Renforcer les systèmes de données en investissant dans la connaissance et l’innovation

Des données éducatives de qualité sont essentielles pour éclairer les décisions des gouvernements en matière de planification et de politiques éducatives et soutenir une gestion efficace des écoles. Ce blog explore la manière dont de bons investissements dans la connaissance et l'innovation peuvent contribuer à renforcer les systèmes de collecte de données.

28 août 2019 par Margaret Irving, GPE Secretariat, et Rudraksh Mitra, GPE Secretariat
|
Lecture : 6 minutes
Un élève comptant avec ses doigts pour résoudre un problème lié à l’évaluation précoce des mathématiques (EGMA) à Nairobi au Kenya. Crédit: PME/Deepa Srikantaiah
Un élève comptant avec ses doigts pour résoudre un problème lié à l’évaluation précoce des mathématiques (EGMA) à Nairobi au Kenya.
Credit: PME/Deepa Srikantaiah

Ce blog est le deuxième d’une série de six portant sur les Documents de réflexion du KIX commandée par le Secrétariat du PME, afin d’informer la conception et la mise en œuvre du mécanisme de Partage de connaissances et d’innovations (KIX). Il souligne également les résultats thématiques pertinents du Rapport sur les résultats 2019 et des évaluations du PME au niveau des pays actuellement en cours.

Des données sur l’éducation de qualité sont essentielles tant pour informer la planification et les décisions des États en matière de politiques, que pour une gestion efficace des établissements scolaires. Celles-ci constituent également la pierre angulaire de la responsabilité mutuelle.

De nombreux pays en développement ne disposent cependant pas de systèmes d’information et de gestion de l’éducation (SIGE) robustes et d’outils pour communiquer les données nécessaires aux gouvernements et partenaires, en vue de cibler les ressources là où les besoins sont les plus importants. L’Objectif de développement durable 4 (ODD 4) souligne la nécessité de garantir une exploitation élargie des données, afin d’orienter les améliorations des résultats de l’éducation en matière d’apprentissage et d’équité.

De nombreux pays en développement manquent de capacités pour produire et exploiter les données

L’Indicator 14 du Cadre de résultats du PME mesure la proportion de pays en développement partenaires (PDP) qui communiquent sur 10 des 12 indicateurs clés de l’éducation à l’Institut de la Statistique de l’UNESCO (ISU). Cela constitue un bon reflet de la capacité d’un système national de données à produire et communiquer rapidement des données.

Les résultats de l’Indicateur 14 du Rapport sur les résultats 2019 sont tout de même préoccupants : les taux n’ont pas beaucoup changé entre 2015 et 2018, avec seulement 34 % des 61 PDP évalués en 2018 communiquant sur 10 des 12 indicateurs clés de l’éducation, contre 30 % en 2015.

Le manque de financement entrave les possibilités de collecte de données

Les récentes évaluations du PME au niveau des pays indiquent que plusieurs obstacles entravent le développement de systèmes de données viables.

Le financement insuffisant et imprévisible du suivi sectoriel complique le recrutement par les pays de personnel technique en nombres adéquats, et selon les capacités requises, pour développer et mettre en œuvre des systèmes de données pour produire en série les données chronologiques nécessaires à la compréhension des tendances.

En outre, les investissements dans les systèmes de données sont fragmentés, ce qui aboutit souvent à l'existence de multiples systèmes de données parallèles qui ne produisent pas de données comparables. Enfin, certains pays rencontrent des obstacles physiques à la collecte régulière de données fiables, en particulier dans les régions isolées ou les zones sans accès à l'électricité et à Internet.

En raison de ces faiblesses, les évaluations ont également révélé que les pays partenaires ne disposaient pas de données suffisantes pour suivre de manière adéquate la mise en œuvre de leurs plans sectoriels.

Le PME investit dans des solutions liées aux données à travers des financements et la recherche

Reconnaissant la nécessité d'investir davantage et mieux dans les systèmes de données, le PME a octroyé des financements importants au développement SIGE dans les pays partenaires. Ainsi, sur les 34 financements pour la mise en œuvre de programmes actifs à la fin de l'exercice 2018, 85 % ont soutenu le développement d'un SIGE.

Le PME a également récemment lancé le mécanisme de Partage de connaissances et d’innovations (KIX), conçu pour promouvoir le partage et le financement de solutions et d’innovations ayant fait leurs preuves dans le domaine de l’éducation.

Le renforcement des systèmes de données est un des six domaines thématiques traités par le KIX, et un document de réflexion sur les systèmes de données a été élaboré pour cartographier les connaissances existant et identifier les lacunes et les opportunités à saisir. Il convient de remarquer que, quel que soit le domaine thématique, la notion de données fiables est constamment soulignée comme principal obstacle aux progrès.

« Relever le défi des données dans l’éducation » commence par remarquer que le secteur est confronté à deux grandes difficultés : la disponibilité des données (essentiellement liée à l’offre) et la façon dont les données sont exploitées (essentiellement liée à la demande). Cet examen complet des données renforce bon nombre des conclusions tirées par les évaluations au niveau des pays du PME.

Les difficultés liées à la disponibilité des données sont partiellement dues au fait que les services chargés des données dans la plupart des ministères de l’éducation sont en sous-effectifs et sous-financés. Ils s’appuient également sur des systèmes de données optimisés pour communiquer sur les chiffres de la scolarisation et les intrants plutôt que sur la qualité de la scolarité et les résultats de l’apprentissage, plus difficiles à mesurer.

De meilleures données pour la Gambie
En Gambie, le programme baptisé Results for Education Achievement and Development, cofinancé par le PME, est un exemple de ce que ces investissements peuvent accomplir en termes d’amélioration de la production et l’exploitation de données. Ce programme était aligné sur le plan sectoriel de l’éducation de la Gambie, qui prévoyait des dispositions pour renforcer le SIGE afin de produire, dans les délais, des données fiables et pertinentes. Le programme a mis en lien les résultats du Test national d’évaluation (TNE) sur différentes années pour permettre la comparaison des résultats dans le temps et a relié ces données à celles du SIGE, des ressources humaines du secteur éducatif et aux données des départements de l’éducation aux niveaux régionaux. Les acteurs nationaux ont ainsi pu exploiter cet ensemble complet de données dans le cadre de revues sectorielles régulières fondées sur des données probantes et appliquer les recommandations de ces revues afin d’améliorer.

Des enseignants publiant des résultats aux examens dans le Comté de Nyeri au Kenya en avril 2017 CREDIT: PME/Kelley Lynch
Des enseignants publiant des résultats aux examens dans le Comté de Nyeri au Kenya en avril 2017

Most systems track data only at the aggregate level, not at the child level; they focus on the “average child.” This makes it difficult to assess whether the education sector is paying attention to the most vulnerable or using the right interventions to reach them.

In contrast to the health sector, there is also relatively little use of random-sample survey data, and there is insufficient investment in simple and adaptable ‘modular’ EMIS, that could be easily set up and deployed in situations of conflict and fragility.

Challenges to how data are used stem from the fact that data are not being collected and developed to address the needs of frontline users. This leads to a lack of demand for data among stakeholders in education that is not as apparent in the other social sectors.

Existing education data systems tend to support data flows up from schools to national and global levels, without much opportunity for use in solving local problems. Data systems also typically do not produce comprehensive reports detailing what is happening within schools (enrollment, dropout, learning, teachers, finances, and poverty and health contexts) as actual management units. The absence of complete school data means that major efficiency and equity issues are missed at the district and national levels.

Investing in capacity building and innovation

In response to these challenges, the KIX paper proposes a number of areas for potential investment with a focus on three broad themes: capacity-building through global and regional mechanisms, generation of evidence including through evaluations, and promising new innovations.

This broad menu includes both conventional supply side propositions, such as the use of technological innovations to improve data availability and use, but a call to investigate how to support demand-side concerns, including better evidence on user needs and habits at the school and district levels to inform EMIS design and improve data utilization.

As such, the paper calls for a clear focus not just on generating more and better data, but also ensuring is it used to support a culture of data-driven decision making for policy, planning and management.

As the proposals for the KIX global call are submitted by October 1st - and the regional grant proposals in April/May 2020 – it will be exciting to see how KIX investments provide opportunities for tangible capacity development, research support, and innovative practices to help countries improve their capacity to collect and use data. Additionally, the KIX Regional Hubs will provide an opportunity for countries to learn from their peers on innovative approaches to strengthening data systems.

This blog draws from the KIX paper “Meeting the Data Challenge in Education”, written by Luis Crouch.

----------

KIX blog series:

1. What GPE does to strengthen early chilhood care and education

Lire aussi

Laisser un commentaire

Votre adresse email ne sera pas divulguée. Tous les champs sont requis

Le contenu de ce champ sera maintenu privé et ne sera pas affiché publiquement.

Comments

  • Aucune balise HTML autorisée.
  • Les lignes et les paragraphes vont à la ligne automatiquement.
  • Les adresses de pages web et les adresses courriel se transforment en liens automatiquement.