Difficultés de formulation des objectifs opérationnels et perspectives de la mise en oeuvre de l'approche par compétences. Cas des enseignants des écoles secondaires de la Commune de Makala

2.2.2. Description de la population d'étude

La notion de la population d'étude dans le cadre d'une investigation n'est pas à confondre avec celle de la population dans le contexte par exemple d'un recensement démographique.

En statistique descriptive, une population d'étude est définie comme étant un ensemble fini d'objet, des individus ou des unités statistiques sur lesquelles une étude porte et dont les éléments répondent à une ou plusieurs caractéristiques communes. Donc, elle est l'ensemble des individus auxquels s'applique l'étude.

Genévrière POIRIER-COUTANSAIS (1987) reprend les mêmes idées en considérant une population d'étude comme étant un groupe homogène de personnes qui possèdent des caractéristiques communes.

L'élargissement de cette notion nous amène à définir la population d'étude comme étant l'ensemble des sujets concernés dans l'objet de la recherche. Ce sont des sujets que le chercheur cible pour mener son enquête.

Dans le cadre de notre recherche, nous avons choisi comme population d'étude, les enseignants des écoles secondaires de la Commune de Makala. Nous supposons qu'ils éprouvent des difficultés de formuler correctement les objectifs opérationnels dans leurs préparations de leçons. Mais, compte tenu de la complexité du champ d'étude, c'est-à-dire focalisé sur tous les enseignants des écoles secondaires de ladite Commune, le travail risquait d'être très ardu. C'est la raison pour laquelle, nous avons jugé bon d'en extraire un échantillon.

2.2.3. Description de l'échantillon

D'aucuns affirment qu'il est impossible de retenir tous les sujets de l'étude dans une recherche scientifique qu'on veut mener. Cela est la contrainte principale, comme nous l'affirmons ci-haut, celle de travailler directement avec un échantillon. Celui-ci est extrait de la population de façon aléatoire et simple, parfois de manière moins rigoureuse. Cette mise au point nous oblige à dire ce que c'est un échantillon.

Daniel GILE (2007), a prouvé que si la population d'étude est l'ensemble des individus ou entités qui intéressent le chercheur, l'échantillon sera un sous-ensemble d'entité de cette même population, c'est-à-dire il fait partie d'un sous-ensemble bien défini de la population.

Alvaro PIRES (1997) a souligné que lorsqu'on ne peut pas tout prendre, l'idée qu'on doit choisir ou sélectionner une partie de l'ensemble nous amene automatiquement à penser en terme d'échantillon. Inversement, lorsqu'on est poussé à penser à un échantillon, on associe cette notion essentiellement à l'idée de choix ou de sélection. Pour l'auteur, l'échantillon désigne une petite quantité de quelque chose pour éclairer certains aspects généraux du problème.

Nous retenons qu'un échantillon d'étude est un ensemble limité de sujets sur lesquels a porté l'étude dont les résultats peuvent être généralisés à la population cible.

Néanmoins, il existe plusieurs techniques d'échantillonnage, et ces techniques peuvent être classées en deux groupes : les techniques probabilistes et non probabilistes. La différence entre ces deux techniques tient à une hypothèse de base au sujet de la nature de la population étudiée. Dans le cas des techniques probabilistes, chaque unité a une chance d'être sélectionnée. Tandis que dans celles non probabilistes, on suppose que la distribution des caractéristiques à l'intérieur de la population est égale. Cela fait croire au chercheur que n'importe quel échantillon serait représentatif et que les résultats, par conséquent, seront exacts.

Dans les techniques non probabilistes, puisqu'on choisit arbitrairement des unités, il n'existe aucune façon d'estimer la probabilité pour une unité quelconque d'être incluse dans l'échantillon. Ainsi, ces techniques ne procurent aucunement l'assurance que chaque unité aura une chance d'être incluse dans l'échantillon. Concernant notre étude, nous avons recouru aux techniques probabilistes notamment au type d'échantillon aléatoire simple. Celui-ci consiste à choisir les individus (les sujets) de telle sorte que chacun de la population ait la chance égale de figurer dans l'échantillon. Ce choix peut se faire avec remise ou sens remise.

En appliquant les modalités de cette technique (aléatoire simple), nous avons commencé premièrement par sélectionner les écoles se trouvant dans le répertoire des écoles de la Commune, puis localiser le nombre d'enseignants concernés dans chaque école au moyen de pointage. Il faut vite reconnaître que, si le choix des écoles s'est opéré de manière aléatoire simple, la difficulté de trouver des enseignants disponibles et disposés à répondre à notre questionnaire nous a poussé à nous contenter d'un échantillon occasionnel des enseignants.

2.2.3.1. Taille de l'échantillon

La taille est un des traits marquants d'un échantillon. Qui dit taille sous entend volume, effectif total ou chiffre de cet échantillon. Au total, notre échantillon compte 50 sujets que nous répartissons en tenant compte des variables suivantes : sexe ; niveau d'études ; âge ; carrière professionnelle d'enseignant (e) ; nombre des cours dispensés et réseau d'enseignement. Toutes ces variables seront représentées dans les tableaux ciaprès :

Tableau n°1 : Répartition des sujets selon le sexe

Sexe des sujets	Fréquences	Pourcentages
Féminin	10	20
Masculin	40	80
Total	50	100

Source : Données d'enquête

Le tableau ci-dessus nous révèle que dans notre enquête, les sujets du sexe féminin sont moins nombreux, 10 sujets soit 20% par rapport aux sujets du sexe masculin, 40 sujets soit 80%. Ceci peut s'expliquer par le fait que la majorité de notre échantillon est constituée des enseignants du sexe masculin.

Tableau n°2 : Répartition des sujets selon le niveau d'études

Niveau d'études	Fréquences	Pourcentages
Licencié	16	32
Gradué (e)	26	52
Diplômé d'état	8	16
Total	50	100

Source : Données d'enquête

d'enseignants sont de gradués (es), et 18 sujet soit 16% d'enseignants sont des diplômés (e) d'Etat. Nous sommes persuadé que la grande partie de notre échantillon a un niveau d'études élevé.

Tableau n°3 : Répartition des sujets d'après l'âge

Tranches d'âge	Fréquences	Pourcentages
54-63 ans	3	6
44-53 ans	8	16
34-43 ans	21	42
24-33 ans	18	36
Total	50	100

Source : Données d'enquête

Le tableau n°3 nous révèle que les sujets de notre échantillon sont répartis au niveau de tranches d'âge de la manière suivante : 3 sujets soit 6% d'enseignants se situent dans l'intervalle d'âge allant de 54 à 63 ans ; 8 sujets soit 16% d'enseignants se situent dans l'intervalle d'âge allant de 44 à 53 ans ; 21 sujets soit 42% d'enseignants se situent dans l'intervalle d'âge allant de 34 à 43 ans, et 18 sujets soit 36% se situent dans l'intervalle d'âge allant de 24 à 33 ans. Clairement nous constatons que la majorité des enseignants des notre échantillon sont des adultes ayant au moins 34 ans.

Tableau n°4 : Répartition des sujets d'après leur carrière professionnelle

Années de carrières	Fréquences	Pourcentages
De 29 à 35 ans	1	2
De 22 à 28 ans	1	2
De 15 à 21 ans	6	12
De 8 à 14 ans	21	42
De 1 à 7 ans	21	42
Total	50	100

Source : Données d'enquête

Il ressort de ce tableau n°4 que 1 enseignant sur 50 soit 2%, a une carrière professionnelle se situant entre 29 à 35 ans ; un autre soit 2% , entre 22 à 28 ans d'expérience ; 6 sujets soit 12% leur carrière se situe entre 15 à 21 ans ; 21 sujets soit 42% leur carrière se situe entre 8 à 14 ans et 21 d'autres soit 42%, entre 1 à 7 ans d'expérience. En croire, 42 sujets soit 84% de notre échantillon ont une carrière professionnelle se situant entre 1 à 14.

Tableau n°5 : Répartition des sujets selon le nombre de cours dispensés

Nombre de cours	Fréquences	Pourcentages
9 à 12 cours	2	4
5 à 8 cours	20	40
1 à 4 cours	28	56
Total	50	100

Source : Données d'enquête

Le tableau ci-haut nous indique que 2 sujets soit 4% d'enseignants dispensent 9 à 12 cours ; 20 sujets soit 40% d'enseignants dispensent 5 à 8 cours, et 28 sujets soit 56% d'enseignants dispensent 1 à 4 cours.

Tableau n°6 : Répartition des sujets selon leur réseau d'enseignement

Réseaux d'enseignement	Fréquences	Pourcentages
Conventionné Catholique	7	14
Conventionné Kimbanguiste	4	8
Conventionnée Protestant	7	14
Privé (privé agréé)	32	64
Autres	0	0
Total	50	100

Source : Données d'enquête

Le tableau ci-haut nous trace clairement que 7 sujets soit 14% d'enseignants proviennent des écoles conventionnées catholiques ; 7 autres soit 14% proviennent des écoles conventionnées protestantes ; 4 sujets soit 8% d'enseignants proviennent des écoles conventionnées Kimbanguistes et 32 sujets

soit 64% sont des enseignants des écoles privées et privées agréées. Donc, la majorité des enseignants qui constituent notre échantillon proviennent des écoles privées et privées agréées.