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Kind: captions
Language: fr

00:00:00.080 --> 00:00:01.810
D'accord, fantastique, merci.

00:00:01.810 --> 00:00:09.300
Je suis Jennifer Hamilton, je suis vice-présidente
de l'éducation chez NORC à l'Université

00:00:09.300 --> 00:00:10.300
de Chicago.

00:00:10.300 --> 00:00:14.150
Et je suis ici aujourd'hui pour vous parler
de ce qui est arrivé aux lycéens lorsque

00:00:14.150 --> 00:00:18.689
les écoles sont passées à l'enseignement
virtuel au printemps 2020.

00:00:18.689 --> 00:00:26.010
Et si vous êtes parent, vous avez probablement
une idée d'où cela va.

00:00:26.010 --> 00:00:33.320
Donc, la grande préoccupation à l'époque,
basée sur des preuves anecdotiques et sur

00:00:33.320 --> 00:00:38.719
certaines informations que nous lisions dans
les actualités, était que l'épidémie de

00:00:38.719 --> 00:00:42.810
COVID impactait de manière disproportionnée
les étudiants pauvres et issus de minorités

00:00:42.810 --> 00:00:46.740
spécifiques, beaucoup plus durement que leurs
homologues.

00:00:46.740 --> 00:00:54.520
Et nous voulions enquêter là-dessus et obtenir
une sorte de preuve empirique de ce qui se

00:00:54.520 --> 00:00:56.490
passait.

00:00:56.490 --> 00:01:08.400
Alors, ce que nous avons fait, c'est que nous
avons conçu cette étude avec deux objectifs.

00:01:08.400 --> 00:01:14.450
Le premier objectif était de comprendre ce
qui se passait.

00:01:14.450 --> 00:01:19.869
Et nous avons fait cela grâce à une enquête
nationalement représentative auprès des

00:01:19.869 --> 00:01:20.869
adolescents.

00:01:20.869 --> 00:01:27.810
Et nous l'avons fait vers la fin du semestre
de printemps 2020 car nous voulions obtenir

00:01:27.810 --> 00:01:31.800
leurs impressions sur ce qui se passait le
plus rapidement possible.

00:01:31.800 --> 00:01:36.450
Et c'est l'objectif un, et c'est ce sur quoi
je vais présenter.

00:01:36.450 --> 00:01:40.630
L'objectif deux, nous travaillons toujours
dessus, et nous travaillons ici avec Infinite

00:01:40.630 --> 00:01:42.630
Campus, qui est un système d'information
étudiant.

00:01:42.630 --> 00:01:49.320
Et ils disposent de données sur des millions
et des millions de lycéens à travers tout

00:01:49.320 --> 00:01:50.320
le pays.

00:01:50.320 --> 00:01:56.729
Et c'est un partenariat sans précédent où
les chercheurs n'ont jamais pu accéder à

00:01:56.729 --> 00:01:58.200
ces données auparavant.

00:01:58.200 --> 00:02:04.869
Nous travaillons donc pour examiner cet ensemble
de données massif afin de comprendre ce qui

00:02:04.869 --> 00:02:14.689
se passait juste avant la COVID, pendant la
COVID mais avec des écoles virtuelles, et

00:02:14.689 --> 00:02:18.040
ce qui se passe maintenant, juste après,
ou un peu en continuant avec la COVID.

00:02:18.040 --> 00:02:22.830
Nous espérons donc revenir et peut-être
faire une autre présentation vers la fin

00:02:22.830 --> 00:02:27.099
de l'année une fois que nous aurons terminé
cette partie de l'étude.

00:02:27.099 --> 00:02:30.450
Mais revenons à l'enquête - l'objectif un
était la compréhension.

00:02:30.450 --> 00:02:38.230
Donc, avant la COVID, au début du printemps
2020, 46 % des élèves de première année

00:02:38.230 --> 00:02:43.120
du lycée avaient envisagé une carrière
dans les STEM, ce qui est vraiment bien.

00:02:43.120 --> 00:02:47.780
Lorsque vous regardez cela maintenant en le
séparant par bas revenus et hauts revenus,

00:02:47.780 --> 00:02:53.620
vous verrez que cela est proportionnellement
beaucoup plus élevé, statistiquement significativement

00:02:53.620 --> 00:03:02.020
plus élevé, pour les étudiants à revenu
élevé envisageant une carrière dans les

00:03:02.020 --> 00:03:03.020
STEM.

00:03:03.020 --> 00:03:05.140
Donc, cela se passe avant la COVID.

00:03:05.140 --> 00:03:10.580
Aussi avant la COVID, lorsque nous regardons
les cours que suivaient les lycéens, nous

00:03:10.580 --> 00:03:16.870
pouvons voir que les étudiants à revenu
élevé suivaient davantage de cours STEM

00:03:16.870 --> 00:03:19.440
et étaient inscrits à davantage de cours
AP.

00:03:19.440 --> 00:03:23.920
Et vous pouvez voir que tout ce qui a une
étoile est statistiquement significatif.

00:03:23.920 --> 00:03:29.379
Donc, pendant la COVID, nous voulions voir
comment cela était en train de changer.

00:03:29.379 --> 00:03:34.060
Nous avions quelques questions ouvertes dans
l'enquête où nous demandions aux étudiants

00:03:34.060 --> 00:03:36.909
ce qui se passait.

00:03:36.909 --> 00:03:42.689
Et comme vous pouvez le voir ici, nous avons
reçu de nombreux commentaires sur le fait

00:03:42.689 --> 00:03:49.100
de ne pas avoir d'ordinateur portable, de
ne pas avoir d'internet, de ne pas avoir assez

00:03:49.100 --> 00:03:53.750
d'ordinateurs portables pour tous les enfants
de la famille, plusieurs enfants devant partager

00:03:53.750 --> 00:03:57.519
le même ordinateur portable, de ne pas avoir
de webcam, de ne pas avoir la bonne calculatrice,

00:03:57.519 --> 00:03:59.069
d'avoir un foyer très chaotique.

00:03:59.069 --> 00:04:05.750
Je veux dire, nous avions des jeunes parler
de devoir conduire, vous savez, quatre miles

00:04:05.750 --> 00:04:11.930
en bas de la montagne pour aller s'asseoir
sur le parking de Dairy Queen pour obtenir

00:04:11.930 --> 00:04:13.010
du Wi-Fi.

00:04:13.010 --> 00:04:15.700
Toutes ces sortes de choses.

00:04:15.700 --> 00:04:21.709
Donc, tout cela constituait des défis importants
pour les jeunes à ce moment-là.

00:04:21.709 --> 00:04:25.120
Et les étudiants étaient inquiets pour leur
éducation.

00:04:25.120 --> 00:04:31.500
Comme vous pouvez le voir ici, plus d'un tiers
des étudiants étaient extrêmement ou modérément

00:04:31.500 --> 00:04:34.060
inquiets de leur éducation aux STEM.

00:04:34.060 --> 00:04:40.259
Et si vous regardez cela en fonction du revenu,
encore une fois, à droite ici, vous voyez

00:04:40.259 --> 00:04:45.410
que pour les plus hauts revenus, 33 %, soit
un tiers des enfants à revenu élevé, n'étaient

00:04:45.410 --> 00:04:46.410
pas vraiment inquiets.

00:04:46.410 --> 00:04:47.410
Ils pensaient que tout irait bien.

00:04:47.410 --> 00:04:48.890
Mais lorsque vous regardez les enfants à
revenu plus faible, c'est beaucoup moins.

00:04:48.890 --> 00:04:51.000
Seulement 17 % pensaient que tout irait bien.

00:04:51.000 --> 00:04:55.710
Et nous avons également examiné les élèves
qui passaient leurs examens AP.

00:04:55.710 --> 00:04:59.820
Ce sont donc certains, vous savez, examens
AP dans des cours STEM.

00:04:59.820 --> 00:05:04.610
Et pour la plupart des cours, environ 50 % des
étudiants n'ont pas passé l'examen.

00:05:04.610 --> 00:05:07.720
Vous savez, le calcul était un peu plus bas.

00:05:07.720 --> 00:05:12.690
Mais donc, ce sont des jeunes intéressés
par les mathématiques et les sciences, inscrits

00:05:12.690 --> 00:05:16.150
à des cours AP, suivaient des cours AP, mais
n'ont pas passé l'examen.

00:05:16.150 --> 00:05:17.210
Et c'est la moitié.

00:05:17.210 --> 00:05:21.449
Mais encore une fois, lorsque vous le divisez
par revenu, vous verrez une différence frappante

00:05:21.449 --> 00:05:29.410
et très préoccupante entre les enfants à
revenu élevé et les enfants à revenu plus

00:05:29.410 --> 00:05:36.030
faible, où 72 % des enfants à revenu plus
faible n'ont pas passé l'examen contre seulement

00:05:36.030 --> 00:05:38.680
29 % des enfants à revenu élevé.

00:05:38.680 --> 00:05:43.520
Vous pouvez voir ici que cela affecte très
clairement de manière disproportionnée ces

00:05:43.520 --> 00:05:44.690
enfants à revenu plus faible.

00:05:44.690 --> 00:05:50.770
Et je tiens également à dire ici que nous
avons parlé avec le College Board à ce sujet

00:05:50.770 --> 00:05:54.970
et ils ont effectué une énorme sensibilisation
à ce moment-là.

00:05:54.970 --> 00:06:02.000
Ils ont renoncé aux frais d'examen, ils ont
modifié l'examen pour ne couvrir que le contenu

00:06:02.000 --> 00:06:04.729
du début du semestre, ils ont contacté de
nombreux étudiants et fourni Internet et

00:06:04.729 --> 00:06:09.729
des ordinateurs portables afin qu'ils puissent
passer l'examen, et même avec cette sensibilisation

00:06:09.729 --> 00:06:13.970
massive, nous avons quand même eu ce genre
de résultat.

00:06:13.970 --> 00:06:17.060
Alors, où allons-nous à partir de là?

00:06:17.060 --> 00:06:19.160
C'est la question à un million de dollars,
n'est-ce pas?

00:06:19.160 --> 00:06:26.180
Tout le monde dans le domaine de l'éducation
essaie de faire face à cela.

00:06:26.180 --> 00:06:34.479
Il est très clair qu'il y a beaucoup de problèmes
et que les enfants sortent de la trajectoire,

00:06:34.479 --> 00:06:42.930
et c'est très préoccupant car ce sont des
enfants qui étaient sur la bonne voie, n'est-ce

00:06:42.930 --> 00:06:43.930
pas?

00:06:43.930 --> 00:06:49.560
Ils faisaient tout ce qu'ils étaient censés
faire, ils suivaient les cours AP, et puis

00:06:49.560 --> 00:06:52.940
cela les a un peu déréglés.

00:06:52.940 --> 00:07:00.170
Et donc, ce que nous essayons de faire, c'est
de donner des orientations politiques, vous

00:07:00.170 --> 00:07:02.710
savez, autour de ce sujet.

00:07:02.710 --> 00:07:10.520
L'une des principales choses est de donner
la priorité à l'accès fiable à l'enseignement

00:07:10.520 --> 00:07:17.190
en ligne parce que, vous savez, l'enseignement
en ligne fait désormais partie intégrante

00:07:17.190 --> 00:07:18.580
de l'éducation à l'avenir, je pense.

00:07:18.580 --> 00:07:24.690
Et des organismes tels que le Bureau de l'éducation
indienne font déjà beaucoup de travail à

00:07:24.690 --> 00:07:25.690
ce sujet.

00:07:25.690 --> 00:07:30.580
Ils ont beaucoup d'enfants dans les zones
rurales, ils veillent à ce que tout le monde

00:07:30.580 --> 00:07:38.419
ait mes MiFis et essaient de s'assurer que
tout le monde ait des ordinateurs portables,

00:07:38.419 --> 00:07:39.810
pour combler ce fossé.

00:07:39.810 --> 00:07:43.639
Nous conseillons également aux enseignants
et aux éducateurs d'évaluer les élèves

00:07:43.639 --> 00:07:47.810
tôt afin qu'ils puissent différencier l'enseignement
à l'avenir et coordonner cet enseignement

00:07:47.810 --> 00:07:51.379
entre les niveaux afin de pouvoir revenir
en arrière et essayer de maintenir les choses

00:07:51.379 --> 00:07:52.379
en mouvement.

00:07:52.379 --> 00:07:53.379
L'une des choses très populaires dont les
gens parlent beaucoup, c'est le tutorat intensif.

00:07:53.379 --> 00:07:55.030
Il existe de nombreuses preuves dans la littérature
montrant que cela est très efficace, donc

00:07:55.030 --> 00:08:02.650
trois fois par semaine ou plus, de très petits
groupes, un, deux ou trois enfants par tuteur.

00:08:02.650 --> 00:08:07.009
Ils ont constaté que cela était très efficace
pour accélérer l'apprentissage.

00:08:07.009 --> 00:08:08.009
C'est donc une option pour les gens.

00:08:08.009 --> 00:08:09.009
Et le College Board a fait une étude avec
nous là-dessus, en regardant comment le faire

00:08:09.009 --> 00:08:10.009
virtuellement car le problème avec le tutorat
intensif, bien sûr, c'est qu'il est difficile

00:08:10.009 --> 00:08:11.550
de le mettre à l'échelle lorsqu'il est en
tête-à-tête.

00:08:11.550 --> 00:08:15.740
Mais le faire virtuellement, avec de petits
groupes, présentait de grandes promesses.

00:08:15.740 --> 00:08:21.690
Et il existe également des programmes d'accélération
d'été et des interventions de prolongation

00:08:21.690 --> 00:08:26.250
du temps d'apprentissage et des interventions
parascolaires qui pourraient être utiles.

00:08:26.250 --> 00:08:31.379
Donc, c'est ma présentation pour aujourd'hui
et je suis heureuse de répondre à certaines

00:08:31.379 --> 00:08:31.749
questions.