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Pourquoi les enfants africains quittent-ils l’école? Un modèle hiérarchique multinomial des abandons dans l’éducation primaire au Sénégal

  • Abdoulaye Diagne

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  • Abdoulaye Diagne
    Consortium pour la recherche économique et sociale (CRES), Université Cheikh Anta Diop de Dakar

Corps de l’article

Introduction

Le système éducatif du Sénégal a réalisé d’importants progrès en matière d’accès à l’éducation primaire. Son taux brut de scolarisation primaire est passé de 68,3 % en 2000 à 82,5 % en 2005. Cependant, il est encore marqué par une faible capacité à faire progresser une proportion importante d’élèves, du début à la fin d’un cycle, en raison des abandons et redoublements qui sont encore élevés. On peut mettre en perspective l’efficacité interne du système éducatif sénégalais en la comparant à celle des autres pays africains. Pour l’ensemble des pays d’Afrique anglophone et francophone, l’indice d’efficience associé aux abandons était, en moyenne, de 80 %, et celui relatif aux redoublements, seulement de 93 % (Mingat et Suchaut, 2000). Au Sénégal, lorsque l’on suit la même cohorte d’élèves dans le cycle primaire, le taux d’efficience se situait à une moyenne de 58 % en 2003 (Diagne, 2004). En outre, les abandons contribuent plus à l’inefficience que les redoublements. Ainsi, leurs contributions respectives à l’indice d’efficience sont estimées à 66 % et 34 % (Diagne, 2004). Par ailleurs, un enfant risque de retomber dans l’analphabétisme s’il ne totalise pas au moins cinq années d’études primaires. Une forte amélioration de l’efficacité interne, à travers la réduction sensible des abandons et des redoublements, accroîtrait la capacité du système sénégalais à progresser rapidement vers les objectifs du millénium pour le développement (OMD) dans le domaine de l’éducation. C’est ce qui a incité le gouvernement du Sénégal, dans le cadre de la deuxième phase de son Programme décennal de l’éducation et de la formation (PDEF), à supprimer le redoublement au cours de la première année de chaque étape dans le cycle primaire et à plafonner à 5 % le taux maximum de redoublement en fin d’étape (2e, 4e et 6e années d’études).

Ces mesures vont contribuer à une baisse draconienne des taux de redoublement. Les abandons constituent, en conséquence, le domaine où beaucoup reste à faire. Cependant, contrairement aux redoublements, des décisions de type administratif ne parviendront pas toutes seules à résoudre le problème du maintien des enfants à l’école, celui-ci relevant, avant tout, de la demande d’éducation. Pour agir efficacement contre les abandons, il faut au préalable savoir pourquoi certains élèves quittent l’école plus tôt que prévu. Dans ce domaine, toute politique qui ne tiendrait pas compte des facteurs sous-jacents au phénomène serait d’une faible efficacité.

Ainsi, l’objet de cette étude est de comprendre les facteurs qui influencent les abandons dans l’éducation primaire au Sénégal. D’abord, elle exploite les informations fournies par deux bases de données qui ont été fusionnées afin de disposer d’une large gamme de variables susceptibles d’agir sur la décision d’abandonner les études, avant terme, dans le cycle primaire. Ensuite, elle tient compte de la structure emboîtée des données, à savoir les élèves dans leurs communautés. Dans l’analyse de ces informations, il est particulièrement important de considérer la variabilité associée à chaque niveau d’enchâssement. Il y a, en effet, une variabilité à la fois entre les élèves et entre les communautés. On peut donc tirer des conclusions erronées si chacune de ces sources de variabilité est ignorée. Par ailleurs, la décision d’abandonner les études ou de les poursuivre est représentée habituellement par une variable dichotomique. Le recours à des modèles hiérarchiques généralisés permet de tenir compte à la fois des deux sources de variabilité et du caractère discret de la variable dépendante. Enfin, les facteurs susceptibles d’influencer la décision d’abandonner peuvent agir avec une intensité plus forte au cours de la première étape des études primaires (les deux premières années), qu’au cours de la troisième étape (les deux dernières années). Nous introduisons une telle distinction en estimant des modèles hiérarchiques multinomiaux afin d’identifier les facteurs d’abandons précoces. Les autres développements de l’article sont organisés comme suit. La première section du document propose une revue de certains travaux sur les abandons dans l’éducation primaire, notamment dans les pays en développement. La deuxième section décrit les données ainsi que les traits majeurs des abandons dans l’enseignement primaire au Sénégal. La troisième section expose les modèles qui seront utilisés dans l’analyse empirique, la quatrième section présente les résultats des estimations effectuées, et la dernière section tire des conclusions de ces résultats.

1. Les facteurs de risque des abandons scolaires : un survol de la littérature

Beaucoup de travaux ont porté sur les déterminants de l’échec scolaire dans les pays en développement, l’accent étant mis sur les abandons. Les facteurs explicatifs de l’abandon scolaire des filles ont particulièrement retenu l’attention, sans doute parce que beaucoup de travaux ont prouvé que l’éducation primaire des filles a d’importants bénéfices sociaux, par exemple, en termes de réduction de la mortalité infantile, de la fertilité des femmes et de la santé-nutrition des enfants (Subbarao, Raney, 1993; Ainsworth, Beegle, Nyamete, 1995).

Dans les pays développés, beaucoup d’études ont montré que les garçons semblent présenter plus de risque de décrocher que les filles, bien que des travaux récents tendent à prouver que le sexe de l’enfant perd sa valeur prédictive une fois que les variables de risque scolaires (échec, motivation, retard) et familiaux sont connues (Rumberger, 1995; Janosz et al., 1997). Les études sur les États-Unis révèlent un plus fort taux de décrochage chez les élèves qui proviennent des communautés noires et hispanophones (Rumberger, 1983; Chavez et al., 1989; Ensminger et Slusarcick, 1992). Certains auteurs constatent cependant que ces différences ethniques disparaissent, une fois que l’on considère les caractéristiques familiales et socioéconomiques (Howell et Frese, 1982; Rumberger. 1983; Cairns et Neckerman, 1989; Entwisle, 1990).

Parmi les facteurs de risque les plus importants, on note : des habiletés intellectuelles et verbales faibles, l’échec et le retard scolaires, une motivation et un sentiment de compétence affaiblies, des aspirations scolaires moins élevées, des problèmes d’agressivité et d’indiscipline, l’absentéisme ainsi qu’un faible investissement dans les activités scolaires et parascolaires (Bachman et al., 1971; Howell et Frese, 1982; Cairns et Neckerman, 1989; Janosz et al., 1997). Les travaux du PASEC, sur les pratiques et conséquences du redoublement au Sénégal, ont établi que le redoublement, quand il se répète, engendre davantage d’abandons à l’école primaire (PASEC, 2004). Ces résultats établissent également que plus un élève est âgé, relativement à l’âge moyen de la classe, plus sa probabilité d’abandonner augmente.

L’influence des caractéristiques familiales revêt également une grande importance. Les résultats de recherches indiquent que les enfants qui proviennent de familles désunies ou reconstituées, à faible revenu ou en dépendance économique, où il y a plusieurs enfants, et dont les parents sont peu scolarisés, sont plus prédisposés à abandonner l’école (Bachman et al., 1971; Elliott et Voss, 1974; Howell et Frese, 1982; Ekstrom et al., 1986; Cairns et Neckerman, 1989; Janosz et al., 1997). Les études longitudinales sur le fonctionnement familial démontrent que les enfants courent plus de risque de décrocher si les parents valorisent peu l’école et s’impliquent peu dans l’encadrement scolaire de leurs enfants, si le style parental est permissif et le système d’encadrement est déficient (manque de supervision, de soutien et d’encouragement), si les parents réagissent mal ou pas du tout aux échecs scolaires de leurs enfants (Horwich, 1980; Ekstrom et al., 1986; Rumberger et al., 1990; Astone et Mclanahan, 1991; Le Blanc et al., 1993).

Au-delà des caractéristiques des élèves, les disparités observées dans les taux d’abandons entre les écoles (Hrimech et al., 1993), ainsi que les résultats concernant l’influence de l’environnement scolaire sur la réussite scolaire (Purkey et Smith, 1983; Janosz et al., 1998) permettent d’affirmer que l’école, comme milieu de vie, est un des déterminants de la persévérance scolaire. Sur le plan organisationnel, les écoles plus petites tendent à favoriser la participation des élèves dans les activités parascolaires et à permettre un encadrement plus flexible et plus étroit de la part des adultes (Wehlage et Rutter, 1986; Bryk et Thun, 1989; Entwisle, 1990; Rumberger, 1995; McNeal, 1997). Au plan de l’impact de l’environnement scolaire sur le comportement individuel à l’école, les résultats de Rumberger (1995) militent en faveur d’effets modérateurs plus importants, confirmant ainsi les hypothèses de Moos (1979) sur l’influence de l’environnement scolaire.

D’autres études relatives à l’Afrique, sur la rétention et les abandons, ont mis en relation les élèves et les caractéristiques d’écoles spécifiques qu’ils fréquentent afin d’identifier les déterminants les plus importants de la rétention et des abandons. Ces travaux ont mis en évidence que les différents aspects de la qualité de l’école importent selon le contexte (Lloyd et al., 2001 pour l’Égypte; Glewwe et Jacoby, 1994, pour le Ghana; Lloyd et al., 2000, pour le Kenya). Les travaux sur l’Égypte et le Kenya, qui ont étudié séparément la qualité de l’école pour les garçons et les filles, ont montré que les effets varient avec le genre. En d’autres termes, la qualité de l’environnement scolaire aurait un rôle déterminant dans la réussite scolaire pour les élèves à risque qui proviennent de milieux peu stimulants ou dont l’investissement, eu égard à la scolarisation, est faible.

Par ailleurs, certains travaux ont cherché à tenir compte de la qualité de l’éducation dans la communauté où vit l’enfant et pas seulement dans l’école qu’il fréquente. La démarche habituelle, pour introduire cette dimension de la qualité dans la décision d’abandonner, consiste à intégrer un indicateur (le ratio nombre d’élèves par enseignant par exemple) déterminé à l’échelle d’une communauté ou d’un district dans l’analyse par la régression. C’est ainsi que Lloyd et Gage-Brandon (1994) ont procédé pour le Ghana, Handa et Simler (2000) pour le Mozambique. Alderman et al. (2001) ont, quant à eux, cherché à améliorer l’approche pour capturer la qualité de l’école en construisant des moyennes pondérées de divers indicateurs de la qualité de l’école par communauté, la proportion d’élèves fréquentant chaque école de la communauté étant l’unité de mesure.

En comparant la puissance des différents facteurs de risque, plusieurs chercheurs ont abouti à la conclusion que ce sont les variables familiales et scolaires qui sont les meilleurs indicateurs (Ekstrom et al., 1986; Cairns et Neckerman, 1989; Fagan et Pabon, 1990; Ensminger et Slusarick, 1992; Janosz et al., 1997). Ainsi, durant l’enfance ou l’adolescence, l’utilisation de ces facteurs de risque permet de discriminer correctement les futurs décrocheurs des futurs diplômés.

Au total, les facteurs susceptibles d’expliquer les abandons sont nombreux et de différentes sources. L’analyse empirique doit explorer un grand nombre de variables de différentes sources, afin d’identifier celles qui sont les plus appropriées dans un contexte déterminé.

2. Données et méthodologie

2.1 Les données

Deux bases de données ont été appariées pour disposer d’une large gamme d’informations. La première est celle de l’Enquête sur le bien-être des ménages au Sénégal (EBMS) effectuée par le Centre de recherches économiques appliquées (CREA) de l’Université Cheikh Anta Diop de Dakar et l’Université Cornell. Cette enquête fournit des informations sur les élèves, leurs familles et leurs communautés. L’EBMS a permis de collecter des informations sur la taille et la structure du ménage, les caractéristiques sociodémographiques et économiques et de saisir les niveaux d’éducation des membres du ménage. L’information sur la présence, ou non, des parents biologiques de l’enfant dans le ménage a été obtenue, de même que des informations rétrospectives sur la trajectoire scolaire de l’enfant et des membres de sa famille, et celles sur les chocs (naturels, de santé, de revenu, etc.) ayant affecté le ménage.

Par ailleurs, des données sur les facteurs propres à la collectivité, susceptibles d’influencer les abandons des élèves, ont été recueillies : il s’agit du nombre d’écoles existantes et leur localisation, des infrastructures et équipements comme les services de santé, les marchés locaux, les organisations sociales, ainsi que des conditions de prise de décision concernant particulièrement l’éducation. De même, les facteurs relatifs à la disponibilité du matériel scolaire, les méthodes de gestion et les habitudes pédagogiques de l’école sont obtenus.

La deuxième base de données est celle de la Direction de la planification et de la reforme de l’éducation (DPRE). Elle fournit d’autres informations concernant l’offre éducative et la qualité de l’enseignement administré dans les différentes communautés.

3. Les modèles

Le cadre analytique adopté est celui d’un modèle de comportement rationnel (Glewwe, 2002). On suppose que les parents prennent des décisions relatives à leurs enfants pour maximiser une fonction d’utilité. Celle-ci a pour arguments la consommation de biens et services, et le capital humain des enfants acquis à travers l’éducation. La décision du ménage relative au nombre d’années d’études primaires qu’achèvera son enfant va dépendre d’un certain nombre de facteurs. Notre but est d’examiner ces facteurs relatifs à l’enfant, au ménage lui-même et à la communauté, en vue de saisir leur influence sur la probabilité que cet enfant abandonne l’école primaire avant la fin de ses études.

Les données utilisées pour modéliser les abandons scolaires dans le cycle primaire présentent la structure hiérarchique suivante : le niveau élève et sa famille, le niveau communauté. Une observation sur la communauté est attribuée à l’ensemble des élèves appartenant à ladite communauté. Dans ce cas, l’utilisation des régressions multiples classiques risque de fournir des résultats biaisés à cause de l’absence d’indépendances entre certaines observations. Par ailleurs, la variable dépendante Yij, indiquant qui a abandonné, est une variable binaire (Yij = 1 si l’élève i de la communauté j a abandonné, sinon, Yij = 0) Dans cette situation, l’usage des modèles hiérarchiques linéaires standards n’est plus approprié pour trois raisons.

  1. Les valeurs prises par la variable dépendante sont restreintes (0 ou 1) alors que celles prédites par un modèle linéaire usuel peuvent être, a priori, tout élément de l’ensemble des réels (Snijders et Bosker, 1999);

  2. Une fois la variable dépendante prédite, les résidus du niveau 1 peuvent prendre uniquement deux valeurs et, dans ce cas, ne sont plus normalement distribués (Bryk et al. (2002);

  3. Pour les variables discrètes, il existe une relation entre la moyenne et la variance de la distribution. Par exemple, dans le cas d’une variable binaire Y qui prend la valeur 1 avec une probabilité p et 0 avec une probabilité 1 – p, la moyenne est obtenue par : E(Y) = p et la variance par : V(Y) = p(1 – p). Dans ce cas, la variance résiduelle n’est plus un paramètre libre (ou aléatoire), puisqu’elle est déjà déterminée par la moyenne (Snijders et Bosker, 1999).

Pour remédier à toutes ces insuffisances, nous proposons une modélisation hiérarchique linéaire généralisée qui tient compte de la structure non linéaire des données, de la non-normalité des résidus et de la nature discrète de la variable dépendante.

3.1 Structure du modèle du niveau 1

Les modèles logit ou probit sont utilisés pour spécifier le modèle du niveau 1. Ceux-ci s’appliquent non pas à une variable à codage quantitatif associé à la réalisation d’un événement (par exemple les notes des élèves), mais à la probabilité d’apparition de cet événement, conditionnellement aux variables exogènes. Si l’on considère la variable aléatoire Yij, le nombre de « succès » en mij réalisations, et Pij la probabilité de succès pour chaque réalisation, on établit alors que Yij suit une loi binomiale de paramètres (mij, Pij) :

L’espérance et la variance de Yij sont obtenues par :

Quand mij = 1, on obtient une distribution de Bernouilli, Yij devenant une variable binaire qui prend les valeurs 0 et 1. Les probabilités sont alors transformées en variable continue sur l’ensemble des réels, R. Deux méthodes de transformations sont généralement utilisées (probit, logit), mais la plus commode est la transformation logistique (Hosmer et Lemshow, 1989; McCullagh et Nelder, 1989) qui offre deux avantages essentiels : la loi logistique tend à attribuer aux événements « extrêmes » une probabilité plus forte que la distribution normale (Hurlin, 2003) et facilite l’interprétation des paramètres associées aux variables explicatives.

On obtient donc :

Dans le modèle logit, le log-oddsratio, ηij, est une combinaison linéaire des variables explicatives du niveau 1 :

Ainsi, dans le modèle du niveau 1, on prédit le logarithme des « odds ratio ». Ce dernier peut être transformé en probabilité d’abandon scolaire prédite en calculant :

3.2 Modèles du niveau 2

Dans cette deuxième étape, la spécification se fait comme dans les modèles hiérarchiques linéaires simples. Nous expliquons les coefficients, β0j, β1j, β2j, … et βQj par les caractéristiques de l’école et de la communauté.

4. Résultats

4.1 Analyse exploratoire des caractéristiques des élèves, des écoles et de la communauté

Nous nous intéressons à la probabilité qu’un élève abandonne l’école avant la fin du primaire. Cette probabilité est modélisée comme une fonction des caractéristiques des élèves et des ménages (niveau 1), des écoles et de la communauté (niveau 2). Ces caractéristiques sont résumées dans le tableau ci-après.

Tableau 1

Statistiques sommaires sur les variables du modèle

Statistiques sommaires sur les variables du modèle

Note : *CM = Chef de ménage

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On note que 39 % des élèves ont abandonné l’école avant de terminer le cycle primaire. Le tableau 1 indique aussi que 46 % des élèves de l’échantillon sont des filles, 4 % sont des enfants confiés, 63 % sont des enfants biologiques, 18 % des orphelins et 5 % ont bénéficié d’un enseignement préscolaire. Les caractéristiques de l’environnement familial sont constituées d’un indicateur standardisé du niveau de vie, d’un indicateur du niveau d’instruction du chef de ménage et de quatre variables nominales indiquant le genre, l’ethnie, la religion et l’activité du chef de ménage. Ainsi, on constate que 94 % des chefs de ménage de l’échantillon sont musulmans, 36 % sont wolof, 25 % sont des femmes, 20 % sont salariés (dont 12 % des cadres moyens et supérieurs), 15 % sont des commerçants et 29 % des agriculteurs. Le nombre d’enfants allant toujours à l’école au moment de l’enquête est, en moyenne, de trois par ménage.

L’offre éducative est constituée, en moyenne, de 26 écoles par communauté (17 écoles primaires publiques, 4 privées et 5 écoles secondaires), mais ce chiffre varie fortement d’une communauté à l’autre. Pendant que dans certaines communautés on dénombre plus d’une soixantaine d’écoles, dans d’autres, on ne compte que deux écoles primaires. On évalue ainsi à 645 le nombre de classes fonctionnelles au primaire dans la communauté ayant le plus grand nombre d’écoles primaires contre seulement 14 pour celle n’ayant que deux écoles primaires. En rapportant à ces nombres de classes les effectifs d’élèves scolarisés dans la communauté, on obtient en moyenne 54 élèves par classe. On dénombre en moyenne 45 élèves pour un enseignant et on remarque également que l’organisation pédagogique varie d’une communauté à l’autre. En effet, il existe des communautés où il n’y a que le flux simple, des communautés où plus des deux tiers des groupes pédagogiques sont du double flux (71,07 %) et d’autres où la part du multigrade atteint 44,35 %. Le taux de redoublement varie de 3,5 % à 24,6 % selon les communautés, la moyenne de l’échantillon se situant à 15,8 %.

Les autres caractéristiques des communautés retenues concernent le milieu de résidence et quelques indicateurs composites renseignant sur le développement socio-économique des communautés. Environ 57 % des communautés sont rurales; l’indice de développement social varie entre 1 et 87,5; l’indicateur de mobilisation sociale qui informe sur le degré de mobilisation de la communauté dans les initiatives de développement varie entre 0 et 6; et enfin l’indice de développement des infrastructures économiques qui indique que certaines communautés sont très défavorisées en matière d’infrastructures (-8,98) par rapport à d’autres (10,04).

4.2 La variance des abandons entre les communautés

Pour mesurer l’ampleur de l’hétérogénéité des abandons scolaires entre les communautés, vérifions d’abord s’il est pertinent de tenir compte de la structure hiérarchique des données. Nous considérons, dans un premier temps, un modèle où seule la constante est estimée. Aucune variable explicative ne sera introduite, ni dans le niveau 1 ni dans le niveau 2 : c’est le modèle non contraint. Ce modèle se présente comme suit :

Le tableau 2 donne les résultats de l’estimation. Pour ce modèle, ainsi que ceux qui suivent, nous avons opté pour une estimation robuste des écarts-types, qui minimise la variance et donne des intervalles de confiance plus faibles. Ceci améliore la précision des coefficients estimés.

Tableau 2

Analyse de la variance résiduelle des abandons

Analyse de la variance résiduelle des abandons

Note : ** = significativité au seuil de 1 %.

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Deux façons d’estimer le modèle non contraint ci-dessus doivent être prises en compte, pour une analyse plus complète. La première est l’estimation du log-oddsratio des abandons scolaires pour la « communauté-type », c’est-à-dire, la communauté où l’effet aléatoire u0j = 0. Les résidus du niveau 2 étant supposés suivre une distribution normale, la communauté « type » n’est autre que la communauté moyenne située au centre des distributions (E(u0j) = 0). Ainsi pour cette communauté « type », le logarithme du oddsratio des abandons estimé est de equation: equation pleine grandeur00 = –0,441 avec un écart-type de τ̂00 = 0,102 (tableau 2). Ce coefficient correspond à une probabilité de 1/[1 + exp(0,441)] = 0,391, soit un taux d’abandon de 39,1 % sensiblement égal à celui calculé sur l’échantillon global (39 %). Avec l’hypothèse de normalité des résidus du niveau 2, les logarithmes des oddsratio des abandons des communautés, β0j, suivent également une distribution normale de moyenne –0,441 et de variance 0,423. Dans ce cas, 95 % des écoles de l’échantillon ont leurs ratios de chances compris entre –1,091 (equation: equation pleine grandeur) et 0,209 (equation: equation pleine grandeur). Cela signifie que la probabilité d’abandon dans ces communautés varie entre 0,25 et 0,55. Ainsi, il apparaît que certaines communautés ont des taux d’abandon relativement faibles (25 %) tandis que dans d’autres, plus de la moitié des élèves (55 %) abandonnent avant d’avoir achevé le cycle. Cela montre l’importance qu’il y a à tenir compte de la structure hiérarchique des données. En effet une partie des disparités observées dans les abandons des élèves provient de la différence des caractéristiques des communautés elles-mêmes auxquelles ils appartiennent.

Cependant, la probabilité d’abandon dans la communauté moyenne n’est pas la même que celle de l’élève moyen de l’échantillon. Pour estimer cette dernière, le modèle approprié est celui de « l’élève-moyen » (Zeger, Liang et Albert, 1988) où l’effet aléatoire, u0j n’est plus contraint d’être nul. Dans ce cas, le logarithme oddsratio des abandons de l’échantillon estimé est de equation: equation pleine grandeur00 = –0,405 soit une probabilité moyenne d’abandon de 1/[1 + exp(0,405)] = 0,40.

4.3 Les déterminants des abandons scolaires dans le cycle primaire

Il s’agit ici d’estimer l’impact des facteurs retenus sur la probabilité d’abandon des élèves. Ces facteurs sont relatifs aux élèves et à leur ménage (niveau 1), ainsi qu’aux communautés dans lesquelles ils vivent (niveau 2). Dans une première étape, nous allons modéliser les abandons scolaires en utilisant uniquement les caractéristiques interélèves. Ensuite, nous introduirons les caractéristiques liées à la communauté dans le modèle final pour une analyse plus globale de la situation des abandons. L’intérêt est d’étudier, d’une part, dans quelle mesure les caractéristiques de l’élève et de son ménage influencent sa probabilité d’abandonner l’école et, d’autre part, d’appréhender l’ampleur de la variabilité des abandons scolaires imputables à la communauté.

4.3.1 Modèle avec variables du niveau 1

L’effet des caractéristiques individuelles et familiales sur le logarithme des odds ratio des abandons scolaires est obtenu à partir des sous-modèles suivants.

Au niveau 1, on a :

Au niveau 2, la constante est considérée comme aléatoire et les autres coefficients fixes :

La première partie du tableau ci-après présente les résultats de l’estimation de ce modèle.

Tableau 3

Résultats d'estimation des abandons scolaires

Résultats d'estimation des abandons scolaires

Note : ~ = Significativité au seuil de 10 %; * = Significativité au seuil de 5 %; ** = Significativité au seuil de 1 %.

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Le modèle basé sur la « communauté type » et celui ayant pour référence l’élève moyen fournissent des résultats assez similaires et s’interprètent de la même façon, hormis leur constante. Par exemple, la constante obtenue pour le modèle basé sur l’élève moyen (γ00 = 1,850) est le ratio log-odds des abandons scolaires pour l’élève ayant la modalité 0 pour toutes les variables explicatives significatives dans le modèle. Cet élève (individu de référence) correspond à un garçon (FILLEij = 0) n’ayant pas fréquenté la maternelle (PRESCOLAij = 0) et n’ayant jamais possédé un livre durant son cursus scolaire (NB_LIVREij = 0), vivant dans une famille non aisée (T_RICHEij = 0) où les enfants ne partent plus à l’école (ENFT_SCOLij = 0) et où aucun enfant n’a jamais atteint le collège (PROP_COLij = 0). Pour cet élève, la probabilité d’abandon attendue est de 1/[1 + exp(–1,85)] = 0,864. En d’autres termes, cet enfant n’a que 13,6 % de chances d’achever son cycle primaire.

Quant à la constante obtenue par le modèle basé sur l’école type, elle représente le ratio log-odds d’abandonner pour le même type d’élève, mais qui, en plus, appartient à la communauté où l’effet aléatoire, u0j, est nul (l’école moyenne). Ce ratio log-odds est de 2,018 et correspond à une probabilité d’abandon de 1/[1 + exp(–2,018)] = 0,883. La probabilité de ne pas abandonner est de 11,7 % pour cet élève.

Pour l’interprétation des autres effets, nous partirons de l’individu de référence pour apprécier la distribution des probabilités d’abandon en faisant varier à chaque fois une des caractéristiques de ce dernier. Ces probabilités sont données dans le tableau suivant pour des variables relatives au niveau 1.

Tableau 4

Distribution des probabilités d’abandon scolaire par rapport à l’individu de référence (niveau 1)

Distribution des probabilités d’abandon scolaire par rapport à l’individu de référence (niveau 1)
Source : Construit à partir du tableau 3

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Ainsi, le fait d’être fille ou d’appartenir à une famille dont le chef est d’ethnie « Pulaar » augmente la probabilité d’abandonner l’école avant la fin du cycle. En effet, une fille dans les conditions de l’individu de référence, risque plus d’abandonner l’école que son camarade garçon, parce qu’elle est plus assignée aux activités domestiques et elle est victime des arbitrages que font les ménages en matière d’éducation des enfants. En ce qui concerne l’ethnie du chef de ménage, les « Pulaar » sont généralement des nomades et leur mobilité pourrait jouer en défaveur de la rétention scolaire de leurs enfants (changement répétitif d’écoles, migration vers des zones où l’offre éducative n’est pas assurée, …).

En revanche, quand les frères et soeurs de l’élève ont fréquenté au moins le collège, et quand l’enfant appartient à un ménage très aisé, ou quand il a fréquenté la maternelle, sa probabilité d’abandonner l’école diminue significativement. Ces constats semblent plausibles pour plusieurs raisons : i) les enfants dont les frères et soeurs sont très instruits bénéficient d’un bon encadrement à la maison et cela contribue à améliorer leur rétention; ii) les enfants qui vivent dans des familles non pauvres bénéficient de meilleures conditions d’apprentissage (disponibilité de livres à la maison, radio, télévision, cours de mise à niveau à domicile, une meilleure santé…) et iii) la fréquentation préscolaire constitue une phase d’éveil intellectuel pour les enfants qui, dès leur bas âge, apprennent à maîtriser les concepts de base indispensables à la réussite scolaire ultérieure. D’une manière générale, un environnement lettré réduit sensiblement les risques d’abandonner. En accélérant la scolarisation, et en étendant rapidement l’alphabétisation chez les adultes, l’État favorise le maintien des enfants à l’école. L’effet le plus important sur les abandons scolaires est observé au niveau de la disponibilité des manuels scolaires. En effet, si l’élève de référence pouvait disposer d’assez de manuels scolaires, il réduirait sa probabilité d’abandonner de 67,6 % ([0,864 – 0,28]/0,864 × 100) de façon générale et de 72 % s’il appartient à l’école type. La réduction de deux tiers de la probabilité d’abandonner montre une fois de plus le rôle crucial que joue la disponibilité des manuels et autres documents didactiques dans les acquisitions cognitives des élèves. Sans livres, les chances de l’enfant de savoir lire et écrire couramment se réduisent fortement (Diagne, 2007). Or, de faibles performances scolaires sont une source majeure d’abandon. Par ailleurs, le manque de manuels est le signe évident que l’élève vit dans un ménage plutôt pauvre. Cet état de pauvreté réduit la capacité de sa famille à faire face à d’autres dépenses essentielles à une scolarisation normale (nourriture, transport, habillement, etc.).

4.3.2 Prise en compte des facteurs liés à l’école et à la communauté (niveau 2)

Nous cherchons maintenant à tenir compte des possibles effets du contexte de la communauté sur les abandons scolaires des élèves. Ainsi, au niveau 2, certains coefficients du modèle du niveau 1 sont exprimés comme fonction de l’offre éducative et de la qualité d’éducation dans la communauté, ainsi que de l’environnement économique et social de celle-ci.

Les résultats des estimations sont présentés dans la deuxième partie du tableau 3. On note une réduction très significative de la variance résiduelle des abandons scolaires qui est passée de 0,805 (dans le modèle avec les variables du niveau 1 uniquement) à 0,421 (dans le modèle augmenté des variables du niveau 2). Ainsi, presque la moitié ([0,805 – 0,421]/0,805 × 100 = 47,7 %) des disparités dans les abandons scolaires ont été expliquées par les caractéristiques relatives à l’offre éducative, à la qualité de l’enseignement, à l’environnement économique et social de la communauté. L’autre moitié des disparités ressortissent alors des caractéristiques propres à l’élève et à son ménage.

Le tableau 5, construit à partir du tableau 3, présente l’écart entre la probabilité d’abandonner de l’élève de référence du modèle final, incluant les variables du niveau 2, et celle d’un élève qui diffère de ce dernier par une caractéristique. Au niveau de l’offre éducative, la fréquentation du collège par une partie des enfants dans la communauté diminue les abandons scolaires, même si son effet est plutôt faible. En revanche, le nombre moyen d’élèves par classe et la part du multigrade dans la communauté augmentent la probabilité d’abandonner.

Tableau 5

Distribution des probabilités d’abandon scolaire par rapport à l’individu de référence

Distribution des probabilités d’abandon scolaire par rapport à l’individu de référence

Note : ~ = Significativité au seuil de 10 %; * = Significativité au seuil de 5 %; ** = Significativité au seuil de 1 %.

Source : Construit à partir du tableau 3

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Plus les classes sont peuplées, moins le maître a des chances d’assurer un encadrement efficace des élèves. On constate aussi que dans les communautés où la pratique du multigrade est très répandue (rurales pour la plupart), la probabilité d’abandon est plus élevée.

Dans les communautés où le taux de redoublement est très élevé, les élèves sont plus prédisposés à abandonner l’école avant la fin du cycle primaire. En effet, la répétition augmente les coûts de la scolarisation et décourage, en conséquence, les ménages – surtout les plus pauvres – à investir davantage dans l’éducation primaire de leurs enfants.

Par ailleurs, d’autres facteurs comme l’indicateur de mobilisation sociale qui renseigne sur le degré d’implication de la population dans le fonctionnement de l’école et dans les initiatives communautaires, et l’existence d’associations de parents d’élèves actives veillant sur la qualité de l’enseignement dispensé réduisent, de façon significative, les abandons scolaires. À l’opposé, le développement des infrastructures économiques dans la communauté favorise les abandons scolaires. Ceci pourrait s’expliquer par le fait que, plus il y a des opportunités économiques, plus les enfants (surtout ceux issus de ménages pauvres) sont exposés à l’abandon, les parents préférant souvent les placer dans des activités lucratives.

Au total, les principaux facteurs qui ont un impact significatif sur la probabilité d’abandonner l’école sont : le sexe, la fréquentation préscolaire, la disponibilité des manuels scolaires, le niveau de vie, le nombre d’enfants allant à l’école, la proportion d’enfants ayant atteint le collège et enfin l’ethnie du chef de ménage (tableau 5). À ces facteurs s’ajoutent d’autres liés à l’offre d’éducation dans la communauté. Les taux élevés des redoublements et des abandons et la grande taille des classes augmentent les chances d’abandon des élèves. La demande éducative dans la communauté influence aussi la probabilité d’achever ou non les études primaires. Ainsi, l’existence d’associations actives de parents d’élèves contribue à réduire les abandons, de même que, d’une manière générale, l’existence d’un réseau dense d’organisations traduisant une forte mobilisation des membres de la communauté autour d’activités d’intérêt général.

Pour approfondir cette analyse, nous allons déterminer, dans la partie qui suit, à quelles étapes du cycle les abandons se font le plus sentir et aussi examiner les facteurs qui favorisent les abandons précoces.

4.4 Les abandons précoces

L’éducation primaire complète est un passage obligé pour que les futurs adultes soient durablement alphabétisés, cinq à six ans s’avérant nécessaires pour avoir toutes les chances de ne pas retomber dans l’illettrisme. Il existe donc une différence entre les élèves qui abandonnent au cours des deux premières années (étape 1) et ceux qui le font à la fin du cycle primaire (étape 3). Ces derniers ont beaucoup plus de chances d’échapper à l’analphabétisme. Par ailleurs, les facteurs d’abandon n’exercent pas la même influence selon que l’élève se situe à l’étape 1 ou à l’étape 2. Il est important d’identifier les facteurs qui agissent le plus sur les abandons précoces pour leur accorder une attention prioritaire dans le cadre d’une politique de maintien des élèves à l’école. Nous considérons donc les élèves qui ont abandonné l’école avant la fin de leur cycle primaire en observant leur dernière classe fréquentée. Pour ce faire, nous avons subdivisé le cycle primaire en trois étapes.

  • Étape 1, si l’abandon se produit en 1re année ou en 2e année,

  • Étape 2, si l’abandon se produit en 3e année ou en 4e année,

  • Étape 3, si l’abandon se produit en 5e année ou en 6e année.

Ainsi, chaque élève i de la communauté j est relié à une variable discrète Yij qui renseigne sur l’étape de son abandon :

Les probabilités associées à ces modalités sont notées comme suit :

Cette écriture prouve qu’il suffit d’avoir la valeur de deux probabilités pour en déduire la troisième. Compte tenu des disparités qui existent entre les étapes, les facteurs qui influencent les abandons ne sont pas forcément les mêmes d’une étape à l’autre. Ceci nous amène à l’utilisation des modèles hiérarchiques multinomiaux qui ont pour vertu de modéliser explicitement les facteurs spécifiques aux différentes étapes. On pourrait mettre en avant le fait qu’une décision d’abandonner à une étape ne peut intervenir que si la ou les étapes antérieures ont été franchies. Mais cet ordre de succession des décisions ne les lie pas forcément. En effet, le choix d’abandonner à une étape peut être fait pour des raisons totalement absentes lors des étapes antérieures (discontinuité de l’offre éducative qui oblige l’enfant à changer d’école et donc à parcourir une trop longue distance – près de la moitié des écoles rurales sénégalaises sont incomplètes – , un choc négatif interrompant la scolarisation de l’enfant comme le décès ou la perte d’emploi d’un de ses parents, etc.). Par ailleurs, certains facteurs ont un effet plus important à une étape qu’à une autre. Si les facteurs qui influencent la décision d’abandonner peuvent être très différents d’une étape à une autre, on peut raisonnablement adopter l’hypothèse d’indépendance des décisions de quitter l’école aux différentes étapes du cycle. Une autre raison qu’on peut invoquer pour défendre cette hypothèse, est qu’à l’exception des cas rarissimes de retour à l’école, les abandons sont définitifs. En conséquence, on ne peut affirmer que l’abandon à la deuxième étape est prédéterminé par celui intervenu à la première étape, ni que l’on ne peut abandonner à la deuxième étape que si l’on a quitté l’école à la première étape.

Les probabilités associées aux différentes modalités de l’abandon à chaque étape étant contraintes de prendre des valeurs comprises entre 0 et 1, nous devons les transformer en utilisant la méthode logit multinomiale afin de les modéliser :

La variance des abandons par étape doit être estimée. Elle correspond au modèle où seules les constantes sont estimées :

Le tableau 6 présente les résultats de cette analyse. Pour les élèves de l’école type (l’école moyenne où l’effet aléatoire u0j est nul), le ratio log-odds d’abandon est plus petit à l’étape 1 qu’à l’étape 3 : equation: equation pleine grandeur00(1) = –1,462. Il en est de même pour l’étape 2 par rapport à l’étape 3 (equation: equation pleine grandeur00(2) = –0,440).

Tableau 6

La variance résiduelle des abandons par étape

La variance résiduelle des abandons par étape

Note : ** = significativité au seuil de 1 %.

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Cela signifie que la probabilité d’abandon à l’étape 1 ou à l’étape 2 est plus faible que celle de l’étape 3. En effet, l’estimation des probabilités moyennes d’abandonner aux étapes 1 et 2 sont respectivement de 0,188 (1/[1 + exp(1,462)]) et 0,392 (1/[1 + exp(0,440)]). On en déduit donc une probabilité d’abandon de 0,42 à l’étape 3. Ainsi, le cumul des probabilités des étapes 1 et 2 (0,58) indique, qu’en moyenne, les abandons précoces concernent plus de la moitié des élèves ayant abandonné avant la fin du cycle.

On note aussi une variabilité significative des ratios log-odds des abandons des communautés au seuil de 5 % (relativement à l’étape 3). Les intervalles de confiance de ces ratios sont respectivement equation: equation pleine grandeur pour l’étape 1 et equation: equation pleine grandeur pour l’étape 2. Ce qui signifie que 95 % des communautés présentent des probabilités d’abandons précoces compris entre 0,114 et 0,294 à l’étape 1, entre 0,345 et 0,440 à l’étape 2.

4.4.1 Les déterminants des abandons précoces dans le cycle primaire

Le tableau 7 présente les estimations logit de la probabilité d’abandonner avant la fin de chaque étape. On note l’influence, sur les abandons scolaires, de plusieurs facteurs spécifiques aux élèves et à leur environnement familial, ainsi qu’à leur communauté.

Tableau 7

Résultats d'estimation des abandons précoces à l'école primaire

Résultats d'estimation des abandons précoces à l'école primaire

Note : ~ = Significativité au seuil de 10 %; * = Significativité au seuil de 5 %; ** = Significativité au seuil de 1 %.

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Concernant les caractéristiques de l’élève, on constate que les filles sont plus exposées au risque d’abandonner à l’étape 1 qu’à l’étape 3, avec une hausse de 3,814 du ratio log-odds. Cela est dû au fait que les parents accordent moins d’importance à l’éducation des filles qu’à celle des garçons. Ce choix est beaucoup plus accentué dans le cas où, dans la communauté, les filles ont de mauvais résultats scolaires, comme l’indique le tableau 7 (le ratio log-odds du taux de redoublement des filles en première année est positif). Mais ces abandons peuvent être atténués par une forte proportion des filles dans cette année d’étude (–0,089), car cela met en confiance non seulement les filles nouvellement entrées à l’école, mais aussi donne une image positive de la scolarisation de celles-ci dans la communauté. En revanche, cet effet disparaît une fois que les filles ont atteint l’étape 2. On constate plutôt, mais non significativement, que ce sont les filles qui abandonnent moins que les garçons à l’étape 2 relativement à l’étape 3.

La disponibilité de livres diminue aussi considérablement la probabilité d’abandon, que ce soit à l’étape 1 ou à l’étape 2. Cependant, cet effet est beaucoup plus important à l’étape 1 (–3,131 contre –1,046 pour l’étape 2), la possession de manuels scolaires créant plus de différences dans les apprentissages à l’étape 1 qu’à l’étape 2. Mais, si l’élève habite une zone rurale, l’effet positif de la disponibilité de livres est réduit significativement dans les deux étapes, mais plus dans la première que la deuxième (0,045 pour l’étape 1 et 0,024 pour l’étape 2).

Si l’on considère l’environnement familial de l’élève, on note que le niveau de vie est sans effet significatif sur le fait d’abandonner à l’étape 1 plutôt qu’à l’étape 3. Mais paradoxalement, l’appartenance de l’élève à une famille pauvre réduit significativement sa probabilité d’abandonner à l’étape 2 par rapport à l’étape 3 (le ratio étant de –0,412). En d’autres termes, les enfants issus de familles pauvres ont plus de chance d’achever l’étape 2 que l’étape 3. Par ailleurs, une proportion élevée des frères et soeurs ayant atteint, au moins, le collège, réduit davantage les risques d’abandon de l’élève à l’étape 1 et à l’étape 2, comparativement à l’étape 3.

L’impact du tutorat qu’exercent les frères et soeurs sur les acquisitions cognitives de l’élève est plus important à la première étape qu’à la deuxième, l’effet étant plus significatif à la première. Quant aux caractéristiques du chef de ménage, aucune n’a d’effet significatif sur les abandons des élèves à l’étape 1 (ou à l’étape 2) par rapport à l’étape 3. Cela signifie que leurs effets sont les mêmes d’une étape à une autre. Il en est de même pour les autres caractéristiques de la communauté où réside le ménage auquel appartient l’élève.

Au niveau de l’offre éducative dans la communauté, un nombre élevé d’élèves par classe accentue les abandons à la première étape par rapport à la dernière. Cela met en exergue le rôle crucial que joue l’encadrement en début du cycle. Si, à cause du nombre élevé des élèves dans les classes, les enseignants ne parviennent plus à apporter à chaque élève une aide spécifique, l’effet est plus néfaste en début du cycle primaire que vers la fin de celui-ci.

Enfin, concernant les caractéristiques liées à la qualité de l’enseignement offert dans la communauté, on observe des effets non significatifs sur les abandons des élèves à l’étape 2 par rapport à l’étape 3. De la même manière, le redoublement influence les abandons d’une étape à l’autre. Il en est de même pour les autres caractéristiques de la communauté où réside le ménage auquel appartient l’élève.

Conclusion

L’éducation primaire du Sénégal est caractérisée par des taux d’abandon très élevés se traduisant par une faible proportion d’élèves qui achèvent les six années d’études primaires. Les efforts déployés depuis 2000 ont permis d’élever rapidement le taux brut de scolarisation et de réduire sensiblement les taux de redoublement. Le maintien des enfants à l’école est maintenant l’un des principaux défis que le système éducatif doit relever pour atteindre la scolarisation universelle à l’horizon 2015. En appariant trois bases de données, nous avons disposé d’une large gamme d’informations permettant de mieux cerner les facteurs déterminants du décrochage dans l’éducation primaire au Sénégal.

L’estimation de l’intervalle de la probabilité d’abandon de l’école type ainsi que de l’élève moyen confirme la moyenne élevée de l’échantillon et la forte variabilité intercommunauté justifie le recours à des modèles hiérarchiques. Certains résultats se dégagent des estimations qui ont été effectuées. Les élèves de certains groupes de populations sont plus exposés au décrochage scolaire en raison des activités professionnelles qu’elles exercent. Les résultats confirment aussi que les filles sont davantage victimes de l’abandon scolaire que les garçons. L’existence dans la famille d’enfants fréquentant le collège ou le lycée exerce un effet favorable sur la rétention des élèves à l’école. La politique d’implantation de collèges de proximité a donc pour vertu non seulement d’offrir l’opportunité à une proportion grandissante d’élèves parvenus en fin de cycle primaire de poursuivre leurs études secondaires, mais aussi de maintenir, dans la famille, des enfants qui peuvent servir de tuteurs à leurs petits frères et soeurs, et aux autres enfants fréquentant l’école primaire dans la maison. La fréquentation préscolaire réduit fortement aussi la probabilité d’abandonner l’école.

Les autres résultats que les estimations ont permis d’établir concernent l’influence positive de la disponibilité des livres sur la rétention des élèves et l’effet négatif qu’exerce l’échec scolaire dans la communauté sur la probabilité d’un élève d’abandonner. La probabilité d’abandonner est plus élevée pour les élèves vivant dans des communautés à taux d’abandon et de redoublement élevés. De même, dans les communautés où l’offre éducative est rare, la probabilité d’abandonner est plus forte, toutes choses étant égales d’ailleurs.

Les abandons précoces frappent davantage les filles que les garçons, mais l’existence d’une proportion importante de filles dans la classe d’initiation (première année d’études) réduit la probabilité d’abandon. De même, des salles de classe surpeuplées favorisent les abandons précoces. Les autres facteurs n’exercent pas plus d’influence aux étapes 1 et 2 qu’à l’étape 3.

Ces résultats indiquent que la politique éducative dispose de plusieurs leviers pour réduire fortement les abandons dans l’éducation primaire au Sénégal. Qu’il s’agisse de l’implantation de cantines scolaires dans les écoles primaires rurales ou de collèges de proximité notamment dans les zones rurales, de la généralisation des structures communautaires de développement intégré de la petite enfance, de l’accès gratuit aux manuels pédagogiques, l’amélioration de l’offre éducative contribuerait significativement à une plus forte rétention des élèves à l’école. Intervenir sur la demande éducative est nécessaire aussi. Ceci pourrait prendre la forme de transferts conditionnels dont les ménages pauvres pourraient bénéficier en contrepartie de la scolarisation et du maintien de leurs enfants à l’école. Décourager le travail des enfants inciterait aussi les ménages à maintenir à l’école des enfants issus de communautés. Certes des ressources additionnelles seraient nécessaires. Cependant, une réallocation des moyens financiers disponibles permettrait de parcourir une bonne partie du chemin menant à la mise en oeuvre de ces stratégies de rétention des enfants à l’école.

Parties annexes