Data Must Speak: Donner la chance de promotion et de réussite à toutes les filles

Data Must Speak: Donner la chance de promotion et de réussite à toutes les filles

AUTHOR(S)
Jessica Bergmann; Renaud Comba; Alexis Le Nestour; Komlan Samati

Published: 2023 Innocenti Research Briefs

Le gouvernement togolais, à travers le plan sectoriel de l'éducation (PSE) 2014-2025, vise à atteindre une éducation primaire universelle de qualité. A travers cet objectif, le gouvernement reconnaît les défis actuels en liaison avec l'accès et la participation à l’éducation primaire, ainsi que dans la rétention de tous les écoliers Togolais. Mieux comprendre les performances des écoles fait partie des actions nécessaires pour relever ces défis.

Cette note thématique, dont le sujet traite de l’education des filles: leurs apprentissages et leurs progressions dans le systeme educatif Togolais, fait partie d'une série de notes thematiques qui présente les résultats principaux de l’analyse quantitative de la recherche Data Must Speak (DMS) au Togo. En fusionnant et en analysant les bases de données administratives déjà existantes dans le pays, cette série met en évidence les ressources et les facteurs contextuels spécifiques associés aux bonnes performances scolaires au Togo. Plus important encore, elle vise à informer le dialogue politique et la prise de décision au Togo et dans d'autres pays intéressés.

Data Must Speak - une initiative mondiale mise en œuvre depuis 2014 - vise à combler le manque d’évidence afin d’atténuer la crise de l'apprentissage en utilisant les données existantes. La recherche DMS sur les modèles positives est cocréée et mise en œuvre conjointement avec les ministères de l'Éducation et des partenaires clés. Elle s'appuie sur des méthodes mixtes et des approches innovantes (telles que l'approche modèle positive, les sciences du comportement, la recherche sur la mise en œuvre et la science de la mise à l'échelle) pour produire des connaissances et des enseignements pratiques sur "ce qui fonctionne", "pourquoi", et "comment" mettre à l'échelle ces solutions locales.

La recherche DMS est actuellement mise en œuvre dans 14 pays : Brésil, Burkina Faso, Côte d'Ivoire, Éthiopie, Ghana, République démocratique populaire de lao, Madagascar, Mali, Népal, Niger, République-Unie de Tanzanie, Tchad, Togo et Zambie.

Data Must Speak: Investir dans la profession enseignante

Data Must Speak: Investir dans la profession enseignante

AUTHOR(S)
Jessica Bergmann; Renaud Comba; Alexis Le Nestour; Komlan Samati

Published: 2023 Innocenti Research Briefs

Le gouvernement togolais, à travers le plan sectoriel de l'éducation (PSE) 2014-2025, vise à atteindre une éducation primaire universelle de qualité. A travers cet objectif, le gouvernement reconnaît les défis actuels en liaison avec l'accès et la participation à l’éducation primaire, ainsi que dans la rétention de tous les écoliers Togolais. Mieux comprendre les performances des écoles fait partie des actions nécessaires pour relever ces défis.

Cette note thématique explique les raisons pour lesquelles il est important d'investir dans la profession enseignante. Cette note fait partie d'une série de notes thématiques qui présente les résultats principaux de l’analyse quantitative de la recherche Data Must Speak (DMS) au Togo. En fusionnant et en analysant les bases de données administratives déjà existantes dans le pays, cette série met en évidence les ressources et les facteurs contextuels spécifiques associés aux bonnes performances scolaires au Togo. Plus important encore, elle vise à informer le dialogue politique et la prise de décision au Togo et dans d'autres pays intéressés.

Data Must Speak - une initiative mondiale mise en œuvre depuis 2014 - vise à combler le manque d’évidence afin d’atténuer la crise de l'apprentissage en utilisant les données existantes. La recherche DMS sur les modèles positives est cocréée et mise en œuvre conjointement avec les ministères de l'Éducation et des partenaires clés. Elle s'appuie sur des méthodes mixtes et des approches innovantes (telles que l'approche modèle positive, les sciences du comportement, la recherche sur la mise en œuvre et la science de la mise à l'échelle) pour produire des connaissances et des enseignements pratiques sur "ce qui fonctionne", "pourquoi", et "comment" mettre à l'échelle ces solutions locales.

La recherche DMS est actuellement mise en œuvre dans 14 pays : Brésil, Burkina Faso, Côte d'Ivoire, Éthiopie, Ghana, République démocratique populaire de lao, Madagascar, Mali, Népal, Niger, République-Unie de Tanzanie, Tchad, Togo et Zambie.

Data Must Speak: Déterminer les meilleures ressources pour le système éducatif togolais

Data Must Speak: Déterminer les meilleures ressources pour le système éducatif togolais

AUTHOR(S)
Jessica Bergmann; Renaud Comba; Alexis Le Nestour; Komlan Samati

Published: 2023 Innocenti Research Briefs

Le gouvernement togolais, à travers le plan sectoriel de l'éducation (PSE) 2014-2025, vise à atteindre une éducation primaire universelle de qualité. A travers cet objectif, le gouvernement reconnaît les défis actuels en liaison avec l'accès et la participation à l’éducation primaire, ainsi que dans la rétention de tous les écoliers Togolais. Mieux comprendre les performances des écoles fait partie des actions nécessaires pour relever ces défis.

Cette note thématique, axée sur les ressources susceptibles de contribuer à l'amélioration du système éducatif togolais, fait partie d'une série de notes thématiques qui présente les résultats principaux de l’analyse quantitative de la recherche Data Must Speak (DMS) au Togo. En fusionnant et en analysant les bases de données administratives déjà existantes dans le pays, cette série met en évidence les ressources et les facteurs contextuels spécifiques associés aux bonnes performances scolaires au Togo. Plus important encore, elle vise à informer le dialogue politique et la prise de décision au Togo et dans d'autres pays intéressés.

Data Must Speak - une initiative mondiale mise en œuvre depuis 2014 - vise à combler le manque d’évidence afin d’atténuer la crise de l'apprentissage en utilisant les données existantes. La recherche DMS sur les modèles positives est cocréée et mise en œuvre conjointement avec les ministères de l'Éducation et des partenaires clés. Elle s'appuie sur des méthodes mixtes et des approches innovantes (telles que l'approche modèle positive, les sciences du comportement, la recherche sur la mise en œuvre et la science de la mise à l'échelle) pour produire des connaissances et des enseignements pratiques sur "ce qui fonctionne", "pourquoi", et "comment" mettre à l'échelle ces solutions locales.

La recherche DMS est actuellement mise en œuvre dans 14 pays : Brésil, Burkina Faso, Côte d'Ivoire, Éthiopie, Ghana, République démocratique populaire de lao, Madagascar, Mali, Népal, Niger, République-Unie de Tanzanie, Tchad, Togo et Zambie.

 

Data Must Speak: Comprendre les facteurs de  performance des écoles togolaises

Data Must Speak: Comprendre les facteurs de performance des écoles togolaises

AUTHOR(S)
Jessica Bergmann; Renaud Comba; Alexis Le Nestour; Komlan Samati

Published: 2023 Innocenti Research Report

Le gouvernement togolais, à travers le plan sectoriel de l'éducation (PSE) 2014-2025, vise à atteindre une éducation primaire universelle de qualité. A travers cet objectif, le gouvernement reconnaît les défis actuels en liaison avec l'accès et la participation à l’éducation primaire, ainsi que dans la rétention de tous les écoliers Togolais. Mieux comprendre les performances des écoles fait partie des actions nécessaires pour relever ces défis.

Quelles ressources et quels facteurs contextuels sont associés à de bonnes performances scolaires au Togo ? En fusionnant et en analysant les bases de données administratives déjà existantes au Togo, ce rapport aide à identifier les écoles modèles positives - celles qui obtiennent de meilleurs résultats que les autres écoles, bien qu'elles opèrent dans des contextes et avec des ressources similaires.

Data Must Speak - une initiative mondiale mise en œuvre depuis 2014 - vise à combler le manque d’évidence afin d’atténuer la crise de l'apprentissage en utilisant les données existantes. La recherche DMS sur les modèles positives est cocréée et mise en œuvre conjointement avec les ministères de l'Éducation et des partenaires clés. Elle s'appuie sur des méthodes mixtes et des approches innovantes (telles que l'approche modèle positive, les sciences du comportement, la recherche sur la mise en œuvre et la science de la mise à l'échelle) pour produire des connaissances et des enseignements pratiques sur "ce qui fonctionne", "pourquoi", et "comment" mettre à l'échelle ces solutions locales.

La recherche DMS est actuellement mise en œuvre dans 14 pays : Brésil, Burkina Faso, Côte d'Ivoire, Éthiopie, Ghana, République démocratique populaire de lao, Madagascar, Mali, Népal, Niger, République-Unie de Tanzanie, Tchad, Togo et Zambie.

Data Must Speak: Unpacking Factors Influencing School Performance in Nepal

Data Must Speak: Unpacking Factors Influencing School Performance in Nepal

Published: 2022 Innocenti Research Report

Joint efforts by the Government of Nepal, development partners and key stakeholders to achieve SDG 4 by 2030 have improved education access, participation and retention. However, learning outcomes in Nepal remain stagnant.

What resources and contextual factors are associated with good school performance in Nepal? By merging and analyzing existing administrative datasets in Nepal, this report helps to identify positive deviant schools – those that outperform other schools despite sharing similar contexts and resources.

Data Must Speak – a global initiative implemented since 2014 – aims to address the evidence gaps to mitigate the learning crisis using existing data. The DMS Positive Deviance Research is co-created and co-implemented with Ministries of Education and key partners. DMS research relies on mixed methods and innovative approaches (i.e., positive deviance approach, behavioural sciences, implementation research and scaling science) to generate knowledge and practical lessons about ‘what works’, ‘why’ and ‘how’ to scale grassroots solutions for national policymakers and the broader international community of education stakeholders.

DMS research is currently being implemented in 14 countries: Brazil, Burkina Faso, Chad, Cote d'Ivoire, Ethiopia, Ghana, the Lao People’s Democratic Republic, Madagascar, Mali, Nepal, Niger, the United Republic of Tanzania, Togo and Zambia.

Time to Teach: Teacher attendance and time on task in West and Central Africa

Time to Teach: Teacher attendance and time on task in West and Central Africa

AUTHOR(S)
Ximena Játiva; Despina Karamperidou; Michelle Mills; Stefania Vindrola; Hanna Wedajo; Andrea Dsouza; Jessica Bergmann

Published: 2022 Innocenti Research Report
Teachers are the most important drivers of students’ academic achievement and they are at the heart of learning recovery efforts. Finding out the bottlenecks and necessary conditions for ensuring teachers’ presence at school and in the classroom is essential. Time to Teach is a mixed methods research initiative that aims to find out the contextual, working conditions and policy factors impeding primary school teacher attendance in 11 West and Central African countries: Côte d’Ivoire, Gabon, Ghana, Guinea, Guinea Bissau, Liberia, Mauritania, Niger, Nigeria, The Gambia, and Togo. 

The study considers teacher attendance as multi-dimensional, in four distinct forms. Teachers were asked to about their attendance in relation to: (1) being school; (2) being punctual (arriving and leaving on time); (3) being the classroom; and (4) spending sufficient time on task. Evidence is drawn from national, system-wide qualitative data collection and school observations, and a quantitative survey of 1,673 teachers working in 234 purposively selected primary schools. While primary data were collected prior to the COVID-19 school closures (in the 2018/2019 school year), the study provides important insights on how the pandemic has exacerbated chronic challenges of education systems that impact teacher attendance and is therefore informative for policy, both in the current COVID-19 era and beyond.


Cite this publication | No. of pages: 68 | Thematic area: Education, WCARO | Tags: central africa, education, teachers, west africa
Drivers of Primary School Dropout in Mozambique: Longitudinal assessment of school dropout in 2019

Drivers of Primary School Dropout in Mozambique: Longitudinal assessment of school dropout in 2019

AUTHOR(S)
Javier Santiago Ortiz Correa; Rafael Pontuschka; Jessica Bergmann; Thomas Dreesen; Zlata Bruckauf

Published: 2022 Innocenti Research Report

The Avaliação Longitudinal da Desistência Escolar (ALDE, Longitudinal Assessment of School Dropout) is the first nationally representative mixed-method longitudinal survey in Mozambique. Since 2018, the ALDE survey has annually collected longitudinal, nationally representative data from around 5,400 primary school students (from grades 1 to 7) in 60 schools across all eleven provinces in the country.

This report presents the results of the quantitative data collected in 2019 and focuses on the determinants of school dropouts in the country. When children leave school prematurely, not only is their learning interrupted, but the trajectories of their future opportunities and lives are forever altered. This report explores the multidimensional process of school dropouts, investigating how individual, household, community and school-level factors interact to lead children in Mozambique to dropout of education. Through this analysis, the report provides important and actionable recommendations to improve education policy in Mozambique towards its journey to achieve learning for every child.

Analyse méthodologique pour la recherche Data Must Speak: Enseignements tirés de l’approche modèle positive, des sciences comportementales, de la recherche sur la mise en oeuvre et de la science de la mise à l’échelle

Analyse méthodologique pour la recherche Data Must Speak: Enseignements tirés de l’approche modèle positive, des sciences comportementales, de la recherche sur la mise en oeuvre et de la science de la mise à l’échelle

AUTHOR(S)
Lorena Levano Gavidia; Cirenia Chavez; Alvaro Fortin; Luca Maria Pesando; Renaud Comba

Published: 2022 Innocenti Research Report

La pandémie a aggravé une crise de l'apprentissage et mis en péril les objectifs mondiaux. Et pourtant, même dans les contextes éducatifs les plus difficiles, certaines écoles obtiennent de meilleurs résultats que d'autres, situées dans des contextes similaires et avec un niveau de ressources équivalent. Pourquoi ces écoles exceptionnelles, connues sous le nom d'écoles "modèles positives", obtiennent-elles de meilleurs résultats en matière d'apprentissage, de rétention, d'équité et d'égalité des sexes ?

Data Must Speak (DMS) - une initiative mondiale mise en œuvre depuis 2014 - vise à combler les lacunes en matière de preuves tangibles pour atténuer la crise de l'apprentissage en utilisant les données existantes. Le volet recherche de DMS est cocréé avec les ministères de l'éducation. Il s'appuie sur des méthodes mixtes pour générer des connaissances, parallèlement à des enseignements pratiques sur ce qui fonctionne, pourquoi et comment mettre à l'échelle des solutions de terrain pour les décideurs politiques nationaux et la communauté internationale dans le domaine de l'éducation.

La recherche utilise des approches innovantes et complémentaires telles que l’approche modèle positive, des sciences comportementales, de la recherche sur la mise en œuvre et de la science de la mise à l'échelle pour identifier et mettre à l'échelle les comportements et les pratiques des écoles "modèles positives". Cette revue méthodologique présente les définitions, concepts et méthodologies clés de ces approches afin de guider et d'informer le développement et la mise en œuvre de la recherche DMS au niveau national. En s'appuyant sur des exemples existants tirés de la recherche sur l'éducation et d'autres domaines, cet revue propose également les meilleures pratiques et les leçons tirées de ces approches qui peuvent être utilisées comme référence commune et langage standard pour leurs applications futures.

La recherche DMS est actuellement mise en oeuvre dans 14 pays: Brésil, Burkina Faso, Tchad, Côte d'Ivoire, Éthiopie, Ghana, Laos, Madagascar, Mali, Népal, Niger, Tanzanie, Togo et Zambie. Elle est cofinancé par KIX (CRDI/GPE), la Fondation Jacobs, la Fondation Hewlett, NORAD, Schools2030, et les resources internes de l'UNICEF.

A Methodological Review for the Data Must Speak Positive Deviance Research: Insights from Positive Deviance, Behavioural Sciences, Implementation Research and Scaling Science

A Methodological Review for the Data Must Speak Positive Deviance Research: Insights from Positive Deviance, Behavioural Sciences, Implementation Research and Scaling Science

AUTHOR(S)
Lorena Levano Gavidia; Cirenia Chavez; Alvaro Fortin; Luca Maria Pesando; Renaud Comba

Published: 2022 Innocenti Research Report

The pandemic has aggravated a learning crisis and put global goals in jeopardy. And yet, even in the most challenging educational contexts, some schools outperform others located in similar contexts and with an equivalent level of resources. Why do these exceptional schools, known as ‘positive deviant’ schools, achieve improved outcomes in learning, retention, equity and gender equality?

Data Must Speak (DMS) – a global initiative implemented since 2014 – aims to address the evidence gaps to mitigate the learning crisis using existing data. DMS’s research component is co-created with ministries of education. It relies on mixed methods to generate knowledge, alongside practical lessons about ‘what works’, ‘why’ and ‘how to’ scale grassroots solutions for national policymakers and the broader international community of education stakeholders.

The research utilizes innovative and complementary approaches of positive deviance, behavioural sciences, implementation research and scaling science to identify and scale up behaviours and practices of ‘positive deviant’ schools. This methodological review presents key definitions, concepts and methodologies of those approaches to guide and inform the development and implementation of the DMS research at country level. By drawing on existing examples from research on education and other fields, this review also offers best practices and lessons learned from those approaches that can be used as a common reference and standard language for future application.

The DMS research is currently active in 14 countries: Brazil, Burkina Faso, Chad, Cote d'Ivoire, Ethiopia, Ghana, Lao PDR, Madagascar, Mali, Nepal, Niger, Tanzania, Togo, and Zambia. It is co-financed by the Jacobs Foundation, Hewlett Foundation, KIX (IDRC/GPE), NORAD, Schools2030, and internal UNICEF resources.

 

Augmenter la Représentation des Femmes Dans la Direction des Écoles: Une voie prometteuse pour améliorer l’apprentissage

Augmenter la Représentation des Femmes Dans la Direction des Écoles: Une voie prometteuse pour améliorer l’apprentissage

Published: 2022 Innocenti Research Briefs

De nouvelles études montrent une association positive entre les femmes dirigeantes d'école et les résultats des élèves. Certaines études suggèrent que les femmes dirigeantes scolaires sont plus susceptibles que leurs homologues masculins d'adopter des pratiques de gestion efficaces pouvant contribuer à l'amélioration des résultats. Cependant, les femmes restent largement sous-représentées aux postes de direction des écoles, en particulier dans les pays à revenu faible ou intermédiaire.

Cette publication présente de nouvelles connaissances sur l'association entre les femmes dirigeantes d'école et les résultats scolaires, et attire l'attention sur la sous-représentation des femmes dans les postes de direction d'école. Elle souligne la nécessité de poursuivre les recherches sur le genre et la direction des écoles afin d'identifier les politiques et les pratiques qui peuvent être mises en œuvre pour augmenter la représentation des femmes et étendre les pratiques de gestion de haute qualité adoptées par les femmes dirigeantes à un plus grand nombre d'écoles afin d'améliorer les résultats scolaires de tous les enfants.

Increasing Women’s Representation in School Leadership: A promising path towards improving learning

Increasing Women’s Representation in School Leadership: A promising path towards improving learning

Published: 2022 Innocenti Research Briefs

Emerging evidence shows a positive association between women school leaders and student performance. Some studies suggest women school leaders are more likely than their male counterparts to adopt effective management practices that may contribute to improved outcomes. However, women remain largely underrepresented in school leadership positions, particularly in low- and middle-income countries.

This brief presents emerging insights on the association between women school leaders and education outcomes and draws attention to women’s underrepresentation in school leadership roles. It highlights the need for further research on gender and school leadership to identify policies and practices that can be implemented to increase women’s representation and scale high-quality management practices adopted by women leaders to more schools to improve education outcomes for all children.

Directory of Resources to Support Caregivers of Children with Disabilities

Directory of Resources to Support Caregivers of Children with Disabilities

Published: 2022 Miscellanea
This document is part of a set of resources to support the marginalized caregivers of children with disabilities with inclusive education, which also includes guides for caregivers, teachers and schools, a workbook containing tools to support the activities, and a template for a directory of associations and organizations to be adapted for different systems. An initial set of helpful materials, information and links from proof-of-concept pilots in Armenia and Uzbekistan have been included, with templates to add more local resources within each system. It is designed to be  a useful first place for caregivers, teachers and school staff to search for solutions to challenges they have identified while using guides. 
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