données d’évaluation des élèves constitue un volet important de l’amélioration de l’enseignement, car elle permet d’obtenir de meilleurs résultats pour les élèves (Campbell & Levin, 2009). En guise de complément aux évaluations sommatives classiques, comme les minitests et les examens, les membres du personnel enseignant peuvent opter pour des types d’évaluations formatives, comme des auto-évaluations, qui permettent d’orienter l’enseignement et de faire participer les élèves à leur apprentissage et leur évolution (Black & Wiliam, 1998; Volante, 2010). Toutes les formes de données d’évaluation, tant sommatives que formatives, sont essentielles à l’amélioration des écoles (Volante, 2010).
Le sondage de l’enseignant de The Learning Bar est un outil d’auto-évaluation destiné au personnel enseignant qui se fonde sur les travaux de recherche sur les « écoles efficaces »; il comporte huit des variables les plus importantes associées aux éléments moteurs de l’apprentissage des élèves, qui sont couplées au modèle d’enseignement et d’apprentissage « Outward Bound » dont il est question dans l’ouvrage de John Hattie, Visible Learning (Hattie, 2009).
Pourquoi est-ce important?
- Tous les membres du personnel enseignant devraient avoir la capacité d’améliorer les actions et les résultats par l’utilisation, la compréhension et la mise en œuvre des données (Campbell & Levin, 2009).
- Afin d’utiliser efficacement les données des élèves, les écoles doivent disposer d’une structure qui favorise la participation à des discussions en groupe, encourage l’établissement de liens entre les données et l’amélioration de l’enseignement et de responsables d’établissement solidaires (Murnane, Sharkey, & Boudett, 2005).
- Les méthodes d’évaluation formatives permettent d’obtenir une rétroaction qui profite tant au personnel enseignant qu’aux élèves (Black & Wiliam, 1998).
- L’utilisation des données favorise l’amélioration des pratiques d’enseignement, une collaboration accrue entre le personnel enseignant, et facilite la détermination des besoins d’apprentissage des élèves (Chen, Heritage, & Lee, 2005; Wayman & Stringfield, 2006).
Comment est-ce mesuré?
Les données sont présentées sur une échelle de 10 points, et les résultats sont présentés comme le « score moyen pour l’orientation des pratiques en fonction des données ».
Références
Black, P., & Wiliam, D. (1998). Assessment and classroom learning. Assessment in Education, 5(1), 7-74.
Campbell, C., & Levin, B. (2009). Using data to support educational improvement. Educational Assessment, Evaluation and Accountability, 21(1), 47-65.
Chen, E., Heritage, M., & Lee, J. (2005). Identifying and monitoring students’ learning needs with technology. Journal of Education for Students Placed at Risk, 10(3), 309-332.
Hattie, J. (2009). Visible learning: A synthesis of over 800 meta-analyses relating to achievement. New York: Routledge.
Murnane, R. J., Sharkey, N. S., & Boudett, K. P. (2005). Using student-assessment results to improve instruction: Lessons from a workshop. Journal of Education for Students Placed at Risk, 10(3), 269-280.
Volante, L. (2010). Assessment of, for, and as learning within schools: Implications for transforming classroom practice. Action in Teacher Education, 31(4), 66-75.
Wayman, J. C., & Stringfield, S. (2006). Technology-supported involvement of entire faculties in examination of student data for instructional improvement. American Journal of Education, 112(4), 549-571.