Quel est le niveau des élèves ? Comment évolue-t-il ? Comment les élèves français se situent-ils par rapport à leurs camarades d’autres pays ? Au-delà de l’école, quel est le niveau d’adéquation entre compétence et emploi ? Ces questions font, et c’est bien naturel, l’objet de beaucoup d’attentions. Elles engendrent commentaires et débats, tant médiatiques qu’entre professionnels et spécialistes, pas toujours exempts de préjugés. Elles appellent donc des réponses objectives, statistiquement fondées, et constituent ainsi un enjeu pour la statistique publique.

Mais qu’est-ce qu’un niveau de compétence, comment le mesurer ?

De multiples aspects du processus de mesure sont relativement classiques dans le champ des enquêtes statistiques. Cependant, la nature même de la variable mesurée distingue de façon très singulière ces évaluations, car les compétences ne s’observent pas directement. Seules les manifestations des compétences sont observables. Ce seront par exemple les résultats obtenus à un test standardisé : l’existence supposée de la compétence visée est alors matérialisée dans la réussite au test – plus précisément dans l’agrégation des résultats de chaque item du test.

D’une certaine manière, on pourrait avancer que c’est l’opération de mesure elle-même qui définit concrètement l’objet de la mesure. D’ailleurs, dans le domaine de la psychométrie, qui s’intéresse à la mesure de dimensions psychologiques en général, c’est le terme de « construit » qui est employé pour désigner l’objet de la mesure : l’intelligence logique, la lecture, la mémoire de travail, etc. D’où le célèbre pied de nez attribué à Alfred Binet, l’inventeur de la discipline en France au début du XX^e siècle : à la question « Qu’est-ce que l’intelligence ? », il aurait répondu « C’est ce que mesure mon test. ».

Bien entendu, une majorité de statistiques peut être considérée comme une construction, basée sur des conventions. Cependant, des distinctions avec celles ayant trait à l’évaluation de compétences peuvent être opérées, en lien avec le caractère tangible de la variable visée.

Par exemple, la réussite scolaire peut être appréhendée par la « réussite au baccalauréat » qui est mesurable directement, car elle est sanctionnée par un diplôme, donnant lieu à un acte administratif que l’on peut comptabiliser (Evain, 2020). Le « décrochage scolaire », quant à lui, est un concept qui doit reposer sur une définition précise, choisie parmi un ensemble de définitions possibles : ce choix conventionnel fait acte de construction. Une fois la définition établie, le calcul repose le plus souvent sur l’observation de variables administratives existantes, telles que la non ré-inscription dans un établissement scolaire.

En comparaison, la mesure des compétences des élèves se présente comme une démarche de construction assez particulière. L’idée sous-jacente de la psychométrie consiste à postuler qu’un test mesure des performances qui sont la manifestation concrète d’un niveau de compétence, non observable directement. Ainsi, l’objet de la mesure est une variable latente. Cette approche n’est pas propre au domaine de la cognition. On retrouve ce type de variable en économie avec la notion de propension, en sciences politiques avec la notion d’opinion ou encore en médecine avec la notion de qualité de vie (Falissard, 2008).

Cette singularité n’est pas simplement d’ordre conceptuel, elle a des implications concrètes quand il s’agit de répondre objectivement, avec des indicateurs statistiques, à des questions du débat public, comme celle du niveau des élèves.

Il y a plus de trente ans, le débat sur la baisse supposée du niveau scolaire faisait rage, attisé par des interrogations sur la nécessaire transformation du système éducatif (un système de masse peut-il être performant ?) ou sur le lien entre éducation et économie (les compétences des élèves comme levier dans la compétition économique internationale ? Voir (Ouvrir dans un nouvel ongletGoldberg et Harvey, 1983) aux États-Unis). En France, (Thélot, 1992), tout comme (Baudelot et Establet, 1989) soulignaient alors le manque criant de mesures directes et objectives des acquis des élèves.

Si d’aucuns étaient tentés de mobiliser les statistiques sur les examens, elles ne permettaient cependant pas de se prononcer sur l’évolution du niveau des élèves. En effet, chaque année les sujets d’examen changent, sans qu’il n’ait été établi de comparaison rigoureuse de leur difficulté. Si bien que, par exemple, la comparaison de deux taux de réussite au baccalauréat n’est pas pertinente pour mesurer une évolution dans le temps : si le taux de réussite augmente, est-ce parce que le niveau d’exigence est moins élevé ou bien parce que le niveau des élèves est meilleur ?

Jusque dans les années quatre-vingt-dix, les seules données disponibles permettant une comparaison temporelle rigoureuse étaient celles issues des tests « psychotechniques » passés pendant les « trois jours » organisés par le ministère de la Défense. Elles ne concernaient cependant pas tous les élèves.

Le recours à des tests standardisés est alors apparu comme la solution adaptée. Ce type de dispositif de mesure trouve ses origines en France, dans les travaux d’Alfred Binet et de ses collaborateurs au début du XXᵉ siècle : pourtant, la psychométrie y reste une discipline très méconnue aujourd’hui encore. Paradoxalement, les évaluations des élèves sont très présentes dans le système scolaire français, à travers les contrôles continus fréquents conduits par les enseignants. Des études docimologiques, menées depuis près d’un siècle, avec notamment les travaux de la commission Carnegie sur le baccalauréat en 1936, montrent pourtant que le jugement des élèves par les enseignants est en partie empreint de subjectivité et peut dépendre de facteurs étrangers au niveau de compétence des élèves (Piéron, 1963). La notation des élèves est ainsi susceptible de varier sensiblement selon les caractéristiques des enseignants, des contextes scolaires, ainsi que des élèves eux-mêmes.

En revanche, dans d’autres pays, la psychométrie s’est considérablement développée, notamment aux États-Unis, à travers des thématiques telle que la méritocratie scolaire (assurer un traitement équitable des élèves) ou bien l’intelligence, sujet ayant d’ailleurs conduit à certaines dérives idéologiques (Gould, 1997).

Ainsi, malgré une demande sociale forte et récurrente, la question du niveau des élèves et de son évolution a longtemps souffert d’un manque de cadrage conceptuel et méthodologique. Le recours à des dispositifs d’évaluations standardisées est relativement récent dans le paysage des enquêtes statistiques françaises.

Forte de ce constat, dans les années quatre-vingt-dix, la direction de l’Évaluation et de la Prospective du ministère de l’Éducation nationale a conduit plusieurs études visant à mesurer l’évolution des acquis des élèves. Ces travaux avaient clairement pour objectif de répondre aux tenants de la faillite du système éducatif, souvent nostalgiques d’un modèle scolaire révolu. Cependant, ces premières enquêtes comparatives montraient quelques faiblesses méthodologiques.

La France avait pourtant une longue expérience de campagnes d’évaluations des élèves, notamment à travers les évaluations nationales diagnostiques passées par tous les élèves de CE2 et de 6ᵉ, à chaque rentrée scolaire, entre 1989 et 2007. Mais ces évaluations ne permettaient pas d’établir des comparaisons temporelles statistiquement robustes. D’une part, leur objectif premier, tout comme celui des examens, n’était pas de rendre compte de l’évolution du niveau d’acquisition des élèves dans le temps, mais de servir d’outils de repérage individuel des difficultés pour les enseignants. D’autre part, les connaissances dans le champ de la mesure en éducation et plus largement en psychométrie étaient très peu diffusées et vulgarisées ; le constat est encore actuel, bien que l’expérience de la Depp dans ce domaine se soit considérablement améliorée depuis une vingtaine d’années.

Progressivement, d’autres dispositifs d’évaluations construits pour permettre des comparaisons diachroniques se sont développés en France (figure 1). Plusieurs phénomènes relativement récents expliquent cet essor et cette multiplicité. Tout d’abord, la volonté de construire des indicateurs de suivi, pour le pilotage du système, est devenue de plus en plus prégnante, notamment sous l’impulsion de la LOLF, qui implique la construction d’indicateurs annuels de résultats, tels que le pourcentage d’élèves qui maîtrisent les compétences attendues, à différents niveaux scolaires.

Figure 1. Un vaste panorama d’évaluations standardisées pour les élèves français

Parallèlement, les dispositifs internationaux, tels que PISA (Ouvrir dans un nouvel ongletOCDE, 2020), PIRLS ou TIMSS (Rocher et Hastedt, 2020) ont largement contribué à rendre incontournables les programmes d’évaluations standardisées à grande échelle (Large-scale assessments) dans le débat public sur l’École et dans les décisions en matière de politiques éducatives. Aujourd’hui, rares sont les papiers ou les discours sur le système éducatif qui ne renvoient pas aux évaluations internationales.

Enfin, depuis 2017, de nouvelles évaluations exhaustives ont été mises en place : elles concernent aujourd’hui tous les élèves de CP, de CE1, de 6^e et de 2^de, ainsi que de CAP de lycée. Le déploiement de ces évaluations, qui concernent plus de trois millions d’élèves à chaque rentrée scolaire, a évidemment favorisé l’essor et la visibilité de ce type de dispositifs.

Ainsi, du point de vue des producteurs d’indicateurs dans le domaine des compétences des élèves, il est devenu primordial d’adopter un corpus méthodologique adapté permettant d’établir des mesures fiables dans le temps et dans l’espace. Or les indicateurs produits alimentent différents types d’usages, rendant plus complexe la configuration optimale d’un système d’évaluation de compétences.

En effet, les utilisations des résultats d’évaluations standardisées des compétences des élèves ont connu différentes phases dans l’histoire, conduisant à une succession de dispositifs différents depuis quarante ans (Ouvrir dans un nouvel ongletTrosseille et Rocher, 2015). En particulier, les débats portent sur la configuration des évaluations nationales exhaustives, qui concernent tous les élèves d’un ou de plusieurs niveaux scolaires. La clarification précise des objectifs qui leur sont assignés est indispensable à l’efficacité de leur mise en œuvre. En combinant l’appréciation individuelle (diagnostic de difficulté) et le compte-rendu collectif (construction d’indicateurs statistiques), elles répondent à différents besoins. Ce hiatus était d’ailleurs déjà pointé par Alfred Binet (Ouvrir dans un nouvel ongletRozencwajg, 2011) avec la distinction entre approche « clinique » et approche statistique.

Aujourd’hui, d’une façon générale, on identifie trois finalités différentes :

S’agissant des évaluations nationales exhaustives aujourd’hui, intentionnellement positionnées en début d’année scolaire, elles permettent à la fois d’aider à l’action pédagogique immédiate à partir des résultats individuels et à la fois d’alimenter des outils statistiques de suivi et de pilotage, notamment s’agissant des résultats du niveau scolaire précédent. À chaque niveau, les acteurs sont destinataires de résultats répondant à leurs besoins spécifiques (figure 2).

Figure 2. Les évaluations nationales exhaustives fournissent des indicateurs utiles aux différents acteurs éducatifs

Quel que soit le niveau d’usage, les programmes d’évaluations ont pour ambition d’établir une mesure objective, scientifique, des acquis des élèves, la plus indépendante possible des conditions d’observation, de passation, de correction. En ce sens, ces évaluations sont « standardisées ».

Ces opérations se situent au carrefour de deux traditions méthodologiques : celle de la psychométrie, pour ce qui relève de la mesure de dimensions psychologiques, en l’occurrence des acquis cognitifs ; et celle des enquêtes statistiques pour ce qui a trait aux procédures de recueil des données.

Si cette dernière tradition est largement partagée dans le champ de la statistique publique, celle relative à la psychométrie est nettement moins connue. Or, les modélisations statistiques proposées dans ce domaine sont très anciennes (cf. les analyses factorielles de Spearman en 1905) et donnent lieu encore aujourd’hui à une littérature très riche au niveau international. La diffusion de ce corpus méthodologique dans le cadre de dispositifs nationaux doit sans doute beaucoup à l’influence des grandes évaluations internationales (Ouvrir dans un nouvel ongletRocher, 2015b). Les pays participants – et contributeurs actifs – ont bénéficié d’une acculturation à ces méthodes leur permettant d’opérer un transfert de technologie dans leurs systèmes nationaux d’évaluation.

Ces deux traditions – enquêtes statistiques et psychométrie – sont convoquées et combinées lors de la mise en œuvre d’une opération d’évaluation, qui suit un processus précis. Dans le cadre du Cedre (cf. supra), ce processus fait même l’objet d’une certification externe (voir sur le site de l’Ouvrir dans un nouvel ongletAfnor) basée sur un référentiel d’engagements de service pris à chaque étape, conférant ainsi au programme des qualités de reproductibilité et de transparence.

Le processus se déroule en six grandes étapes, depuis la définition du « construit » que l’on cherche à mesurer, jusqu’à la production de résultats contrôlés et redressés.

À la base du processus de mesure se situe le « construit », c’est-à-dire le concept visé par l’opération de mesure. Le construit est défini de manière précise dans un cadre conceptuel (framework). Ce cadre conceptuel peut être adossé à un plan de formation ou bien se référer à une théorie cognitive. Par exemple, le cycle Cedre mesure les acquis des élèves dans chaque discipline ; il repose ainsi sur ce qui est censé être enseigné à l’école, au regard de l’ensemble des programmes scolaires. Une illustration radicalement différente peut être donnée par l’identification de troubles d’apprentissage, comme la dyslexie. Les tests vont alors être élaborés pour détecter un déficit sur des dimensions très spécifiques.

Il est primordial que ce cadre soit le plus précis possible, au vu des définitions multiples que peut avoir un même objet. Par exemple, en quoi consistent les compétences en mathématiques ? Deux visions très différentes nous sont données par les évaluations internationales. D’un côté, l’évaluation TIMSS de l’IEA s’intéresse à la façon dont est structuré l’enseignement des mathématiques, pour élaborer l’évaluation selon des domaines assez partagés dans les différents curricula (nombres, géométrie, résolution de problèmes, etc.). L’évaluation va ainsi souvent porter sur des aspects « intra-mathématiques ». De son côté, l’enquête internationale PISA s’intéresse au concept de « literacy », c’est-à-dire la capacité des individus à appliquer leurs connaissances dans des situations de la vie réelle. La question est alors celle de pouvoir passer du monde réel au monde des mathématiques, et vice et versa. L’orientation est donc très structurante pour la suite, c’est-à-dire pour l’élaboration de l’instrument mais également pour l’interprétation des résultats.

Le cadre conceptuel décrit également la structure de l’objet, ou encore l’« univers des items », c’est-à-dire l’ensemble des items (plus petit élément de mesure) censés mesurer la dimension visée. C’est cette structuration qui définit au final l’objet mesuré.

Une fois ce cadre posé, un groupe de concepteurs – composé d’enseignants, d’inspecteurs, possiblement de chercheurs – est donc chargé de construire un large ensemble d’items. Fruit d’un travail collectif, ils font l’objet de débats jusqu’à aboutir à un consensus.

Les items sont ensuite soumis à un « cobayage », c’est-à-dire à une passation auprès d’une ou plusieurs classes pour estimer leur difficulté, leur durée de passation minimale et recueillir les réactions éventuelles des élèves.

Les items passant avec succès l’étape du cobayage sont alors testés par un échantillon d’élèves représentatif du niveau visé (entre 500 et 2 000 élèves par item). Cette phase expérimentale a lieu un an avant la phase principale de l’évaluation, afin de respecter le positionnement de l’évaluation dans le calendrier de l’année scolaire.

S’agissant des grandes enquêtes nationales ou internationales (figure 1), les échantillons sont composés de plusieurs milliers d’élèves (entre 4 000 et 30 000 selon les programmes et les cycles). Des problématiques classiques du domaine des sondages se posent alors, par exemple la définition du champ, les bases de sondage, les modalités de tirage, etc. Ces aspects sont documentés en détails dans les rapports techniques (Ouvrir dans un nouvel ongletBret et alii, 2015 ; Ouvrir dans un nouvel ongletOCDE, 2020), en particulier concernant les grandes enquêtes internationales qui imposent le respect de nombreux standards dans ce domaine : il s’agit notamment de maximiser le taux de couverture de la population visée et de limiter les exclusions (par exemple, territoriales ou en raison de contraintes pratiques).

En général, les procédures de sondage procèdent par tirage à deux degrés, d’abord des établissements scolaires (ou directement des classes) et ensuite des élèves. Enfin, dans la mesure où plusieurs échantillons peuvent être tirés à partir des mêmes bases, la coordination de leur tirage est traitée avec précaution (Ouvrir dans un nouvel ongletGarcia et alii, 2015).

Dans le cadre de ces enquêtes sur échantillons, la passation des évaluations est le plus souvent assurée par des personnels extérieurs à l’établissement scolaire (par exemple : l’évaluation sur tablettes des compétences des élèves de l’école primaire ou les évaluations internationales TIMSS et PISA sur ordinateurs dans les collèges et lycées).

Pour les évaluations nationales exhaustives, en CP et CE1, ce sont les professeurs qui font passer les évaluations. Les consignes sont extrêmement précises, mais il est évident, dès lors que 45 000 professeurs sont concernés, qu’une certaine variabilité des conditions de passation, difficilement quantifiable, vient affecter l’erreur de mesure. Pour les évaluations 6^e et 2^de, les conditions sont en revanche plus favorables, grâce aux modalités de passation sur ordinateurs, qui garantissent une meilleure standardisation.

Comme dans toute enquête, il est important de s’interroger sur les dispositions des enquêtés. Dans le cas des évaluations standardisées, elles restent à faible enjeu (low stakes) pour les élèves y participant, même si elles renvoient à des enjeux politiques croissants.

Dans le système éducatif français, la notation tient une place prépondérante. Dès lors, face à une évaluation ne conduisant pas à une note, on peut s’interroger sur le degré de motivation des élèves. À partir des enquêtes du Cedre, une étude expérimentale a montré que les élèves s’investissaient davantage lorsqu’on leur annonce préalablement que le résultat obtenu conduira à une note.

Enfin, les réponses données par les élèves sont soit codées automatiquement (par exemple dans le cas de questions à choix multiples), soit codées par des correcteurs humains (par exemple dans le cas de productions écrites complexes). En cas de correction humaine, un processus de corrections multiples avec arbitrage est suivi. En effet, il s’agit de neutraliser les nombreux biais de correction qui peuvent apparaître et qui ont été documentés depuis plus d’un siècle par la docimologie, la science des examens (Piéron, 1963).

Enfin, l’analyse psychométrique permet d’identifier des items ayant un mauvais fonctionnement, par exemple les items n’étant pas corrélés à l’ensemble des items censés mesurer la même dimension. Ce processus suit une démarche très empirique, à façon, qui consiste à établir un ensemble d’items cohérent et le plus en phase avec le cadre conceptuel.

En guise d’illustration, l’opération Cedre Sciences a réalisé en 2017 l’expérimentation d’environ 400 items, pour en retenir 262 pour l’évaluation finale de 2018, dont 43 ont été repris à l’identique de l’enquête de 2007 et 31 de celle de 2013, afin d’assurer des comparaisons temporelles (Ouvrir dans un nouvel ongletBret et alii, 2015).

Les éléments qui viennent d’être présentés sont potentiellement présents également dans d’autres domaines couverts par les enquêtes statistiques classiques. Comme nous l’avons indiqué en introduction, la spécificité des dispositifs d’évaluation de compétences tient plus particulièrement à l’objet de mesure, dont la matérialité se révèle uniquement à travers l’instrument de mesure. Il est ainsi convenu que l’instrument permet d’observer des performances, qui sont des manifestations concrètes de la compétence, variable qui ne nous est pas accessible directement : cette notion de variable latente est centrale en psychométrie.

Afin d’illustrer de façon pédagogique les grandes notions de psychométrie, un exemple classiquement utilisé porte sur la taille des individus (figure 3). La situation est la suivante : nous n’avons aucun moyen de mesurer directement la taille des individus d’un échantillon donné. Mais nous avons la possibilité de proposer un questionnaire, composé de questions appelant une réponse binaire (oui/non) et n’évoquant pas directement la taille. Nous nous plaçons ainsi artificiellement dans le cas de la mesure d’une variable latente que nous cherchons à approcher à l’aide d’un questionnaire, soit un dispositif de mesure apparemment comparable à celui d’une évaluation standardisée.

Figure 3. Une illustration des grands concepts de psychométrie

Ce questionnaire permet d’illustrer concrètement des concepts importants de psychométrie :

Lorsqu’il s’agit de construire l’échelle de mesure, d’autres concepts sont mobilisés et peuvent également être illustrés à travers notre questionnaire sur la taille :

Envisager les résultats à une évaluation comme résultant d’un processus de mesure d’une variable latente ne s’impose pas de lui-même. En effet, le calcul de scores à une évaluation peut sembler trivial : compter le nombre de bonnes réponses obtenues apparaît comme un indicateur adapté du niveau de compétences et il est tout à fait possible de considérer uniquement le nombre de points et de ne pas donner plus de significations à cette statistique qu’un score observé à un test.

Mais cette démarche est très frustre d’un point de vue théorique et trouve vite des limites en pratique, car elle permet difficilement de distinguer ce qui relève de la difficulté du test de ce qui relève du niveau de compétence des élèves. En particulier, pour assurer la comparabilité entre différentes populations ou entre différentes épreuves, le recours à une modélisation plus adaptée, qui se situe au niveau des items eux-mêmes et non au niveau du score agrégé, est apparu nécessaire. En particulier, les modèles de réponse à l’item (ou MRI), nés dans les années soixante, se sont imposés dans le champ des évaluations standardisées à grande échelle (encadré 1).

Ces modèles permettent de relier de manière probabiliste les réponses aux items et la variable latente visée. Ils sont très utiles dès lors qu’il s’agit de comparer les niveaux de compétence de différents groupes d’élèves. Cette problématique renvoie à la notion d’ajustement des métriques (equating). Il s’agit de positionner sur la même échelle de compétence les élèves de différentes cohortes, à partir de leurs résultats observés à des évaluations partiellement différentes. De nombreuses techniques existent et sont couramment employées dans les programmes d’évaluations standardisées (Kolen et Brennan, 2004). Typiquement, les comparaisons sont établies à partir d’items communs, repris à l’identique d’un moment de mesure à l’autre. Les modèles de réponse à l’item fournissent alors un cadre approprié, dans la mesure où ils distinguent les paramètres des items, qui sont considérés comme fixes, des paramètres des élèves, considérés comme variables.

Cet appareillage statistique et psychométrique permet d’élaborer des indicateurs robustes du niveau des élèves et surtout il permet d’établir des comparaisons temporelles et spatiales. Par exemple, la question de l’évolution du niveau scolaire dans le temps peut être abordée statistiquement grâce à la reprise à l’identique d’itemsdits d’ancrage. En effet, la reprise identique de l’ensemble des items passés lors d’une précédente enquête n’est pas forcément pertinente, au regard de l’évolution des programmes scolaires, des pratiques, de l’environnement culturel, etc. Certains items doivent être retirés, d’autres ajoutés. Par conséquent, les élèves des deux cohortes passent une épreuve en partie différente. Dès lors, comment assurer la comparabilité des résultats ? Le simple calcul du nombre de bonnes réponses n’est plus pertinent et il faut recourir aux modélisations présentées ici. Ainsi, avec cette approche les enquêtes Cedre permettent d’établir des comparaisons du niveau en mathématiques des élèves depuis plus de dix ans et qui montrent d’ailleurs une dégradation préoccupante des résultats, à l’école primaire comme au collège (Ouvrir dans un nouvel ongletNinnin et Pastor, 2020 ; Ouvrir dans un nouvel ongletNinnin et Salles, 2020).

De leur côté, les évaluations internationales utilisent ces méthodologies pour assurer la comparabilité des difficultés des items d’un pays à l’autre. En effet, une hypothèse forte de ces enquêtes est que l’opération de traduction ne modifie pas la difficulté de l’item. Des procédures strictes de contrôle des traductions sont mises en œuvre. Cependant, des analyses montrent que la hiérarchie des paramètres de difficulté des questions posées est à peu près conservée pour des pays partageant la même langue, mais qu’elle peut être bouleversée entre deux pays ne parlant pas la même langue. Les modèles de réponse à l’item permettent de repérer ces sources de biais potentiels de comparabilité. Un exemple concret est donné par les enquêtes TIMSS auxquelles participent des dizaines de pays et qui ont récemment montré la place préoccupante de la France en mathématiques, de manière complémentaire et cohérente avec Cedre (Ouvrir dans un nouvel ongletColmant et Le Cam, 2020 ; Ouvrir dans un nouvel ongletLe Cam et Salles, 2020).

Les programmes d’évaluation font face à de nouvelles perspectives, liées à la demande d’évaluation de compétences plus complexes, ainsi qu’à l’essor du numérique.

Ainsi, aux difficultés méthodologiques évoquées précédemment viennent s’ajouter de nouveaux défis posés par une demande croissante (venant pour partie du monde économique) pour la mesure de dimensions beaucoup plus complexes que les compétences traditionnelles, académiques. On parle parfois de compétences transversales, de soft skills, compétences du XXIᵉ siècle, de compétences socio-cognitives, etc. (encadré 2).

L’évaluation de ces dimensions constitue un vrai challenge. En effet, la définition de ces compétences (framework) n’est pas toujours très solide ou consensuelle. Ensuite, leur enseignement n’est pas toujours explicite, ce qui interroge sur la portée des résultats de l’évaluation. Enfin, leur structuration est complexe : elles impliquent le plus souvent des dimensions cognitives, mais également des attitudes, des dispositions, etc. Par exemple, évaluer l’esprit critique peut renvoyer à de multiples dimensions intriquées, telles que la compréhension, des composantes métacognitives, la curiosité, etc. Même si chaque composante est potentiellement évaluable, leur juxtaposition ne permet pas non plus de rendre compte d’un degré d’esprit critique. Des dispositifs plus « holistiques » doivent être imaginés.

La révolution numérique entraîne des transformations profondes, y compris dans le domaine de l’évaluation des compétences des élèves. En 2015, les programmes d’évaluations standardisées ont entamé leur mue vers le format numérique. Aujourd’hui, dans le second degré, les évaluations sont toutes réalisées sur ordinateur et concernent chaque année près de deux millions d’élèves. Dans le premier degré, la situation est plus compliquée, en raison des équipements mal adaptés.

Le processus de mesure n’est pas bouleversé dans ses principes, mais l’évolution technologique apporte son lot de difficultés nouvelles.

Ainsi :

Mais a contrario, le numérique offre des fonctionnalités très intéressantes en matière d’évaluation (multimédia, accessibilité, etc.), des techniques plus sophistiquées (comme la possibilité d’introduire des processus adaptatifs), des situations interactives pour des expériences plus ludiques (game-based), etc.

Enfin, en matière d’analyse statistique, ces dispositifs permettent de recueillir beaucoup plus de données, à travers l’enregistrement des actions des élèves (« traces » des élèves) (encadré 3). Ces approches permettent déjà d’enrichir les analyses, et seront très utiles à la fois pour un retour individuel approfondi et pour des statistiques plus précises sur le niveau de compétences des élèves.