Méthodes de production et de collecte des données

Une série de méthodes doivent être utilisées pour produire les données nécessaires pour répondre à certaines des questions définies ci-dessus. De façon variable, les données: doivent être créées, peuvent exister et s’avérer suffisantes, ou peuvent exister mais s’avérer insuffisantes.

Données quantitatives

Des données quantitatives seront probablement déjà disponibles pour une série de domaines liés à l'éducation au niveau national ou international ; par exemple, les données et les bases de données associées générées par l'International Association for the Evaluation of Educational Achievement (IEA) et l'étude PIRLS (Progress in International Reading Literacy Study) et dans les rapports et dossiers des gouvernements nationaux. Elles existeront également au niveau institutionnel, où elles auront émergé des procédures standard de tenue des dossiers.

Plus le champ d'application de la base de données est large, plus le risque est grand qu'elle ait été établie à des fins autres que l'évaluation de la portée du DPE ou l'examen de questions d'équité. Il convient donc d'interroger les bases de données pour savoir si elles permettent de répondre efficacement aux questions d'équité liées au contexte. Par exemple, les données pertinentes concernant des groupes minoritaires ou vulnérables spécifiques sont-elles distinctes ? Fournissent-elles des chiffres globaux ou indiquent-elles la répartition ? Combien de données sont pertinentes pour le DPE et les activités liées à l'enseignement ; par exemple, les données qui ont des implications pour l'équité en ce qui concerne l'accès au programme, les résultats de l'évaluation, les résultats scolaires et/ou les pédagogies et pratiques appropriées.

D'autre part, les bases de données au niveau des classes sont susceptibles d'être plus utiles aux enseignants individuels, mais elles ne sont souvent pas utilisées de manière optimale et les messages concernant l’équité ne sont pas extraits. Par exemple, ces données peuvent prouver que certains enseignants ont réussi à améliorer le niveau des résultats grâce à la mise en œuvre d'une technique d'enseignement particulière, mais que d'autres n'y sont pas parvenus parce qu'ils n'ont pas mis en œuvre cette technique. Le personnel doit avoir à la fois la capacité et le temps d'interpréter les données, d'identifier les questions qui en découlent, d'examiner comment répondre au mieux à ces questions et par qui (c'est-à-dire à quel niveau) et de déterminer les mesures à prendre par la suite.

Données qualitatives

Elles porteront essentiellement sur les processus, les perceptions et les expériences vécues en matière de développement professionnel et d'engagement auprès des apprenants. Elles émergeront sur le plan interpersonnel et dépendront des récits personnels proposés dans les entretiens/groupes de discussion/sessions de retour d’informations : tout espace dans lequel les participants au développement professionnel peuvent commenter la manière dont les initiatives ont, ou n'ont pas, changé leur comportement ou leurs croyances en ce qui concerne leur pédagogie. La collecte de données doit tenir compte de l'avis de toutes les personnes impliquées dans l'activité de DPE (les enseignants, les animateurs de l'événement), de tout le personnel de soutien dont le travail sera affecté par les changements dans l'action des enseignants (par exemple, les assistants de classe), et des personnes concernées par les changements dans l'approche de l'enseignement (par exemple, les étudiants, d'autres collègues professionnels).

Complémentarité des données qualitatives et quantitatives

Bien qu'il existe une certaine distinction entre ces deux types de données, on peut les considérer comme complémentaires plutôt que de produire des bases distinctes pour la prise de décision. Toute mesure (donnée quantitative) doit être interprétée, et cette interprétation sera influencée par le contexte, ce qui compliquera son interprétation. Toute déduction à partir de données quantitatives sera affectée par des approches psychométriques, socioculturelles et locales (Ercikan et Roth, 2006). Les données qualitatives peuvent problématiser les données quantitatives en les interrogeant et en recherchant des preuves de la cause des conséquences. Il est donc essentiel qu'une approche collaborative soit adoptée pour l'évaluation du DPE afin que les décideurs, les législateurs et les praticiens puissent travailler ensemble pour identifier les pratiques fortes et améliorer les pratiques plus faibles.