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Les compétences en lecture des jeunes immigrants au Canada : les effets de la durée de résidence, de l'exposition aux langues parlées à domicile, et des écoles - juin 2008

3. Données et méthodologie

Les analyses contenues dans le présent rapport se fondent sur le Programme international pour le suivi des acquis des élèves (PISA). Ce projet a été réalisé par l'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) et visait à mesurer les compétences des élèves dans trois domaines : la lecture, les mathématiques et les sciences. En 2000, plus de 30 000 Canadiens de 15 ans, choisis parmi 1 200 écoles, ont pris part au PISA, en plus des jeunes de 15 ans de 32 autres pays.

Le résultat qui nous intéresse est le niveau de compétence en lecture d'un jeune de 15 ans, indépendamment de son année scolaire. Donc, les résultats à l'épreuve de lecture du PISA ne servent pas à évaluer un programme scolaire. Notre enquête mesure également le niveau des compétences en mathématiques et en sciences, mais ces deux domaines ont une importance mineure, et ce ne sont pas tous les élèves qui ont été évalués à ce chapitre. Dans le PISA, la compréhension de l'écrit se définit comme suit : capacité de comprendre, d'utiliser et d'analyser des textes écrits, afin de pouvoir réaliser ses objectifs, développer ses connaissances et son potentiel et jouer un rôle actif dans la société (OCDE, 2001).

Dans le présent document, après les ouvrages internationaux sur la définition des immigrants, nous avons subdivisé la population d'élèves en trois groupes : les élèves de souche, les élèves de première génération, et les élèves immigrants.

  • Les élèves de souche sont ceux qui sont nés au Canada, dont au moins un parent est également né au Canada.
  • Un élève de première génération est, par définition, un élève né au Canada, mais dont les deux parents sont nés à l'extérieur du Canada.
  • Un élève immigrant est né à l'extérieur du Canada.

Par conséquent, l'échantillon contient 80,7 % (276 823) d'élèves de souche, et 10,2 % (35 091) d'élèves de première génération et 9,0 % (30 971) d'élèves immigrants.

La base d'échantillonnage du PISA repose sur un concept hiérarchique selon lequel on échantillonne d'abord des écoles partout au Canada, et ensuite des élèves sont choisis au hasard parmi ces écoles. Ainsi, les données nous permettent de nicher les élèves à l'intérieur des écoles, et pour segmenter cette variation des résultats à l'intérieur des écoles et entre celles-ci, nous procédons par modélisation linéaire hiérarchique (MLH).

De plus, en 2000, le PISA a recueilli, au Canada, des données contextuelles auprès de trois sources différentes : le questionnaire aux élèves, le questionnaire aux parents et le questionnaire aux écoles. Ainsi, cette enquête contient un ensemble riche de variables extraites à différents niveaux qui nous permet d'examiner les caractéristiques individuelles, familiales et scolaires à utiliser dans l'analyse par MLH.

La première série d'analyses multivariées qui examine les différences de compétences en lecture des trois groupes se fonde sur la méthode des moindres carrés ordinaires, en s'appuyant sur les méthodes statistiques appropriés pour tenir compte de l'erreur d'échantillonnage ou de mesure dans la collecte de données du genre. Il est donc possible de répondre aux deux premières questions formulées dans l'introduction.

Pour analyser la variation aux niveaux individuel et scolaire, on se sert de la méthode MLH. La série d'équations qui suit explique la structure fondamentale à deux niveaux du modèle :

Niveau 1 : Méthode MLH ...[1.1]
Niveau 2 : Méthode MLH ...[1.2]
  Méthode MLH ...[1.2]

Méthode MLH moyennescolaire moyenne
Méthode MLH

Méthode MLH variance de la population parmi les moyennes scolaires
Méthode MLH

Méthode MLH covariance de la population entre les pentes et les points d'interception

Dans le présent document, le niveau 1 représente l'élève, et le niveau 2 l'école. L'équation 1.1 montre que la régression au niveau de l'élève est fonction des variables explicatives spécifiques des élèves incluses dans le vecteur X. Les équations 1.2 et 1.3 montrent que les coefficients de pente et d'interception estimés pour les élèves à l'intérieur des écoles peuvent varier au hasard entre les écoles et également être fonction des variables des écoles telles qu'indiquées par le vecteur W. Dans le présent document, nous estimons cinq spécifications différentes du modèle MLH, que nous expliquons en détails à la section VI.

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Date de modification :
2008-06-11