Le statut de l’enseignement de la statistique au Canada

 

INTRODUCTION

L’objectif de ce rapport est double :
a) de présenter des données sommatives sur l’enseignement postsecondaire de la statistique, et b) d’examiner la structure des programmes de statistique de premier cycle au Canada.
Ces informations sont importantes à des fins de planification et de conception de programmes d’études statistiques, notamment pour les enseignants, administrateurs et autres intervenants. Dans les paragraphes qui suivent, nous décrivons plus en nos données et présentons les résultats de nos deux lignes d’enquête. Nous concluons par une discussion de nos résultats et de leurs implications concernant l’orientation future des efforts en enseignement de la statistique. Une précédente version de ce rapport a été présentée lors d’une séance de communications libres au congrès annuel 2017 de la SSC.
 

SOURCES DE DONNÉES

Données sur les étudiants

Les données sur les étudiants proviennent du Système d’information sur les étudiants postsecondaires (SIEP)1 de Statistique Canada, une enquête nationale auprès des institutions postsecondaires publiques canadiennes. Le SIEP collecte des données sur le nombre d’inscriptions et de diplômés, en fonction du diplôme, du programme d’études et d’autres informations géographiques et démographiques. Les données du SIEP sont accessibles au public2 et classées par grands domaines d’études : nous avons comparé les données de tous les programmes de mathématiques, informatique et sciences de l’information (MISI). En ce qui concerne les programmes de statistique, nous avons extrait les données du SIEP au niveau du programme via le système d’accès à distance en temps réel3 (ADTR) de Statistique Canada, qui est disponible dans la bibliothèque de données de notre institution. Plus spécifiquement, nous avons étudié trois types de programmes : a) biostatistique, b) statistique générale, et c) statistique mathématique et probabilité, conformément à la classification des programmes4 employée par Statistique Canada. Nos données se composent du nombre d’étudiants inscrits et de diplômés pour les années universitaires 2010/11 à 2015/16, organisées selon les variables suivantes :

  • YEAR : année universitaire, de 2010 à 2015 (2010 correspond à l’année universitaire 2010/11, etc.)
  • PROGRAM : type de programme (Biostatistics, General Statistics, Mathematical Statistics and Probability)
  • LEVEL : niveau du diplôme (BSc, MSc, PhD)
  • REGION : région/province du Canada, à savoir Atlantic (N.-B./T.-N./N.-É./Î.P.-É.), QC, ON, Prairies (AB/MB/SK), BC
  • SEX : Sexe de l’étudiant (Female, Male)


Données sur les programmes

Les données sur les programmes de statistique proviennent des calendriers universitaires des universités canadiennes pour l’année universitaire 2016/17. Nous avons recueilli des renseignements sur les programmes de statistique de premier cycle qui satisfont à deux critères : a) le programme est axé sur la statistique même (c.-à-d., à l’exclusion de la biostatistique, de la statistique mathématique ou commerciale et de la science actuarielle), et b) il s’agit d’un programme autonome de quatre ans, c.-à-d., un programme typique de baccalauréat avec spécialisation qui n’a pas à être combiné avec un autre programme pour mener au diplôme (comme une double majeure). Au total, 24 programmes remplissaient nos conditions d’inclusion dans l’étude. Les programmes sont exprimés comme des collections de cours exigés et nos unités de données de base sont les cours exigés individuels. Pour chaque cours exigé, nous avons consigné les informations suivantes :

  • DISCIPLINE : Discipline qui offre des cours exigés (Computer Science, Mathematics, Statistics, Other)
  • LEVEL : Année d’études à laquelle le cours exigé est généralement suivi (une ou plusieurs des valeurs 1, 2, 3, 4)
  • CREDIT : Nombre de crédits de cours (1 crédit = 1 semestre de cours)
  • TYPE : Type de cours exigé (Core, Elective)
  • TOPIC CATEGORY : Catégorisation du contenu (Computation, Mathematics, Probability, Statistical Methodology, Statistical Practice, Statistical Theory, Other)

Les quatre premières variables sont objectives, tandis que la dernière catégorisation est subjective et dépend de notre interprétation de la description du cours dans le calendrier. Certaines exigences sont exprimées en termes d’ensembles de cours (p. ex., 3 crédits de cours de mathématiques ou de statistique de 3e ou de 4e année). Aux fins de notre analyse, nous avons réparti de manière uniforme les crédits de ces exigences sur les valeurs possibles. Les données et les scripts R utilisés pour la création de ce rapport sont disponibles sur GitHub5.

 

RÉSULTATS

Données sur les étudiants

Nous présentons maintenant les « statistiques vitales » de l’enseignement de la statistique, c.-à-d., des informations sur le nombre d’étudiants qui entament et complètent un programme de statistique au Canada. Vous trouverez ci-dessous le graphique chronologique des inscriptions et diplômes décernés6 dans les programmes de statistique, ventilés par niveau de diplôme. Manifestement, on observe une croissance rapide des inscriptions à tous les niveaux, d’environ 20 % sur les deux dernières années disponibles. Cette croissance se reflète aussi dans le nombre de baccalauréats décernés, quoiqu’avec un certain délai. Les différences relatives entre les inscriptions et les diplomations sont dues, entre autres, à la différence de longueur des diplômes : les programmes de maitrise sont typiquement beaucoup plus courts que les programmes de baccalauréat ou de doctorat.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Nous avons ensuite comparé la statistique à son groupe de programmes parent en mathématiques, informatique et sciences de l’information (MISI). Les graphiques chronologiques correspondants sont présentés ci-dessous. La statistique est incluse dans le regroupement MISI et représente de 5 à 10 % des diplômes décernés aux divers niveaux. Cependant, les inscriptions en baccalauréat de statistique semblent augmenter plus rapidement que celles en MISI, domaine qui a connu une croissance d’environ 10 % ces dernières années. Si les inscriptions en statistique continuent d’augmenter à deux fois ce taux, la discipline prendra rapidement davantage d’importance dans le groupe.

 

 

 

 

 

 

 

 

Nous avons également comparé le nombre de diplômés en statistique au Canada à celui aux États-Unis. Les données américaines sont tirées du Integrated Post-secondary Education Data System (IPEDS) géré par le National Center for Education Statistics (NCES)7 du ministère de l’Éducation américain. Le ratio de diplômes de statistique au Canada par rapport aux États-Unis est comparable au ratio de leurs populations (14 % et 11 %, respectivement). La différence la plus importante est qualitative : la majorité des diplômes aux États-Unis sont des maitrises, dont on compte deux fois que de baccalauréats. Au Canada la situation est inversée : la majorité des diplômés en statistique le sont au niveau du baccalauréat, avec un ratio d’environ 5 à 3 par rapport à la maitrise. Cela indique que l’accent est mis plus particulièrement sur l’enseignement de la statistique au premier cycle au Canada, étant donné que la majorité de statisticiens accèdent à la profession avec un diplôme de baccalauréat.

 

 

 

 

 

 

 

 

Ensuite, nous avons examiné la ventiThe Status of Statistics Education in Canadalation des diplômes décernés par programme. Les histogrammes suivants présentent la proportion de diplômés en biostatistique, statistique générale, et statistique mathématique et probabilité, à divers niveaux au Canada et aux États-Unis. Au moins 85 % des diplômes de premier cycle sont en statistique générale, mais cette proportion retombe à environ 65 % pour les diplômes de cycle supérieur. Au Canada, environ 30 % des diplômes de cycle supérieur sont en statistique mathématique et probabilité, tandis qu’aux États-Unis ce chiffre vaut pour la biostatistique.

 

 

 

 

 

 

 

 

Enfin, nous avons examiné la composition des inscriptions en premier cycle en statistique et MISI par région et par sexe. Les histogrammes suivants montrent que l’Ontario compte disproportionnellement plus d’étudiants en statistique : 65 % du total national. Cela se fait aux dépens du Québec et des provinces Atlantiques et des Prairies, qui comptent une portion moindre d’étudiants par rapport à leurs inscriptions en MISI. La bonne nouvelle, c’est que les inscriptions en statistique ont atteint la parité hommes-femmes, tandis qu’en MISI on compte trois hommes pour chaque femme.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Données sur les programmes

Dans cette section, nous examinons la structure des programmes d’études en statistique au Canada. Les 24 programmes étudiés sont présentés dans le graphique ci-dessous, par institution et par région. Les barres horizontales représentent le nombre de cours exigés (ou semestres de cours) par type de cours (obligatoire ou facultatif). Le programme moyen exige 25 cours, dont environ 18 obligatoires et 7 facultatifs.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ensuite, nous examinons la ventilation des cours exigés par discipline. L’histogramme suivant (gauche) présente le nombre moyen de crédits par discipline et type. Sur les 25 cours exigés en moyenne, environ 13 sont proposés en statistique, 9,5 en mathématiques, 1,5 en science informatique et 1 en d’autres disciplines. L’histogramme de droite montre la séquence typique de cours exigés sur la durée d’un programme. L’axe horizontal représente le niveau (année d’études) à laquelle le cours est proposé et l’axe vertical représente le nombre moyen de crédits pour les programmes. Il semble que la plupart des programmes insistent sur les cours de mathématiques les deux premières années, après quoi ils sont dominés par les cours de statistique. Les cours de science informatique sont presque exclusivement proposés la première année, tout comme le sont les cours d’autres disciplines. Il est intéressant de noter qu’en moyenne, la première année du programme, moins d’un cours de statistique est proposé.

 

 

 

 

 

 

 

La discipline proposée ne donne qu’une idée très générale de ce qui est couvert dans chaque cours, étant donné que certains sujets peuvent être proposés sous plusieurs codes de cours. Nous avons pour cette raison créé une nouvelle variable qui décrit le contenu de chaque cours. Nous avons utilisé six catégories de sujets descriptives, plus une pour tout le reste, et nous avons affecté à chaque cours exigé une ou plusieurs catégories de sujets, selon sa description dans le calendrier. Les six catégories de sujets utilisées sont présentées ci-dessous, ainsi que les cinq termes les plus fréquemment employés dans les descriptions au calendrier. Notre affectation est forcément subjective, mais le graphique donne une meilleure idée de ce que chaque catégorie représente.
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Nous présentons maintenant les résultats de notre catégorisation des cours. L’histogramme de gauche montre la ventilation des crédits par catégorie de sujet et par discipline. Les sujets sont presque tous proposés par une seule discipline, la plus intéressante étant la probabilité. Bien que la théorie de la probabilité soit une branche des mathématiques (appliquées), elle est principalement enseignée sous un code de cours de statistique. Cela porte donc le nombre moyen de crédits liés aux mathématiques à un niveau similaire à celui des crédits de statistique, soit environ 11. L’histogramme de droite présente le nombre de crédits par catégorie de sujet, avec une ventilation par type. Les mathématiques et la théorie de la probabilité consistent surtout en cours obligatoires, tandis que la pratique statistique est le sujet de statistique le moins développé.

 

 

 

 

 

 

 


RÉSUMÉ ET CONCLUSIONS

La statistique connaît actuellement une période de forte croissance, les inscriptions universitaires augmentant de plus de dix pour-cent par an. La majorité des statisticiens au Canada ont suivi des programmes de baccalauréat, ce qui a d’importantes implications pour la manière dont nous enseignons et ce que nous enseignons à nos étudiants de premier cycle. L’Ontario compte une proportion plus élevée d’étudiants en statistique que les autres provinces, mais on constate une parité hommes-femmes dans la discipline. En ce qui concerne les programmes de premier cycle, la plupart des programmes d’études insistent fortement sur les mathématiques et sont relativement théoriques. En général, peu de cours de statistique sont proposés les deux premières années, après quoi l’accent est davantage mis sur les méthodes et la théorie statistiques.

Au vu de nos résultats et du rôle que joue la formation de premier cycle pour préparer les étudiants à la profession statistique, nous émettons trois recommandations générales à l’intention des programmes d’études de premier cycle :

  1. Proposer davantage de cours de statistique. Les sujets statistiques, plutôt que mathématiques, devraient représenter l’essentiel du programme d’études.
  2. Proposer plus tôt des cours de statistique. Les étudiants devraient être initiés aux principaux concepts et utilisations de la statistique dès le départ et continuer à améliorer leurs compétences tout au long de leurs études.
  3. Mettre davantage l’accent sur la pratique statistique. Les étudiants devraient se voir offrir des occasions multiples d’appliquer la statistique à des situations réelles et de développer les compétences de communication, de collaboration et de calcul essentielles à la profession.

 

REMERCIEMENTS

Nous tenons à remercier Olivia Rennie, qui a collecté les données sur les programmes, pour son excellent soutien à la recherche.

  1. http://www23.statcan.gc.ca/imdb/p2SV.pl?Function=getSurvey&SDDS=5017
  2. Concernant les inscriptions : https://open.canada.ca/data/en/dataset/f4ee8c35-ac77-4b12-ace8-b6d8e0908eb1 et les diplomations: https://open.canada.ca/data/en/dataset/e7150d2d-63ee-42af-ae00-9914cf69a496
  3. https://www.statcan.gc.ca/eng/rtra/rtra
  4. http://www.statcan.gc.ca/eng/subjects/standard/cip/2011/index
  5. https://github.com/damouras/SoSE_liaison
  6. Les valeurs pour 2015 sont arrondies à la centaine, en raison du nouveau système d’arrondi contrôlé de l’ADTR.
  7. https://ncsesdata.nsf.gov/webcaspar/index.jsp?subHeader=WebCASPARHome

 

- Sotirios Damouras & Sohee Kang, University of Toronto

 

Lundi, 1 octobre, 2018

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