Système évolutif d'alerte précoce du Guatemala pour la prévention du décrochage scolaire

Le Guatemala affiche l'un des taux d'abandon scolaire les plus élevés d'Amérique centrale : près de 40 % des élèves de sixième année ne terminent pas la neuvième année. En collaboration avec le Ministerio de Educación (Mineduc), les chercheurs de la Banque mondiale Francisco Haimovich, Emmanuel Vázquez et Melissa Adelman ont construit un modèle de prédiction statistique n'utilisant que des données déjà collectées par les écoles — notes antérieures, assiduité, écart d'âge par rapport au niveau scolaire et caractéristiques de l'école — pour repérer, avant le début de l'année scolaire, les élèves finissant la sixième année les plus susceptibles d'abandonner lors de la transition vers le premier cycle du secondaire. Comme le modèle réutilisait un système d'information gouvernemental existant plutôt que d'exiger une nouvelle collecte de données, son coût marginal était négligeable.

Identifier suffisamment tôt les élèves finissant la sixième année à risque, afin que les écoles puissent intervenir avec un accompagnement et un soutien ciblés avant qu'ils n'abandonnent lors de la transition vers le premier cycle du secondaire, en utilisant uniquement des données administratives déjà existantes, permettant ainsi à l'outil d'être déployé à l'échelle nationale à un coût marginal quasi nul.

Les élèves signalés ont été orientés vers le personnel scolaire pour un accompagnement et un soutien ciblés. L'approche a été testée dans le cadre d'un essai contrôlé randomisé mené dans 4 000 écoles primaires (environ 17 % des écoles primaires du Guatemala) en 2018, enregistré sous l'identifiant AEA RCT AEARCTR-0004091.

Les écoles assignées au programme ont enregistré une réduction relative de 4 % de l'abandon scolaire (1,3 point de pourcentage) lors de la transition du primaire au secondaire ; parmi les écoles ayant mis en œuvre l'intervention comme prévu (« conformes »), la réduction a atteint 9 % (3 points de pourcentage). Le coût estimé du programme était inférieur à 3 USD par élève. La Banque mondiale et les chercheurs qualifient l'ampleur de l'effet de « relativement modeste », tout en soulignant que le coût marginal quasi nul et le recours à des données administratives existantes en font un cas rare d'outil éducatif prédictif testé à l'échelle administrative nationale avec un véritable groupe témoin.

Le modèle dépendant entièrement de l'exhaustivité des registres administratifs, sa précision est limitée par les systèmes de données scolaires sous-jacents ; la Banque mondiale a travaillé séparément avec le Guatemala pour renforcer ces capacités statistiques. Un modèle de prédiction parallèle a été co-développé pour le Honduras selon la même méthode.