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Les compétences en mathématiques et en sciences à 15 ans et le choix du programme universitaire : différences selon le sexe

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Descriptifs

Le tableau 2 présente la moyenne des scores en mathématiques et en sciences à 15 ans selon le premier programme universitaire suivi et selon le sexe. La première chose que l’on constate est qu’en moyenne, les hommes ont des scores en mathématiques significativement plus élevés que les femmes, 589 contre 569 (écart significatif au niveau 0,01), alors que, si l’on examine les scores en sciences, les hommes ont un résultat moyen plus élevé, mais, dans ce cas, il n’est pas statistiquement différent de celui des femmes. Cette constatation n’est pas totalement surprenante étant donné que des résultats semblables ont été obtenus lors de travaux antérieurs (Bussière et coll., 2007).

Tableau 2 Moyenne des scores du PISA en mathématiques et en sciences selon le type de premier programme à l'université, selon le sexe

En ce qui concerne le type de premier programme universitaire, nous observons des différences marquées entre les sexes dans les scores du PISA en mathématiques pour les programmes en sciences sociales et en commerce. À l’opposé, les hommes qui ont débuté des programmes en STGM, en santé ou dans d’autres domaines avaient un score moyen en mathématiques plus élevé à 15 ans, mais la différence avec les scores moyens des femmes n’était pas statistiquement significative.

Néanmoins, tant pour les hommes que pour les femmes, les scores moyens en mathématiques sont les plus élevés chez ceux qui se sont inscrits à des programmes en STGM, ce qui est également vrai lorsqu’on examine les scores moyens en sciences. Par conséquent, chez les hommes et les femmes, des scores plus élevés en mathématiques/sciences à 15 ans se traduisent par une plus grande possibilité que le premier programme universitaire soit dans un domaine des STGM. Or, étant donné l’absence d’une différence statistiquement significative entre les moyennes des hommes et des femmes, on pourrait croire que les scores obtenus en mathématiques et en sciences opèrent de façon assez semblable sur le fait que le premier programme universitaire soit ou non dans un domaine des STGM, qu’on soit un homme ou une femme.

L’absence de différences marquées entre les sexes pour les programmes en STGM s’explique peut-être par le fait que les niveaux moyens d’aptitude aux mathématiques/sciences sont examinés, lesquels ne permettent pas de discerner les différences de la répartition entre les hommes et les femmes. Le tableau 3 présente la proportion des jeunes qui sont admis dans chacun des types de programmes universitaires selon le niveau d’aptitude aux mathématiques/sciences et le sexe. Une aptitude aux mathématiques/sciences élevée se définit comme le quatrième niveau de compétence ou un niveau plus élevé, alors qu’une aptitude faible se définit comme le troisième niveau de compétence ou un niveau inférieur.

Tableau 3 Premier programme universitaire choisi par les participants à l'EJET-PISA ayant fréquenté l'université, selon la catégorie de scores du PISA et selon le sexe

Le tableau 3 montre que les premiers programmes universitaires les plus fréquents chez les femmes, quelle que soit leur aptitude aux mathématiques ou aux sciences, sont les sciences sociales, suivies des programmes en STGM, du commerce, de la santé et, enfin, de tous les autres programmes. Par exemple, environ 50 % des femmes, peu importe leurs compétences en mathématiques et en sciences, choisissent les sciences sociales. Fait intéressant, bien qu’elles soient aussi plus susceptibles d’opter pour des programmes en sciences sociales, les femmes ayant de moins bonnes compétences en mathématiques et en sciences sont proportionnellement moins nombreuses à choisir des programmes en STGM que leurs homologues fortes en mathématiques ou en sciences (environ 15 % contre 23 %). Ainsi, parmi les jeunes femmes, il semble y avoir un lien relativement fort entre l’aptitude aux mathématiques/sciences à 15 ans et les domaines d’études universitaires qui nécessitent un solide bagage en sciences et en mathématiques (les domaines des STGM) comparativement aux autres.

À l’inverse, chez les jeunes hommes, les premiers programmes universitaires les plus fréquents, quelle que soit l’aptitude aux mathématiques ou aux sciences, sont dans les domaines des STGM, sauf pour les hommes qui ont une aptitude aux sciences plus faible. Dans ce cas, une plus grande proportion opte pour les sciences sociales. Tout comme les femmes, peu importe leur aptitude aux mathématiques/sciences, les hommes s’inscrivent en sciences sociales dans des proportions semblables (un peu plus de 30 %). Cependant, comme leurs homologues de sexe féminin, les hommes ayant une aptitude aux mathématiques et aux sciences faible s’inscrivent à des programmes en STGM bien moins souvent que ceux qui ont une aptitude aux mathématiques et aux sciences élevée. La différence est d’environ 7 points de pourcentage (45,7 moins 38,5) dans le cas des mathématiques et encore plus grande, soit de 12 points de pourcentage (42,5 moins 30,1) dans le cas des sciences. Par conséquent, comme chez les femmes, il semble y avoir un lien relativement fort entre l’aptitude aux mathématiques/sciences à 15 ans et le choix des domaines des STGM par les hommes; au sein de chacun des sexes, de telles différences en fonction des aptitudes ne sont pas aussi visibles dans les autres disciplines.

Ces résultats descriptifs laissent entendre que, comme dans le tableau 1B, les jeunes femmes sont plus susceptibles de choisir les sciences sociales comme premier programme universitaire et que ce choix ne change pas, que leur niveau d’aptitude aux mathématiques ou aux sciences soit élevé ou faible. En d’autres termes, le premier programme universitaire le plus populaire chez les jeunes femmes, peu importe l’aptitude aux mathématiques/sciences, est dans le domaine des sciences sociales. Par contre, chez les jeunes hommes, les programmes les plus populaires sont dans les domaines des STGM, sauf pour ceux qui ont une aptitude aux sciences plus faible, qui sont plus portés à choisir des programmes en sciences sociales. Enfin, selon certaines indications, les jeunes, quel que soit leur sexe, qui possèdent de solides compétences en mathématiques/sciences sont plus enclins à choisir des programmes en STGM que leurs homologues ayant de moins bonnes compétences. L’écart est un peu plus grand pour les sciences que pour les mathématiques. Nous examinerons ces relations plus à fond dans la prochaine section, à l’aide de techniques à plusieurs variables qui prennent en compte d’autres variables explicatives importantes.

Régression logistique multinomiale

Le tableau 4 présente les estimations de trois spécifications de modèles de régression logistique multinomiale pour des sous-échantillons en mathématiques et en sciences. Le premier modèle est le cas bivarié, qui comprend uniquement l’aptitude aux mathématiques/sciences selon le sexe. Le deuxième modèle comporte la variable des mathématiques/sciences selon le sexe, ainsi qu’une vaste gamme de variables explicatives (mentionnées précédemment) que l’on sait liées à l’aptitude aux mathématiques/sciences ou au choix d’un programme. Les deux seules variables explicatives qui ne font pas partie du deuxième modèle sont les notes en mathématiques/sciences et les capacités autoévaluées en mathématiques. Ces deux autres variables sont examinées dans le troisième modèle. Le tableau 5 présente les résultats de toutes les variables de contrôle du troisième modèle (le modèle complet). Aux tableaux 4 et 5, les résultats ont été transformés de logits multinomiaux à des effets marginaux moyens pour en faciliter l’interprétation. On peut les interpréter comme l’effet du changement d’une unité d’une variable explicative donnée sur la probabilité du choix de chaque programme universitaire. Quatre catégories d’aptitude aux mathématiques/sciences selon le sexe sont précisées : femme-PISA élevé, femme-PISA faible, homme-PISA élevé, homme-PISA faible. Dans toutes les analyses, les jeunes femmes ayant des scores élevés en mathématiques/sciences au PISA constituent la catégorie de référence.

Tableau 4 Effets marginaux moyens de l'aptitude aux mathématiques/sciences à 15 ans selon le sexe, fondés sur trois modèles logit multinomiaux de prédiction du choix du programme universitaire

L’effet de l’aptitude aux mathématiques/sciences et du sexe sur le choix du programme

Puisque les résultats bivariés figurant dans le haut du tableau 4 reprennent les proportions données dans le tableau 3, nous nous attardons ici à la manière dont les coefficients changent selon les modèles lorsque l’on ajoute les variables de contrôle. Deux relations tirées des résultats bivariés, et de la manière dont ils changent lorsque l’on inclut les variables de contrôle, seront évaluées : 1) La différence entre les sexes est-elle toujours présente dans le choix des programmes en STGM et sciences sociales? 2) Les hommes et les femmes ayant une aptitude aux mathématiques/sciences élevée, telle que mesurée au moyen des scores du PISA, sont-ils plus susceptibles de s’inscrire à des programmes en STGM que leurs homologues ayant une aptitude faible, même lorsque l’on tient compte de facteurs tels que les notes en mathématiques/sciences et les capacités autoévaluées en mathématiques1?

Tout d’abord, nous avons observé que les hommes, peu importe leur aptitude aux mathématiques, présentent une probabilité plus élevée que les femmes de s’inscrire à des programmes en STGM. Par exemple, dans le cas bivarié, les hommes ayant une aptitude aux mathématiques élevée ont une probabilité d’aller dans un domaine en STGM qui est 22,4 % supérieure à celle des femmes ayant une aptitude aux mathématiques semblable (l’effet 0,224 indiqué au tableau 4). En outre, même les hommes ayant une aptitude aux mathématiques faible présentent une probabilité de suivre un programme en STGM 15,3 % plus élevée que les femmes qui ont une aptitude aux mathématiques élevée. Cet avantage masculin de participation à des programmes en STGM se maintient dans le deuxième modèle, et même dans le troisième, lorsque l’on ajoute les notes en mathématiques et les capacités autoévaluées en mathématiques. Dans le modèle complet, les hommes affichant une aptitude aux mathématiques élevée ont une probabilité de choisir un programme en STGM à l’université 17,8 % plus grande que les femmes ayant une aptitude tout aussi élevée, tandis que les hommes ayant une aptitude aux mathématiques faible ont une probabilité 19,4 % plus grande2.

Lorsque les résultats associés à la relation entre les sciences, le sexe et le choix d’un domaine des STGM sont examinés, des conclusions semblables s’en dégagent, si ce n’est que les hommes possédant une aptitude aux sciences faible ne présentent pas une probabilité plus grande d’être inscrits à des programmes en STGM que les femmes ayant une aptitude aux sciences élevée. Par exemple, dans le troisième modèle, les hommes affichant une aptitude élevée ont une probabilité de suivre des programmes en STGM 11,3 % plus grande que les femmes ayant un niveau tout aussi élevé, alors que la valeur pour les hommes ayant une aptitude aux sciences faible est à peine significative au niveau de 10 %. Une partie de l’écart entre les hommes et les femmes ayant une aptitude aux sciences élevée et qui choisissent un domaine des STGM s’explique par les autres variables explicatives étant donné que, dans le cas bivarié, les hommes possédant une aptitude élevée ont une probabilité 18,7 % plus grande de se diriger vers un programme en STGM, qui est réduite d’environ 7 points de pourcentage une fois que les notes en sciences et les compétences autoévaluées en mathématiques sont incluses3.

À l’inverse, les femmes sont plus susceptibles de choisir les programmes en sciences sociales, peu importe leur aptitude en mathématiques ou en sciences. Par exemple, selon le troisième modèle, les hommes possédant une aptitude aux mathématiques élevée ont une probabilité de suivre des programmes en sciences sociales 12,6 % moins grande que les femmes ayant une aptitude aux mathématiques tout aussi élevée. Chez les hommes affichant une aptitude aux mathématiques moins élevée, la probabilité (15,9 %) de suivre un programme de sciences sociales est encore plus faible lorsque celle-ci est comparée aux femmes ayant une aptitude aux mathématiques élevée4. Un effet semblable ressort des résultats en sciences.

Par conséquent, il semble que l’aptitude aux mathématiques et aux sciences explique peu l’écart entre les sexes dans le choix d’un programme, du moins lorsque l’on examine les programmes en STGM et en sciences sociales. Bien sûr, les femmes ayant une aptitude aux mathématiques élevée ont une probabilité plus grande d’être admises à des programmes en STGM que leurs homologues possédant une aptitude aux mathématiques et aux sciences plus faible, mais leur aptitude aux mathématiques plus élevée ne suffit pas pour combler l’écart de participation aux programmes STGM les séparant des hommes ayant une aptitude aux mathématiques plus faible. Vraisemblablement, quelque chose d’autre que l’aptitude (mesurée au moyen des tests du PISA) est à l’origine de la différence dans la décision des hommes et des femmes de choisir l’un de ces deux types de programmes à l’université. De plus, il s’agit de quelque chose d’autre que les notes en mathématiques/sciences, les capacités  autoévaluées en mathématiques et plusieurs autres facteurs liés au rendement des élèves et à leurs intérêts scolaires à 15 ans5.

La deuxième question à examiner consiste à savoir si les hommes et les femmes ayant une aptitude aux mathématiques/sciences élevée (mesurée au moyen des scores du PISA) sont plus susceptibles d’être admis à des programmes en STGM que leurs homologues possédant une aptitude faible (même sexe), une fois que l’on a tenu compte de facteurs tels que les notes en mathématiques/sciences et les capacités autoévaluées en mathématiques. Chez les femmes, les résultats du tableau 4 montrent que les notes et les capacités autoévaluées en mathématiques ont peut-être une plus grande incidence sur le choix d’un programme que leur aptitude mesurée au moyen des scores du PISA. Par exemple, dans le cas bivarié, les femmes ayant de moins bons scores en mathématiques au PISA avaient une probabilité 8 % moins grande d’être admises à un programme en STGM que les femmes ayant des scores élevés en mathématiques au PISA. Dans le deuxième modèle, cette différence, bien qu’elle soit toujours significative, a été ramenée à 7,3 % et, dans le troisième modèle, la différence dans le choix d’un programme en STGM fondé sur les scores en mathématiques au PISA est complètement éliminée chez les femmes. Par conséquent, chez les femmes, l’aptitude aux mathématiques, mesurée au moyen des scores du PISA, ne suffit pas pour expliquer les écarts dans la fréquentation des programmes en STGM à l’université, une fois que les notes en mathématiques et les capacités autoévaluées en mathématiques sont prises en compte6. Des constatations semblables ont été observées chez les femmes en ce qui concerne les scores du PISA en sciences et le choix d’un programme en STGM : les notes en sciences, ainsi que la perception de leurs propres capacités en mathématiques, expliquent la différence entre les jeunes femmes dont l’aptitude aux sciences est élevée et celles chez qui elle est faible.

Chez les hommes, il n’y a pas de véritable différence dans la probabilité de l’admission à un programme en STGM en fonction des scores du PISA en mathématiques. Dans le modèle bivarié, la différence entre ces deux groupes est seulement significative au niveau de 10 %. Dans les deux autres modèles, il n’y a pas de différence. Dans les résultats en sciences, dans le cas bivarié, les hommes ayant des scores élevés en sciences au PISA ont une probabilité 12 % (p < 0,01) plus élevée d’être admis à un programme en STGM que leurs homologues ayant une aptitude faible. Toutefois, cette différence est complètement éliminée dans le deuxième modèle, une fois que l’on inclut la plupart des variables de contrôle7.

L’effet des notes et des capacités autoévaluées sur le choix d’un programme

Le tableau 5 présente les effets marginaux des covariables utilisées dans le troisième modèle, soit le modèle complet. Étant donné que les estimations des modèles ne sont pas faites séparément selon le sexe, ces effets marginaux ne peuvent rien dévoiler à propos de l’écart entre les sexes dans la fréquentation des programmes. Pour ce faire, il faudrait que d’autres analyses s’attardent séparément aux hommes et aux femmes. Néanmoins, il est instructif de présenter les résultats des notes en mathématiques et en sciences et des capacités autoévaluées en mathématiques, en raison de l’importance que ces deux mesures revêtent pour ce qui est du sexe, des scores du PISA et du choix d’un programme universitaire.

Tableau 5 Effets marginaux moyens des variables de contrôle utilisées dans le modèle 3 (modèle complet) tirés du tableau 4 : fondés sur les modèles logit multinomiaux de prédiction du choix du programme universitaire

En ce qui concerne les notes, les plus élevées (notes moyennes de 90 % à 100 %) sont associées à une plus grande probabilité de 6,7 % et de 9,4 % (que les notes moyennes de 80 % à 89 %) d’être admis dans un domaine des STGM, respectivement pour les notes en mathématiques et en sciences. À l’inverse, les personnes qui avaient des notes moyennes inférieures à 80 % étaient beaucoup moins portées à s’inscrire dans les domaines en STGM que les personnes dont les notes moyennes allaient de 80 % à 89 %. Les jeunes qui avaient des notes moyennes en mathématiques de 90 % à 100 % étaient cependant moins enclins à s’inscrire en sciences sociales que les jeunes dont les notes moyennes variaient entre 80 % et 89 %. Les notes avaient moins d’incidence sur les autres domaines, sauf que les personnes ayant les notes en mathématiques les plus basses étaient beaucoup moins portées à s’inscrire à des programmes de santé que celles dont les notes moyennes en mathématiques allaient de 80 % à 89 %. Les notes en sciences avaient cependant un effet un peu moins grand sur le choix d’un programme.

Comme il fallait s’y attendre, les capacités autoévaluées en mathématiques (classées sur une échelle allant de faibles à excellentes) avaient un effet très semblable sur le choix du programme à celui des notes en mathématiques, notamment les jeunes qui disaient avoir une aptitude aux mathématiques élevée étaient également plus enclins à choisir des programmes en STGM et moins susceptibles d’opter pour des programmes en sciences sociales. Chaque fois que l’on monte dans l’échelle, la probabilité de choisir un programme en STGM augmente de 9,7 %, tandis que la probabilité d’opter pour un programme de sciences sociales diminue de 10 %. Les capacités autoévaluées en mathématiques ont un effet similaire dans les modèles faisant appel au sous-échantillon des sciences.

Notes

  1. Les résultats liés aux domaines STGM et aux sciences sociales sont ceux sur lesquels nous nous concentrons, puisqu’il s’agit des deux premiers programmes universitaires de choix.
  2. Dans des analyses supplémentaires, qui intègrent les notes en mathématiques et les capacités autoévaluées en mathématiques individuellement dans le troisième modèle, les capacités autoévaluées ont une plus grande incidence sur la réduction de la différence entre les hommes et les femmes possédant une aptitude aux mathématiques élevée qui choisissent des programmes en STGM. Ces résultats sont disponibles sur demande.
  3. Dans des analyses supplémentaires, les capacités  autoévaluées en mathématiques avaient une plus forte incidence que les notes en sciences sur la réduction de l’écart entre les hommes et les femmes dans les programmes en STGM. Ces données sont disponibles sur demande.
  4. En outre, bien que cela ne soit pas illustré de manière explicite dans le tableau 4, les femmes affichant une aptitude aux mathématiques faible ont une probabilité bien plus grande de suivre un programme en sciences sociales que les hommes, peu importe leur aptitude aux mathématiques. Ce fait est illustré par l’effet marginal positif associé aux femmes ayant une aptitude aux mathématiques faible (0,012).
  5. Finnie et Childs (2010) ont également constaté que les notes en mathématiques et en sciences expliquaient peu l’écart entre les sexes quant à la fréquentation des programmes en STGM.
  6. Puisque le présent document est surtout axé sur le croisement entre les scores du PISA et le sexe, de sorte que l’interaction entre les notes et le sexe, de même que l’interaction entre les capacités autoévaluées en mathématiques et le sexe, n’ont pas été intégrées dans les modèles. Ces relations sont intéressantes, mais nous les laissons à de prochains travaux.
  7. Il est difficile de savoir quelles variables explicatives présentées dans le deuxième modèle expliquent la différence entre les hommes ayant des scores élevés et plus faibles en sciences au PISA; il faudrait effectuer une analyse plus poussée pour isoler chacun des facteurs.
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