Les facteurs qui influencent la réussite académique dans la filière technologique de l'université française.

Factor influencing students' academic achievement in the technological stream of French university

• Auteur / Autrice : Laurent Lardy
• Direction : Pascal Bressoux
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de l'Education
• Date : Soutenance le 12/07/2017
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale sciences de l'homme, du politique et du territoire (Grenoble ; 2001-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de recherche sur les apprentissages en contexte (Grenoble)
• Jury : Président / Présidente : Erica De Vries
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Bruno Suchaut
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Marianne Frenay, Laurent Cosnefroy

Mots clés

Mots clés contrôlés

Motivation en éducation

Instituts universitaires de technologie

Programmes de réussite éducative

Mots clés libres

Filière Technologique

Réussite universitaire

Motivation

Climat enseignant

Engagement

High school graduate

Academic achievement

Motivation

Perception of academic context

Engagement

Résumé

L'objet de ce travail de thèse est l'exploration des facteurs qui influencent la réussite académique des étudiants (n= 1447) dans les Instituts Universitaires de Technologie (IUT) tout au long des deux années que dure la préparation du diplôme universitaire de technologie (DUT). La réussite dans l'enseignement supérieur en France semble très liée au baccalauréat obtenu et à son niveau deréussite (Duru-Bellat & Kieffer, 2008), les IUT présentent de ce point de vue une double singularité intéressante pour explorer cette question. Comparés aux autres filières de l'Université française, les bacheliers technologiques y sont proportionnellement plus nombreux et y réussissent mieux. Ces instituts sont en cela fidèles à leur rôle institutionnel. Néanmoins, la proportion des bachelierstechnologiques décroît sur le long terme et ils y réussissent moins bien que leurs homologues des baccalauréats généraux.Cette exploration des facteurs de réussite passe par une modélisation statistique de la moyenne de fin de semestre, à la fois intégrative et longitudinale. L'objectif est alors de discerner les facteurs ayant le plus d'influence sur la performance et la progression durant un semestre. Le cadre théorique retenu contient quatre familles de variables. La première rassemble les caractéristiques personnelles des individus lors de leur entrée à l'IUT, la deuxième porte sur leur perception du contexte académique, la troisième et la quatrième sont respectivement constituées de leur motivation et de leur engagement dans l'apprentissage. Ces familles de variables sont introduites par bloc pour la première année suivant un schéma global préétabli.Cette spécification a mis en évidence l'importance du passé scolaire parmi les caractéristiques personnelles en début d'IUT. Dans le contexte académique, l'implication enseignante perçue est la variable la plus influente. Pour la motivation, le Sentiment d'Efficacité Personnel possèdel'influence la plus marquée. Enfin, les dimensions cognitives et comportementales de l'engagement ont émergé avec l'apprentissage en surface et la régulation des ressources disponibles respectivement. Exception faite de l'implication enseignante, les dimensions psychosociales perdent de leur influence au fur et à mesure que le temps passe, phénomène assimilable à une élasticité décroissante de la moyenne avec le temps. Enfin, le constat le plus massif est l'effet des variables du passé scolaire, notamment le type de baccalauréat et la mention. Ces variables ne sont quasiment pas médiatisées par les autres variables sauf s'il s'agit d'indicateurs de la performance académique comme la moyenne d'un semestre par exemple. L'écart en fin de première année entre bacheliers technologiques et scientifiques est très important, il équivaut à environ deux niveaux de mention au baccalauréat. De plus, la progression des bacheliers technologiques s'avère plus difficile que celle des scientifiques au second semestre et l'écart entre ces types de bacheliers tend à diminuer en fin de deuxième année. Même si un surcroît de motivation, une meilleure orientation de l'engagement sont des leviers pour favoriser la réussite des bacheliers technologiques, la grandeur des effets attendus ne permet pas de penser qu'il s'agit de solutions suffisantes pour combler le fossé observé. Cette explication des différences par l'amont, bien que convaincante, n'est toutefois pas suffisante pour expliquer les observations conditionnées aux différents cursus : il semble bien exister des établissements ou des cursus plus ou moins favorables aux bacheliers technologiques.

This thesis aims to explore factors influencing students' (n=1447) academic achievement in the technological stream of French university (IUT) during the two years preparation of their technological university degree. French students' achievement seems to be strongly tied with thetype of their high school diploma (technological vs scientific) (Duru-Bellat & Kieffer, 2008), the IUTs present two interesting singularities to examine this question. Compared to Students from other French university streams, IUTs' students with technological background are proportionally more numerous and obtain better results. IUTs are thus assumed their institutional role. Nevertheless, proportions of students with technological background decrease from year to year and these students are less successful than the scientific ones. The exploration of factors influencing achievement goes through a statistic model of average of bi-annual grades. The aim is to discern the most significant factors affecting results and progression during academic terms. To this end, the framework contains four families of variables. The first onebrings together student personal background information when they enter the IUT. The second one is about the students' perception of academic context. The third and the fourth families are respectively motivation and engagement in learning. These families of variables are graduallyintroduced according to a predetermined pattern. This specification highlights the predominance of academic past among personal background. It reveals that perceived involvement of teachers is the most influential variable in the perception of academic context. Self-Efficacy has the most remarkable influence on progress and academic results. The cognitive and behavioral dimensions of engagement have finally arisen with surface approach of learning, and regulation of available resources respectively. Except for the perceived involvement of teachers, all the psychosocial factors impact less academic terms' averages asstudents continue their studies . This phenomenon can be compared to a decrease of elasticity of average over time. Finally, to notice that despite the introduction of those psychosocial variables, the past academic story remains the strongest and the most significant predictor of academic termsaverages. The academic past is barely mediated by variables introduced in the model, except if these variables are academic performance indicators like intermediate academic terms averages. The gap between students with technological high school diploma and students with scientific one, in termof average at the end of the first year, can be considered as being very large. This gap can be indeed estimated as a high school diploma with distinction or one with merit only. Furthermore, it's more difficult to improve for technological high school graduates than for the scientific ones during thefirst year. Nevertheless, the difference in terms of averages between technological and scientific high school graduates tends to decrease after two years. A better motivation and an increased engagement are positive means to foster the tech high school graduates’ achievement but the importance of the expected effects is too small to think it could be enough to fill the gap. Although this explanation of differences of academic terms averages and of academic progress by the past academic story is convincing, it is not enough to explain the observations depending on the different curricula. These observations show that the domain or curriculum has an impact on the success ofthe technological high school graduate.