En effet, l’étude révèle que de nombreuses écoles qui reçoivent des notes relativement faibles obtiennent de meilleurs résultats que ces notes ne le laisseraient entendre. Les évaluations conventionnelles, comme le montre clairement la recherche, sont fortement corrélées à la race. Plus précisément, de nombreuses évaluations publiées par les écoles sont très positivement corrélées à la part du corps étudiant qui est blanche.

"Les résultats moyens d'une école reflètent, dans une certaine mesure, la composition démographique de la population qu'elle dessert", déclare Josh Angrist, économiste au MIT, lauréat du prix Nobel qui analyse depuis longtemps les résultats de l'éducation. Angrist est co-auteur de « Race and the Mismeasure of School Quality », paru dans American Economic Review :Insights. .

L'étude, qui examine les districts scolaires de Denver et de New York, a le potentiel d'améliorer considérablement la façon dont la qualité des écoles est mesurée.

Au lieu de mesures globales brutes telles que les résultats des tests, l'étude utilise les changements dans les résultats des tests et un ajustement statistique pour la composition raciale pour calculer des mesures plus précises des effets causals de la fréquentation d'une école particulière sur les acquis d'apprentissage des élèves. Cette recherche méthodologiquement sophistiquée s'appuie sur le fait que Denver et la ville de New York répartissent toutes deux les élèves dans les écoles de manière à permettre aux chercheurs d'imiter les conditions d'un essai randomisé.

En documentant une forte corrélation entre les systèmes de notation actuellement utilisés et la race, l'étude révèle que les étudiants blancs et asiatiques ont tendance à fréquenter des écoles mieux notées, tandis que les étudiants noirs et hispaniques ont tendance à être regroupés dans des écoles moins bien notées.

"Des mesures simples de la qualité de l'école, basées sur les statistiques moyennes de l'école, sont invariablement fortement corrélées à la race, et ces mesures ont tendance à être une indication trompeuse de ce à quoi vous pouvez vous attendre en envoyant votre enfant dans cette école", explique Angrist. .

Les auteurs de l'article sont Angrist, professeur Ford d'économie au MIT; Peter Hull, professeur d'économie à l'Université Brown; Parag Pathak, professeur d'économie de la promotion 1922 au MIT; et Christopher Walters Ph.D., professeur agrégé d'économie à l'Université de Californie à Berkeley. Angrist et Pathak sont tous deux professeurs au département d'économie du MIT et co-fondateurs de Blueprint Labs du MIT, un groupe de recherche qui examine souvent les performances scolaires.

L'étude utilise les données fournies par les districts scolaires publics de Denver et de New York, où les élèves de 6e année postulent pour des places dans certains collèges, et les districts utilisent un système d'attribution des écoles. Dans ces districts, les étudiants peuvent opter pour n'importe quelle école du district, mais certaines écoles sont sursouscrites. Dans ces circonstances, le district utilise un numéro de loterie aléatoire pour déterminer qui obtient un siège et où.

Grâce à la loterie intégrée à l'algorithme d'attribution des sièges, des groupes d'élèves par ailleurs similaires fréquentent au hasard un éventail d'écoles différentes. Cela facilite les comparaisons qui révèlent les effets causals de la fréquentation scolaire sur les gains d’apprentissage, comme dans un essai clinique randomisé du type utilisé dans la recherche médicale. À l'aide des résultats des tests de mathématiques et d'anglais, les chercheurs ont évalué les progrès des élèves à Denver entre 2012-2013 et 2018-2019, et à New York entre 2016-2017 et 2018-2019.

Il se trouve que ces systèmes d'affectation scolaire sont des mécanismes que certains chercheurs ont contribué à construire, leur permettant de mieux comprendre et mesurer les effets de l'affectation scolaire.

"Un dividende inattendu de notre travail de conception des systèmes de choix centralisés de Denver et de New York est que nous voyons comment les élèves sont rationnés dans les écoles [réparties entre]", explique Pathak. "Cela conduit à une conception de recherche capable d'isoler les causes et les effets."

En fin de compte, l’étude montre qu’une grande partie de la variation d’une école à l’autre dans les résultats bruts globaux des tests provient du type d’élèves d’une école donnée. Il s’agit d’un cas de ce que les chercheurs appellent un « biais de sélection ». Dans ce cas, le biais de sélection provient du fait que les familles les plus favorisées ont tendance à préférer les mêmes ensembles d'écoles.

"Le problème fondamental ici est le biais de sélection", explique Angrist. "Dans le cas des écoles, le biais de sélection est très conséquent et constitue une grande partie de la vie américaine. De nombreux décideurs, qu'il s'agisse de familles ou de décideurs politiques, sont induits en erreur par une sorte d'interprétation naïve des données." /P>

En effet, note Pathak, la prépondérance des évaluations scolaires plus simplistes aujourd'hui (que l'on trouve sur de nombreux sites Web populaires) crée non seulement une image trompeuse de la valeur ajoutée que les écoles apportent aux élèves, mais a également un effet d'auto-renforcement, puisque bien préparées et mieux- Les familles ont augmenté les coûts de logement à proximité d'écoles très bien notées. Comme l'écrivent les chercheurs dans l'article, "les systèmes de notation biaisés orientent les ménages vers des écoles appartenant à de faibles minorités plutôt que vers des écoles de haute qualité, tout en pénalisant les écoles qui améliorent les résultats des groupes défavorisés."

L'équipe de recherche espère que leur étude amènera les districts à examiner et à améliorer la façon dont ils mesurent et rendent compte de la qualité des écoles. À cette fin, Blueprint Labs travaille avec le ministère de l'Éducation de la ville de New York pour tester un nouveau système de notation plus tard cette année. Ils prévoient également des travaux supplémentaires examinant la manière dont les familles réagissent à différents types d'informations sur la qualité de l'école.

Étant donné que les chercheurs proposent d'améliorer les notes d'une manière qu'ils estiment simple, en tenant compte de la préparation et de l'amélioration des élèves, ils pensent qu'un plus grand nombre de responsables et de districts pourraient être intéressés par la mise à jour de leurs pratiques de mesure.

"Nous espérons que le simple ajustement de régression que nous proposons permettra aux districts scolaires d'utiliser relativement facilement notre mesure dans la pratique", a déclaré Pathak.