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Depuis longtemps, l'échec scolaire en premiêre année universitaire alimente bon nombre de débats. De nombreux psychopédagogues ont tenté de le comprendre puis de l'expliquer. De nombreux statisticiens ont quant à eux essayé de le prévoir. Nos recherches visent à établir un modêle permettant de déterminer le plus tôt possible dans l'année le groupe des étudiants de premiêre année sur qui il faut cibler en priorité les ressources pédagogiques dont on dispose afin d'améliorer le taux de réussite. Pour cela, nous avons transposé sous forme de questionnaire les hypothêses posées dans de nombreux modêles théoriques. Ensuite, aprês avoir récolté via ce questionnaire des données suffisamment nombreuses et diverses, l'objectif a été d'extraire de l'information via des méthodes statistiques ou de fouille de données (data mining) et ainsi permettre la classification des étudiants en trois classes les plus homogênes possibles. Cet article décrit la méthodologie adoptée, les variables qui ont été analysées et les méthodes qui ont été utilisées et comparées. Avec la mise en parallêle des résultats fournis par les diverses méthodes (analyses discriminantes, régressions, ensembles approximatifs, arbres de décision, etc.), il est possible de mettre en lumiêre leurs différences de performance. En effet, certaines méthodes se sont montrées plus efficaces en terme de taux de prédictions correctes réalisées, là o๠d'autres ont surtout été intéressantes pour leur capacité à mettre en évidence les facteurs prédictifs de la réussite universitaire. |
