La ligne rouge contre la ligne verte : comment la visualisation des données a révélé le fossé en mathématiques

Pendant des années, le département de l’éducation du conseil municipal de Makindye Ssabagabo a été confronté à des processus de gestion des données manuels et inefficaces. En s’appuyant sur des inspections physiques et des chiffres autodéclarés, des stratégies importantes ont souvent été élaborées sur la base d’informations incomplètes, retardées ou sujettes à des erreurs.

Le goulot d’étranglement se resserre chaque fois que les résultats des examens des apprenants de l’Uganda National Examination Board (UNEB) arrivent au format PDF, obligeant le personnel à perdre des jours à extraire manuellement et à taper les données dans Excel. Ce travail fastidieux ne permettait pas d’effectuer des analyses en temps voulu. Repérer des tendances telles que les écoles les plus performantes, les écarts entre les matières ou les disparités entre les sexes semblait presque impossible.

L’Introduction de DHIS2 au niveau municipal, soutenue par l’équipe du HISP Ouganda, a fondamentalement transformé ce flux de travail. Ce qui prenait autrefois des semaines peut désormais être accompli en une journée, grâce à l’analyse des données en temps réel, qui permet de prendre des décisions plus rapides et fondées sur des données probantes. Des tâches telles que l’identification de l’école la plus performante de la municipalité, l’analyse des taux de réussite par matière et la comparaison des performances par sexe se font désormais en toute transparence. Un exemple frappant de cette efficacité est l’analyse de l’UNEB de cette année, où les visualisations du tableau de bord du district ont révélé que les études sociales (SST) étaient la matière la plus performante, tandis que les mathématiques étaient à la traîne – le tout clairement affiché grâce à des graphiques linéaires instantanés générés par le système, révélant des informations qui étaient auparavant enfouies dans des PDF statiques.

Comme l’illustre le graphique ci-dessus, l’écart de performance est indéniable. Le pic de la ligne rouge représente les taux de réussite élevés en sciences sociales, tandis que la ligne verte révèle une performance nettement plus faible en mathématiques. Cette preuve visuelle évidente nous a incités à plonger immédiatement dans nos écoles UPE pour comprendre pourquoi les chiffres étaient si bas.

L’enquête a révélé que les écoles en difficulté, comme les prisons de Kigo et les écoles primaires de Busabala, souffraient d’un manque de personnel, d’une complaisance des enseignants et d’un manque de matériel de géométrie. Le département a réagi en lançant une restructuration, en recrutant du nouveau personnel, en affectant des enseignants expérimentés dans les écoles en difficulté et en distribuant des outils de mathématiques. Pour soutenir davantage les écoles en difficulté, certains enseignants chevronnés des écoles performantes ont été transférés stratégiquement dans les écoles moins performantes afin d’aider à stimuler les résultats scolaires globaux.

Auparavant, l’analyse locale était limitée car le portail de l’UNEB ne permettait pas de désagréger les résultats par division. Nous pouvions voir le score de la municipalité, mais pas les performances spécifiques de Ndejje, Masajja et Bunamwaya. Cependant, grâce à l’intégration du visualisateur de données de DHIS2, le département de l’éducation a pu filtrer les données géographiquement. Nous pouvons désormais comparer instantanément les résultats scolaires et les disparités entre les sexes d’une division à l’autre. Cela nous permet de cibler les ressources là où elles sont le plus nécessaires, plutôt que d’appliquer une solution globale. Les visualisations ci-dessous mettent en évidence ces différences, en identifiant les divisions les plus performantes et en soulignant les écarts en matière d’équité entre les sexes.

Le potentiel du district-DHIS2 va au-delà de l’analyse des résultats des examens. Le système évolue régulièrement pour devenir une base de données complète pour l’ensemble de la municipalité, résolvant ainsi le problème crucial du suivi des inscriptions scolaires. Au fur et à mesure de la mise-en-œvre, les utilisateurs auront un accès instantané à des statistiques vitales, allant des ratios enseignants-élèves à la disponibilité des salles de classe, dans les établissements publics et privés.

Cette inclusion est essentielle en Ouganda, où le secteur privé est massif. Les établissements privés représentant près de 60 % des inscriptions dans le secondaire et environ 40 % des écoles primaires au niveau national, les méthodes de planification antérieures, qui reposaient uniquement sur les données gouvernementales, laissaient le ministère dans l’ignorance d’une grande partie de la population étudiante.

Historiquement, les données étaient biaisées en faveur des écoles de l’enseignement primaire universel (EPU), avec peu d’informations sur les établissements privés, ce qui entraînait des rapports biaisés et une planification incomplète. Aujourd’hui, nous comblons cette lacune en saisissant les données de toutes les écoles enregistrées dans la municipalité. Ce qui nécessitait des mois d’inspections manuelles est désormais recueilli à l’aide de simples livrets et instantanément numérisé. Cela a considérablement amélioré la capacité du département à identifier les pénuries d’enseignants ou le besoin de salles de classe supplémentaires, et à prendre des décisions éclairées et opportunes sur l’allocation des ressources et la planification des programmes.

Le changement le plus visible se produit peut-être lors des réunions d’évaluation. Nous avons remplacé les rapports papier volumineux par des tableaux de bord personnalisables qui visualisent les indicateurs clés nécessaires en temps réel. Cela permet de soutenir les conversations des comités de gestion scolaire et les examens de l’éducation municipale, en remplaçant les disputes sur la qualité des données par des conversations productives sur les solutions.

Un exemple notable est le tableau de bord paramétré des performances de l’EPLE, présenté ci-dessous. Il a été développé spécifiquement pour afficher les résultats et les tendances propres à la division pour examen par les acteurs concernés, établissant ainsi une nouvelle norme de transparence au sein de la municipalité.

Nous nous concentrons désormais sur la mise-en-œvre complète, en veillant à ce que chaque école contribue à cette base de données de district et en tire profit. Avec le soutien technique du Centre HISP Ouganda et de la communauté DHIS2, nous nous éloignons des rapports ad hoc pour passer à un système durable et normalisé qui place les performances des élèves au centre de la planification municipale.

A propos de l’auteur :
Kitumba Mark Demotricius est un spécialiste des technologies de l’information et de la communication (TIC) qui occupe actuellement le poste de responsable du soutien informatique et des données à la municipalité de Makindye Ssabagabo. Il travaille en étroite collaboration avec le HISP Ouganda en tant que responsable du support DEMIS, de la saisie des données et de la formation. Doté d’une solide expérience dans le domaine des TIC, Mark soutient activement les innovations basées sur les données. Mark soutient activement les innovations basées sur les données dans le secteur de l’éducation et au-delà.