Abstracts
Résumé
Selon le MELS (2008, 2010), 30 % des élèves inscrits dans un programme deformation professionnelle (FP) au Québec n’obtiennent pas leur diplôme. Cettesituation est confirmée par les directeurs et les enseignants de la formation professionnelle,particulièrement lorsque le programme inclut des contenus ma thé -matiques comme, par exemple, en construction. La présente étude a donc pourobjectif de mieux définir la nature des difficultés en mathématique des élèves dela formation professionnelle. En utilisant la modélisation de rasch, l’étude hiérarchiseles besoins de diagnostic en mathématique tels que perçus par les enseignantset directions des établissements scolaires qui ont rempli un questionnaire.Les résultats mettent en évidence les difficultés des élèves dans plusieursdomaines de la mathématique ainsi que les besoins de diagnostic, notamment ence qui a trait au raisonnement logique, aux techniques de calcul, aux démarchesnécessitant plusieurs étapes et à la compréhension de l’énoncé des problèmes.
Mots-clés :
- évaluation diagnostique,
- attributs,
- mathématique,
- modèle de Rasch
Abstract
According to the MELS (2008, 2010), 30% of students enrolled in a vocational training program (FP) in Quebec drop out or fail in their program of study. This is confirmed by principals and teachers of vocational training, especially when the program includes mathematical content, such as construction. This study therefore aims to better define the nature of difficulties in mathematics for students in vocational training. Using rasch modeling, the study prioritizes diagnostic purposes in mathematics as perceived by teachers and school departments who completed a questionnaire. The results highlight the difficulties of students in several areas of mathematics and diagnostic purposes in particular with respect to logical reasoning, calculation techniques, approaches requiring multiple steps and understanding of the problem statement.
Keywords:
- diagnostic assessment,
- attributes,
- mathematics,
- Rasch model
Resumo
Segundo o MELS (2008, 2010), 30% dos alunos inscritos em um programa de formaçao profissional (FP) do Quebec evadem ou sao reprovados nos estudos. Esta situaçao é confirmada pelos diretores e pelos professores da formaçao profissional, especialmente em situaçoes em que o programa inclui conteudos de matematica, como é o caso da area de construçao civil. O presente estudo visa a melhor definir a natureza das dificuldades em matematica de alunos da formaçao professional. À partir da utilizaçao da modelizaçao de rasch, o estudo hierarquiza as necessidades de diagnostico em matematica, tal como percebido pelos professores e diretores de estabelecimentos escolares que preencheram o questionario. Os resultados evidenciam as dificuldades dos alunos em diversas areas da matematica, assim como necessidades de diagnostico, principalmente no que tange ao raciocinio logico, às técnicas de calculo, aos procedimentos matematicos compostos por varias etapas e à compreensao do enunciado dos problemas.
Palavras chaves:
- avaliaçao diagnostica,
- atributos,
- matematica,
- modelos de Rasch
Appendices
Références
- Andrich, D. (2013). Forum de discussion MBC-rasch- sample size. Consulté à l’adresse https://mailman.wu.ac.at/mailman/private/rasch//2013q2/003444.html
- Andrich, D., Lyne, A., Sheridan, B., & Luo, G. (2003). RUMM 2020 [Computer Software]. Perth, Australia: RUMM Laboratory.
- Birenbaum, M., Tatsuoka, C., & Yamada, T. (2004). Diagnostic assessment in TIMSS-R: Between-countries and within country comparisons of eighth graders’ mathematics performance. Studies in Educational Evaluation, 30, 151-173. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.stueduc.2004.06.004
- Bond, T., & Fox, C. M. (2007). Applying the rasch model: Fundamental measurement in the human sciences. (2nd ed.). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
- CRFP (2009). La réussite scolaire en formation professionnelle. Journée d’étude du 13 février 2008. Extrait de http://pages.usherbrooke.ca/crfp/pdf/rapport%20journee%20d%27etude.pdf
- Field, A. (2009). Discovering Statistics Using SPSS. London, UK: Sage publication.
- Gattuso, L., Lacasse, R., Lemire, V., & Van der Maren, J. (1989). Quelques aspects sociaux et affectifs de l’enseignement des mathématiques ou le vécu des mathophobes. revue des sciences de l’éducation, 15 (2), 193-218. doi: http://doi.org/10.7202/900627ar
- Gierl, M. J. (1997). An investigation of the cognitive foundation underlying the rule-space model (thèse de doctorat non publiée). university of Illinois, urbana-Champaign, IL. Extrait de http://hdl.handle.net/2142/21041
- Hartz, S. M. (2002). A Bayesian framework for the unified model for assessing cognitive abilities: Blending theory with practicality (unpublished doctoral dissertation). University of Illinois, Urbana-Champaign, IL. Extrait de http://search.proquest.com/dissertations/docview/305590285/1404F5d9Fd55197C276/1?accountid=12543
- Leighton, J. P., & Gierl, M. J. (2007). Cognitive diagnostic assessment for education: Theory and applications. Cambridge, MA: Cambridge university Press.
- Linacre, J. M. (1994). Sample size and item calibration stability. rasch Measurement Transactions, 7 (4), 328. Extrait de http://www.rasch.org/rmt/rmt74m.htm
- Lord, F. M. (1983). Small N justifies rasch models. In D. J. weiss (Ed), New horizons in testing (pp. 51-61). New york, Ny: Academic Press.
- Loye, N. (2008). Conditions d’élaboration de la matrice Q des modèles cognitifs et impact sur sa validité et sa fidélité (unpublished doctoral dissertation). university of ottawa, Canada. Extrait de http://search.proquest.com/dissertations/docview/304340176/1404F6140457A199d08/1?accountid=12543
- Loye, N. (2010). 2010, Odyssée des modèles de classification diagnostique (MCd). Mesure et évaluation en éducation, 33 (3), 75-98.
- Loye, N., Caron, F., Pineault, J., Tessier-Baillargeon, M., Burney-Vincent, C., & Gagnon, M. (2011). La validité du diagnostic issu d’un mariage entre didactique et mesure sur un test existant. In G. raîche, K. Paquette-Côté, & d. Magis (Eds.), Des mécanismes pour assurer la validité de l’interprétation de la mesure en éducation, (volume 1, pp. 11-30). Ste-Foy, Québec: Presses de l’Université du Québec.
- Marcoux, G., Fagnant, A., Loye, N., & Ndinga, P. (sous presse). L’évaluation diagnostique des compétences scolaires. In C. Dierendonck, E. Loarer & B. Rey (Eds.), L’évaluation des compétences en milieu scolaire et en milieu professionnel. Bruxelles, Belgique: de Boeck.
- MELS (2003). Politique d’évaluation des apprentissages. Québec, QC: Gouvernement du Québec. Extrait de http://www.mels.gouv.qc.ca/lancement/PEA/
- MELS (2007). Exploration de la formation professionnelle. Québec, QC: Gouvernement du Québec. Extrait de http://www.mels.gouv.qc.ca/sections/programmeformation/secondaire2/medias/07-00840_explorationFormProf.pdf
- MELS (2008). La formation professionnelle et technique au Québec-un aperçu. Québec, QC: Gouvernement du Québec. Extrait de http://www3.mels.gouv.qc.ca/fpt/Bibliotheque/179828.pdf
- MELS (2010). La formation professionnelle et technique au Québec-un aperçu. Québec, QC: Gouvernement du Québec. Extrait de http://www.mels.gouv.qc.ca/sections/publications/publications/FPt_FC/Formation_professionnelle_technique/LaFPtAuQuebecunApercu_2010_f.pdf
- Milewski, G. B., & Baron, P. A. (2002, April). Extending DIF methods to inform aggregate reports on cognitive skills. Paper presented at the annual meeting of the American Educational research Association, New orleans, LA. Extrait de http://eric.ed.gov/?id=Ed466712
- Mundfrom, D. J., Shaw, D. G., & Ke, T. L. (2005). Minimum sample size recommendations for conducting factor analyses. International Journal of Testing, 5, 159-168. doi: http://dx.doi.org/10.1207/s15327574ijt0502_4
- Pallant, J. F., & Tennant, A. (2007). An introduction to the rasch model: An exemple using the hospital anxiety and depression scale (hAdS). British journal of Clinical Psychology, 46, 1-18. doi: http://dx.doi.org/10.1348/014466506X96931
- Ramp, M., Khan, F., Misajon, R. A., & Pallant, J. (2009). Rasch analysis of the multiple sclerosis impact scale (MSIS-29). Health and Quality of Life Outcomes, 7 (58), 1-10. doi: http://dx.doi.org/10.1186/1477-7525-7-58
- Rupp, A. A., Templin, J., & Henson, R. J. (2010). Diagnostic measurement: Theory, methods, and applications. New york, Ny: the Guilford Press.
- Shafer, L. S., & Graham, J. w. (2002). Missing data: our view of the state of the art. Psychological Methods, 7 (2), 147-177. doi: http://dx.doi.org/10.1037%2F1082989X.7.2.147
- Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2007). Using Multivariate Statistics. Boston, MA: Pearson Education.
- Tatsuoka, K. K. (2009). Cognitive assessment: an introduction to the rule space method. New York, Ny: routledge taylor & Francis Group.
- Tobias, S. (1993). Overcoming math anxiety, revised and expansed. New york, Ny: w.w. Norton & Company.
- Vanderwood, M., ysseldyke, J., & Thurlow, M. (1993). Consensus building: a process for selecting educational outcomes and indicators. Minneapolis, MN: university of Minnesota, National Center on Educational outcomes. Extrait de http://files.eric.ed.gov/fulltext/Ed366171.pdf
- Vukovic, R. K., Kieffer, M. J., Bailey, S. P., & Harari, R. R. (2013). Mathematic anxiety in young children: concurrent and longitudinal assciations with mathematical performance. Contempory Educational Psychology, 38 (1), 1-10. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.cedpsych.2012.09.001
- Winter, J. C. F., Dodou, D., & Wieringa, P. A. (2009). Exploratory factor analysis with small sample sizes. Multivariate Behavioral research, 44 (2), 147-181. doi: http://dx.doi.org/10.1080/00273170902794206