Dispositif de renforcement du système scolaire conventionnel en Côte d’Ivoire. Influence des classes passerelles en zone centre nord et ouest (c.n.o.) de 2006 à 2014.

6. Traitement des données

L'étude a été menée dans une démarche hypothético-déductive qui comporte, selon DEPELTEAU (2000), « la question de départ, la formulation des déductions ou des inductions, la formulation des théories ou des hypothèses, la vérification des hypothèses et la confirmation ou l'infirmation des théories ou des hypothèses. 138»

C'est dans cette démarche que les données ont été recueillies aux moyens d'outils déjà cités. Le traitement de ces données s'est fait en cinq étapes à savoir :

- la saisie des données : elle s'est faite au moyen des outils informatiques à

savoir les logiciels Word et Excel qui ont facilité ce travail ;

- le codage : il a servi dans l'analyse qualitative. Il s'est fait en fonction des thèmes et des activités. Les termes ont joué le rôle de catégories et les activités ont servi de sous-catégories. Les codes ont été formés par les deux premières lettres de chaque catégorie ou sous-catégorie. Le codage a permis d'organiser et de classer nos données afin de les interpréter.

- la classification : les données ont été classifiées soit selon la région, soit selon le promoteur de classe passerelle, soit selon les objectifs spécifiques de l'étude ;

- la recherche de correspondances entre les variables : elle s'est opérée à travers des tableaux croisés. Il s'est agi de faire correspondre aux élèves et animateurs des variables comme l'âge, le sexe, le résultat scolaire et le niveau d'étude ;

- la mise en relation des données : cette étape a consisté à créer des liens entre les différents axes définis par nos objectifs spécifiques à savoir: la comparaison des deux types d'école, les raisons de la mise en oeuvre des classes passerelles, les difficultés de leur mise en oeuvre et les stratégies de renforcement.

138 F. DEPELTEAU, 2010, « La démarche d'une recherche en sciences sociales. Collection De Boeck (nouvelle édition) » in http://www.alphasociologie.blogspot.com/2011/01/3-grandes-demarches-scientifiques-la.html, consulté le 16 mars 2014.

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Outre l'analyse de contenus qui a été utilisé comme technique de traitement des données, nous avons eu recours à des tests paramétriques à travers l'analyse de variance (ANOVA), spécifiquement le test de comparaison de Student-Newman-Keuls. L'analyse de variance (ANOVA) permet de comparer toutes les valeurs moyennes des traitements dans un classement unique. Ces différents tests ont été réalisés avec un seuil de risque d'erreur á = 0,05 soit 5% d'erreur acceptable du résultat. Soit CV le coefficient de variation ; CV doit être inférieur à 30% pour une expérimentation fiable. A, B et C indiquent les valeurs moyennes différentes de façon significative au seuil de á = 0,05. Soit Pr la probabilité d'erreur sur le résultat observé. Selon KONE (2012)¹³⁹, le résultat n'est pas significatif pour Pr > 0,05 ; il est significatif pour Pr ° [0,01 - 0,05] ; il est hautement significatif pour Pr ° [0,001- 0,01] et très hautement significatif pour Pr < 0,001.

GENDRON (2004)¹⁴⁰, interprète le coefficient de variation (CV) comme

suit :

CV = 16% : la variation est faible dans l'échantillon et l'estimé de la moyenne est fiable ;

CV ° [16% - 33%] : la variation est importante et la moyenne risque de comporter beaucoup d'erreurs ;

CV > 33% : la variation est très élevée et la moyenne n'est plus fiable.

Ce sont les logiciels Excel et SAS (Statistical Analysis System) qui ont facilité ces tests. Cela a permis :

- d'apprécier les différences de performance des élèves des classes passerelles ;

- d'apprécier les différences de performance entre les classes passerelles et les classes conventionnelles ;

- de comparer et de hiérarchiser les facteurs explicatifs de l'efficacité des classes passerelles selon leur degré d'influence sur les résultats scolaires.

139 B. KONE, 2012, Initiation à la recherche, première version, Abidjan, Université Félix Houphouët-Boigny, Laboratoire de pédologie et de géologie appliquée, p. 29

140 M. GENDRON, 2004, « Interprétation du coefficient de variation » in www.uqtr.ca/cours/ srp-6018/s3/dispersion.htm. Consulté le 15 mars 2015.

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