Note concernant Israël
Les données statistiques concernant Israël sont fournies par et sous la responsabilité des autorités israéliennes compétentes. L’utilisation de ces données par l’OCDE est sans préjudice du statut des hauteurs du Golan, de Jérusalem-Est et des colonies de peuplement israéliennes en Cisjordanie aux termes du droit international.
Les statistiques présentées dans ce rapport sont tirées de données obtenues à partir d’échantillons d’établissements, de chefs d’établissement et d’enseignants. L’échantillon a été prélevé selon une méthode d’échantillonnage aléatoire stratifié à deux degrés. En d’autres termes, les enseignants (unités d’échantillonnage du second degré ou secondaires) ont été choisis au hasard dans la liste des enseignants couverts par le champ d’application pour chacun des établissements choisis au hasard (unités d’échantillonnage du premier degré ou primaire). Pour que ces statistiques soient pertinentes pour un pays, elles doivent refléter l’ensemble de la population dont elles sont tirées et pas seulement l’échantillon utilisé pour les collecter. D’où la nécessité d’utiliser des pondérations d’enquête afin d’obtenir des estimations non biaisées des paramètres de la population ou du modèle.
Les pondérations finales permettent de produire des estimations au niveau des pays à partir des données d’échantillonnage observées. La pondération de l’estimation indique combien d’unités de population sont représentées par unité échantillonnée. La pondération finale est la combinaison de plusieurs facteurs reflétant les probabilités de sélection aux différentes étapes de l’échantillonnage et la réponse obtenue à chaque étape. D’autres facteurs peuvent également entrer en ligne de compte en fonction des conditions particulières qui permettent d’assurer l’impartialité des estimations (p. ex. un ajustement pour les enseignants travaillant dans plus d’un établissement).
Les statistiques présentées dans ce rapport, fondées sur les réponses des chefs d’établissement qui contribuent aux estimations relatives aux chefs d’établissement, ont été estimées à l’aide des pondérations des établissements (SCHWGT). Les résultats fondés uniquement sur les réponses des enseignants ou sur les réponses des enseignants et des chefs d’établissement (c.-à-d. la fusion des réponses des chefs d’établissement avec celles des enseignants) ont été pondérés en fonction de la pondération des enseignants (TCHWGT).
Dans le présent rapport, plusieurs indices d’échelle sont utilisés dans les analyses de régression. Les descriptions de l’établissement et de la validation de ces échelles sont disponibles dans le chapitre 11 du TALIS 2018 Technical Report (OCDE, 2019[1]).
Nombre d’élèves par enseignant – Le nombre d’élèves par enseignant a été calculé à partir des réponses des chefs d’établissement à une question sur le nombre d’employés (dénombrement des effectifs) travaillant actuellement dans l’établissement et le nombre total d’élèves (dénombrement des effectifs) de tous les niveaux d’études de l’établissement. Par conséquent, le calcul ne se limite pas à ceux qui enseignent ou apportent un soutien à l’enseignement du niveau 2 de la CITE dans l’établissement, mais il couvre l’enseignement dispensé à tous les niveaux dans l’établissement. On obtient le ratio en divisant le nombre d’élèves par le nombre d’enseignants (ceux dont l’activité principale est de dispenser l’enseignement aux élèves). Les analyses faisant état de ce nombre au chapitre 3 ont été effectuées au niveau de l’établissement et, par conséquent, ont utilisé la pondération finale de l’estimation de l’établissement (SCHWGT).
Nombre d’enseignants par rapport au nombre de membres du personnel affectés au soutien pédagogique – On a calculé ce ratio en s’appuyant sur les réponses des chefs d’établissement à une question sur le nombre de membres du personnel (dénombrement des effectifs) travaillant actuellement dans l’établissement et il ne se limite donc pas à ceux qui enseignent ou apportent un soutien à l’enseignement du niveau 2 de la CITE dans l’établissement. On obtient ce ratio en divisant le nombre d’enseignants (ceux dont l’activité principale consiste à dispenser l’enseignement aux élèves) par le nombre de membres du personnel affectés au soutien pédagogique (y compris tous les aides-enseignants ou autres professionnels non enseignants qui dispensent l’enseignement ou apportent un appui aux enseignants). Les analyses faisant état de ce nombre au chapitre 3 ont été effectuées au niveau de l’établissement et, par conséquent, ont utilisé la pondération finale de l’estimation de l’établissement (SCHWGT). Conformément à l’approche adoptée dans le rapport TALIS 2013, pour ces rares observations où le nombre de personnes affectées au soutien pédagogique est de zéro, le rapport entre le nombre d’enseignants et le nombre de membres du personnel affectés au soutien pédagogique est considéré comme égal au nombre d’enseignants.
Nombre d’enseignants par rapport au nombre de membres du personnel administratif ou de direction de l’établissement – On a calculé ce nombre en s’appuyant sur les réponses des chefs d’établissement à une question sur le nombre de membres du personnel (dénombrement des effectifs) travaillant actuellement dans l’établissement. Par conséquent, le calcul ne se limite pas à ceux qui enseignent ou apportent un soutien à l’enseignement du niveau 2 de la CITE dans l’établissement, mais il couvre l’enseignement dispensé à tous les niveaux dans l’établissement. On obtient ce nombre en divisant le nombre d’enseignants (ceux dont l’activité principale consiste à dispenser l’enseignement aux élèves) par la somme des membres du personnel administratif ou de direction de l’établissement. Le personnel administratif de l’établissement comprend les réceptionnistes, les secrétaires et les assistants administratifs, tandis que le personnel de direction comprend les chefs d’établissement, les chefs d’établissement adjoints et les autres membres du personnel de direction dont la principale activité est la gestion. Les analyses faisant état de ce nombre ont été effectuées au niveau de l’établissement et, par conséquent, ont utilisé la pondération finale de l’estimation de l’établissement (SCHWGT).
Pratiques relatives à la clarté de l’enseignement – Cette variable est tirée des réponses des enseignants à une question sur la fréquence de recours à certaines pratiques pédagogiques dans la classe spécifique. La variable est conçue comme une variable binaire basée sur la moyenne arithmétique de trois pratiques d’enseignement : « Présenter un résumé de ce qui vient d’être vu », « Se référer à un problème de la vie courante ou du monde du travail pour montrer l’utilité des nouveaux acquis » et « Donner aux élèves des exercices similaires jusqu’au moment où je suis sûr(e) qu’ils ont tous compris le point abordé ». La variable prend la valeur 0 si la moyenne arithmétique des trois pratiques d’enseignement susmentionnées est inférieure à 0.5, et elle est égale à 1 si la moyenne arithmétique est supérieure à 0.5. Dans les rares cas où la moyenne arithmétique est égale à 0.5, la variable est considérée comme manquante.
Les moyennes de l’OCDE et de TALIS, calculées pour la plupart des indicateurs présentés dans ce rapport, correspondent à la moyenne arithmétique des estimations nationales respectives. Lorsque les statistiques sont basées sur les réponses des enseignants, les moyennes de l’OCDE et de TALIS couvrent respectivement 31 et 48 pays et économies (voir tableau AI.B.1). Dans les cas où l’analyse est fondée sur les réponses des chefs d’établissement, les moyennes de l’OCDE et de TALIS couvrent, respectivement, 30 et 47 pays et économies.
Le total UE représente les 23 États membres de l’Union européenne qui ont également participé à l’Enquête TALIS 2018 en tant qu’entité unique et à laquelle chacun des 23 États membres de l’UE contribue proportionnellement au nombre d’enseignants ou de chefs d’établissement, en fonction de l’analyse réalisée. Le total UE est donc calculé sous la forme d’une moyenne arithmétique pondérée basée sur la somme des pondérations finales des enseignants (TCHWGT) ou des chefs d’établissement (SCHWGT) par pays, en fonction de la population cible.
Dans la présente publication, la moyenne de l’OCDE est généralement utilisée lorsqu’on veut mettre l’accent sur une tendance globale pour un indicateur et sur la comparaison de ses valeurs entre systèmes éducatifs. Dans le cas de certains pays et économies, les données peuvent ne pas être disponibles pour des indicateurs spécifiques, ou des catégories spécifiques peuvent ne pas s’appliquer. Par conséquent, les lecteurs doivent garder à l’esprit que le terme « moyenne de l’OCDE » fait référence aux pays et économies de l’OCDE inclus dans les comparaisons respectives. Dans les cas où les données ne sont pas disponibles ou ne s’appliquent pas à toutes les sous-catégories d’une population ou d’un indicateur donné, la « moyenne de l’OCDE » peut être cohérente dans chaque colonne d’un tableau, mais pas nécessairement dans toutes les colonnes d’un tableau.
Les statistiques présentées dans le présent rapport constituent des estimations fondées sur des échantillons d’enseignants et de chefs d’établissement, plutôt que des valeurs qui auraient pu être calculées si chaque enseignant et chaque chef d’établissement dans chaque pays avait répondu à chaque question. D’où l’importance d’évaluer le degré d’incertitude des estimations. Dans l’Enquête TALIS, chaque estimation est associée à un degré d’incertitude exprimé en erreur-type. L’utilisation d’intervalles de confiance permet de tirer des conclusions sur les moyennes et les proportions de la population d’une manière qui reflète l’incertitude associée aux estimations de l’échantillon. À partir d’une statistique de l’échantillon observée et en présumant une distribution normale, on peut déduire que le résultat de population correspondant se situerait dans l’intervalle de confiance dans 95 répétitions sur 100 de la mesure sur différents échantillons prélevés à partir de la même population. Les erreurs-types signalées ont été calculées à l’aide d’une méthode de répétition compensée (BRR).
Les différences entre les sous-groupes d’enseignants (par exemple, les enseignantes et les enseignants) et les caractéristiques des établissements (par exemple, les établissements ayant une forte concentration d’élèves issus de milieux socio-économiques défavorisés et ceux ayant une faible concentration d’élèves issus de milieux socio-économiques défavorisés) ont été testées pour déterminer leur signification statistique. Toutes les différences indiquées en gras dans les tableaux de données du présent rapport sont significativement différentes d’un point de vue statistique de 0 à un niveau de confiance de 95 %.
En cas de différences entre sous-groupes, l’erreur-type est calculée en tenant compte du fait que les deux sous-échantillons ne sont pas indépendants. Par conséquent, la valeur escomptée de la covariance peut différer de 0, ce qui mène à des estimations plus petites de l’erreur-type comparativement aux estimations de l’erreur-type calculées pour la différence entre des sous-échantillons indépendants.
* CABA (Argentine) correspond à la Ciuda Autónoma de Buenos Aires, Argentine.
1. Le 25 mai 2018, le Conseil de l’OCDE a invité la Colombie à devenir membre. Bien que la Colombie figure dans les moyennes de l’OCDE reportées dans cette publication, au moment de sa préparation, elle était sur le point d’achever ses procédures internes de ratification et le dépôt de son instrument d’adhésion à la Convention de l’OCDE était en suspens.
2. Note de la Turquie : Les informations figurant dans ce document qui font référence à « Chypre » concernent la partie méridionale de l’Île. Il n’y a pas d’autorité unique représentant à la fois les Chypriotes turcs et grecs sur l’Île. La Turquie reconnaît la République turque de Chypre Nord (RTCN). En attendant qu’une solution durable et équitable soit trouvée dans le cadre des Nations Unies, la Turquie maintiendra sa position concernant la « question chypriote ».
3. Note de tous les États de l’Union européenne membres de l’OCDE et de l’Union européenne : La République de Chypre est reconnue par tous les membres des Nations Unies sauf la Turquie. Les informations figurant dans ce document concernent la zone sous le contrôle effectif du gouvernement de la République de Chypre.
La signification statistique des différences entre les cycles TALIS (p. ex. changement entre 2013 et 2018) a été testée. Toutes les différences indiquées en gras dans les tableaux de données du présent rapport sont statistiquement significatives au niveau de 95 %. Étant donné que les échantillons de différents cycles de TALIS sont considérés comme indépendants, l’erreur-type pour toute comparaison entre cycles est calculée avec une valeur escomptée de la covariance égale à 0.
Une analyse de régression a été effectuée pour explorer les relations entre les différentes variables. La régression linéaire multiple a été utilisée dans les cas où la variable dépendante (ou de résultat) était considérée comme continue. La régression logistique binaire a été utilisée lorsque la variable dépendante (ou résultat) était catégorielle binaire. Des analyses de régression ont été effectuées pour chaque pays séparément. À l’instar des autres statistiques présentées dans ce rapport, les moyennes de l’OCDE et de TALIS se réfèrent à la moyenne arithmétique des estimations au niveau des pays, tandis que le total UE est calculé comme une moyenne arithmétique pondérée basée sur la somme des pondérations finales des enseignants (TCHWGT) ou des chefs d’établissement (SCHWGT) par pays, selon la population cible.
Les variables de contrôle incluses dans un modèle de régression sont choisies en fonction d’un raisonnement théorique et, de préférence, limitées aux mesures les plus objectives ou à celles qui ne changent pas avec le temps. Le contrôle des caractéristiques des enseignants comprend le sexe, l’âge, le statut professionnel (c.-à-d. temps plein ou temps partiel) et le nombre d’années d’expérience dans l’enseignement. Le contrôle des caractéristiques des classes comprend : les variables de la composition de la classe (c.-à-d. la proportion d’élèves dont la langue maternelle est différente de la langue d’enseignement, les élèves peu performants, les élèves ayant des besoins spécifiques d’éducation, les élèves ayant des problèmes de comportement, les élèves issus de milieux socio-économiques défavorisés, les élèves très doués, les élèves immigrés ou issus de l’immigration, les élèves réfugiés) et la taille des classes.
Dans le cas des modèles de régression fondés sur la régression linéaire multiple, le pouvoir explicatif des modèles de régression est également mis en évidence par le R au carré (R2), qui représente la proportion de la variation observée de la variable dépendante (ou résultat) qui peut être expliquée par les variables indépendantes (ou explicatives).
Afin d’assurer la robustesse des modèles de régression, des variables indépendantes ont été introduites par étapes dans les modèles. Cette approche exigeait également que les modèles à chaque étape soient fondés sur le même échantillon. L’échantillon restreint utilisé pour les différentes versions du même modèle correspondait à l’échantillon de la version la plus étendue (c’est-à-dire avec le nombre maximum de variables indépendantes) du modèle. L’échantillon restreint de chaque modèle de régression excluait donc ces observations lorsque toutes les variables indépendantes avaient des valeurs manquantes.
L’analyse de régression linéaire multiple donne un aperçu de la façon dont la valeur de la variable dépendante continue (ou de résultat) change lorsque l’une des variables indépendantes (ou explicatives) varie alors que toutes les autres variables indépendantes restent constantes. En général, et toutes choses étant égales par ailleurs, une augmentation d’une unité de la variable indépendante (Xi) augmente, en moyenne, la variable dépendante (Y) des unités représentées par le coefficient de régression (βi) :
En interprétant les coefficients de régression multiples, il est important de garder à l’esprit que chaque coefficient est influencé par les autres variables indépendantes dans un modèle de régression. L’influence dépend du degré de corrélation entre les variables indépendantes. Par conséquent, chaque coefficient de régression ne rend pas compte de l’effet total des variables indépendantes sur les variables dépendantes. Chaque coefficient représente plutôt l’effet additionnel de l’ajout de cette variable au modèle, si les effets de toutes les autres variables du modèle sont déjà pris en compte. Il est également important de noter que, puisque des données d’enquêtes transversales ont été utilisées dans ces analyses, on ne peut tirer aucune conclusion de type causal.
Les coefficients de régression en gras dans les tableaux de données présentant les résultats de l’analyse de régression sont significativement différents d’un point de vue statistique de 0 à un niveau de confiance de 95 %.
L’analyse de régression logistique binaire permet d’estimer la relation entre une ou plusieurs variables indépendantes (ou explicatives) et la variable dépendante (ou de résultat) avec deux catégories. Le coefficient de régression (ß) d’une régression logistique est l’augmentation estimée de la cote logarithmique du résultat par unité d’augmentation de la valeur de la variable prédictive.
De façon plus formelle, soit Y la variable binaire de résultat indiquant non/oui avec 0/1, et p la probabilité que Y soit 1, de sorte que p = prob (Y=1). Soit X1,… Xk est un ensemble de variables explicatives. Alors, la régression logistique de Y sur X1,… Xk estime les valeurs des paramètres pour ß0, ß1,..., ßk par la méthode du maximum de vraisemblance de l’équation suivante :
De plus, on obtient la fonction exponentielle du coefficient de régression (exp (ß)), qui est le rapport de cotes (RC) associé à une augmentation d’une unité dans la variable explicative. Ensuite, en termes de probabilités, l’équation ci-dessus se traduit comme suit :
La transformation des cotes logarithmiques (ß) en rapports de cotes (exp (ß) ; RC) permet de mieux interpréter les données en termes de probabilité. Le rapport de cotes (RC) est une mesure de la probabilité relative d’un résultat particulier dans deux groupes. Le rapport de cotes pour l’observation du résultat en cas de présence d’un antécédent est :
Où p11/p12 représente la « probabilité » d’observer le résultat lorsque l’antécédent est présent, et p21/p22 représente la « probabilité » d’observer le résultat lorsque l’antécédent est absent. Ainsi, un rapport de cotes indique dans quelle mesure une variable explicative est associée à une variable de résultat catégorique comportant deux catégories (p. ex. oui/non) ou plus. Un rapport de cotes inférieur à 1 dénote une association négative ; un rapport de cotes supérieur à 1 indique une association positive ; et un rapport de cotes égal à 1 signifie qu’il n’y a pas d’association. Par exemple, si on analyse l’association entre le fait d’être une enseignante et le fait d’avoir fait de l’enseignement son premier choix de carrière, les rapports de cotes suivants seraient interprétés comme suit :
0.2 : Les enseignantes sont cinq fois moins susceptibles que les enseignants d’avoir fait de l’enseignement leur premier choix de carrière.
0.5 : Les enseignantes sont deux fois moins susceptibles que les enseignants d’avoir fait de l’enseignement leur premier choix de carrière.
0.9 : Les enseignantes sont 10 % moins susceptibles que les enseignants d’avoir fait de l’enseignement leur premier choix de carrière.
1 : Les enseignantes et enseignants sont tout autant susceptibles d’avoir fait de l’enseignement leur premier choix de carrière.
1.1 : Les enseignantes sont 10 % plus susceptibles d’avoir fait de l’enseignement leur premier choix de carrière que les enseignants.
2 : Les enseignantes sont deux fois plus susceptibles que les enseignants d’avoir fait de l’enseignement leur premier choix de carrière.
5 : Les enseignantes sont cinq fois plus susceptibles que les enseignants d’avoir fait de l’enseignement leur premier choix de carrière.
Les rapports de cotes en gras indiquent que le ratio relatif risque/cote est significativement différent d’un point de vue statistique de 1 à un niveau de confiance de 95 %. Pour calculer la signification statistique autour de la valeur de 1 (hypothèse nulle), il est présumé que la statistique du rapport risque/ratio relatif suit une distribution log-normale, plutôt qu’une distribution normale, selon l’hypothèse nulle.
Le coefficient de corrélation mesure la force et la direction de l’association statistique entre deux variables. Les coefficients de corrélation varient entre -1 et 1 ; les valeurs autour de 0 indiquent une faible association, tandis que les valeurs extrêmes indiquent l’association négative ou positive la plus forte possible. Le coefficient de corrélation de Pearson (indiqué par la lettre r) mesure la force et la direction de la relation linéaire entre deux variables.
Dans le présent rapport, les coefficients de corrélation de Pearson sont utilisés pour quantifier les relations entre les statistiques nationales.
Le troisième cycle de TALIS (TALIS 2018) permet d’analyser les changements sur une période de 10 ans. Néanmoins, une telle analyse pose des défis particuliers et requiert donc de la prudence. Les différents défis à relever sont les suivants : la couverture des pays et la population cible dans un pays donné peuvent différer d’un cycle à l’autre ; les variables d’intérêt peuvent changer, en outre, en raison de modifications des questionnaires ; de plus, le contexte de l’enseignement et de l’apprentissage peut également changer. Par conséquent, les comparaisons entre cycles doivent être interprétées avec prudence.
1. Il existe des différences substantielles dans la durée type des programmes de la CITE 3, d’un pays à l’autre, allant généralement de deux à cinq années de scolarité.
2. Ils ne sont souvent pas beaucoup plus avancés que les programmes de la CITE 3, mais ils servent à approfondir les connaissances des participants qui ont déjà achevé un programme au niveau 3. Les élèves sont généralement plus âgés que ceux des programmes de la CITE 3.
Source : UNESCO-USI (2012[2]), Classification internationale type de l’éducation : CITE 2011, Institut de statistique de l’UNESCO, Montréal, http://uis.unesco.org/sites/default/files/documents/international-standard-classification-of-education-isced-2011-fr.pdf.
Dans TALIS 2008, les enseignants dont l’enseignement s’adresse entièrement ou principalement aux élèves ayant des besoins spécifiques d’éducation ne faisaient pas partie de la population cible. Cependant, la situation a changé pour TALIS 2013 et 2018 avec l’inclusion des enseignants d’élèves ayant des besoins spécifiques d’éducation dans la population cible. Par conséquent, les estimations représentant le changement de 2008 à 2013 et de 2008 à 2018 doivent être interprétées avec prudence. Il est toutefois important de noter que les enseignants qui travaillent dans des établissements qui ne dispensent des enseignements qu’aux élèves ayant des besoins spécifiques d’éducation ont été exclus de tous les cycles TALIS.
Dans le cas de la Nouvelle-Zélande, la définition de la population cible a changé entre TALIS 2013 et TALIS 2018. Alors qu’en 2013, les établissements comptant moins de quatre enseignants admissibles étaient exclus, ce n’est plus le cas en 2018. Par conséquent, une variable filtre (TALIS13POP), qui exclut les établissements comptant moins de quatre enseignants pour la Nouvelle-Zélande, a été utilisée pour estimer les statistiques de 2018 afin d’assurer la comparabilité des tableaux de données représentant les changements dans le temps. Par conséquent, ces résultats peuvent différer de ceux présentés pour l’ensemble de l’échantillon TALIS 2018 de la Nouvelle-Zélande, en particulier pour ceux fondés sur les déclarations des chefs d’établissement.
La classification des niveaux d’enseignement repose sur la Classification internationale type de l’éducation (CITE). La CITE est un instrument qui permet de recueillir des statistiques sur l’éducation au niveau international Dans TALIS 2008 et TALIS 2013, la CITE-97 a été utilisée pour rendre compte du niveau d’études des enseignants et des chefs d’établissement. La première classification, CITE-97, a été révisée et la nouvelle, CITE-2011, a été officiellement adoptée en novembre 2011. La CITE-2011 est la référence des niveaux d’études présentés dans les questionnaires TALIS 2018 destinés aux enseignants et aux chefs d’établissement. Les tableaux de données sur le niveau d’études des enseignants et des chefs d’établissement figurant dans le présent rapport sont fondés sur la CITE-2011. Un tableau de correspondance (tableau AI.B.2) a été utilisé pour traduire les catégories d’éducation de la CITE-97 utilisées dans TALIS 2008 et TALIS 2013 en catégories correspondant à la nouvelle CITE-2011, afin de produire des tableaux faisant état de l’évolution du niveau d’études des enseignants et des chefs d’établissement de 2008 à 2018. Ce tableau de correspondance a été utilisé pour compiler les tableaux I.4.11 et I.4.27 du chapitre 4 du volume I. Toutefois, l’évolution dans le temps du niveau d’études des enseignants et des chefs d’établissement devra être interprétée avec prudence en raison de la modification des classifications.
Pour certains pays, la correspondance entre la CITE-97 et la CITE-2011 a été révisée pour tenir compte des spécificités nationales, par rapport à l’approche générale présentée dans le tableau AI.B.2. En conséquence, pour les tableaux I.4.11 et I.4.27, le niveau 5B de la CITE-97 a été reclassé au niveau 6 de la CITE-2011 pour l’Italie et la Communauté flamande de Belgique.
En Autriche, l’ancienne « Pädagogische Akadmie » (académie pédagogique, niveau 5B de la CITE-97) a été transformée en « Pädagogische Hochschule » (collège universitaire de formation d’enseignants, niveau 6 de la CITE-2011) en 2007. Ainsi, dans le cas de l’Autriche, le changement important entre 2008 et 2018 des niveaux 5 et 6 de la CITE dans les tableaux I.4.11 et I.4.27 n’est pas seulement dû à la modification des classifications CITE, mais aussi au changement du système de formation des enseignants.
Au Portugal, les enseignants titulaires d’une « maîtrise pré-Bologne » sont classés au niveau 6 de la CITE. La question est présentée de manière à empêcher la désagrégation entre la « maîtrise pré-Bologne » et le « doctorat ».
En Slovénie, les enseignants titulaires d’une « licence pré-Bologne » sont classés au niveau 5 de la CITE (qui correspond habituellement à un enseignement supérieur de courte durée). La question est présentée de manière à empêcher la désagrégation entre la « licence pré-Bologne » et la « licence ».
[2] OCDE (2019), TALIS 2018 Technical Report, Éditions OCDE, Paris.
[1] UNESCO-USI (2012), Classification internationale type de l’éducation : CITE 2011, Institut de statistique de l’UNESCO, Montréal, http://uis.unesco.org/sites/default/files/documents/international-standard-classification-of-education-isced-2011-fr.pdf.