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Les classes de faible niveau pénalisent les élèves issus de l’immigration

Les enfants d’immigrés obtiennent de moins bons résultats lorsqu’ils sont dans une classe comprenant de nombreux élèves en difficulté. Ce constat est observé chez les élèves issus de milieux défavorisés, ceux qui ont un faible niveau sco-laire, qui ne parlent pas la langue du pays d’accueil à la maison ou dont les deux parents sont nés à l’étranger. En revanche, la proportion d’élèves en difficulté n’a pas d’effet négatif sur les enfants de migrants plus favorisés. C’est le résultat de l’étude réalisée par les chercheuses de l’Institut ifo et de l’université de Milan-Bicocca sur la base de données provenant d’Italie. « Pour mieux faire progresser les élèves issus de l’immigration, il faut veiller à créer des classes aux niveaux plus diversifiés », indiquent Vera Freundl et Caterina Pavese de l’Institut ifo.

« Compte tenu du nombre croissant d’élèves issus de l’immigration, il est essentiel de prendre des mesures de soutien scolaire qui garantissent leur intégration », poursuit Caterina Pavese. Dans une classe, une augmentation de 10 points du nombre d’élèves en difficulté (soit deux élèves dans une classe moyenne de 20 en-fants) entraîne une dégradation d’environ 0,75 point des résultats des élèves issus de l’immigration. Inversement, les enfants d’immigrés socio-économiquement plus favorisés profitent de la proportion de bons élèves.

Chez les élèves autochtones, les observations des chercheuses sont différentes : leurs résultats ne sont pas affectés par la proportion d’élèves en difficulté dans leur classe. Par contre, lorsque la moyenne de leur classe aux tests est élevée, ils en tirent profit. Curieusement, ces élèves sont uniquement influencés par les autres élèves autochtones. La performance des enfants issus de l’immigration n’a aucune inci-dence sur leurs résultats aux tests.

Publication

Article in Journal
Vera Freundl, Elena Meschi, Caterina Pavese
ifo Institut, München, 2023
ifo Schnelldienst, 2023, 76, Nr. 12, 32-37
Contribution in Refereed Journal
Elena Meschi, Caterina Pavese
2023
Labour Economics 85 (102450)

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Caterina Pavese, Ph.D., Wissenschaftliche Mitarbeiterin, ifo Zentrum für Bildungsökonomik

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