Jeu de données
Assiduité scolaire et abandon — trimestre 2024
Deux fichiers synthétiques à joindre — une liste nominative de 1 200 élèves dans 24 écoles et 70 245 relevés de présence quotidiens — conçus pour que l'abandon ne soit visible qu'en cherchant les absences consécutives, non une moyenne trimestrielle.
- Lignes
- 71 447
- Variables
- 6
- Période
- Un trimestre, du 5 février au 26 avril 2024
- Licence
- CC BY 4.0
- Complétude
- 99%
Normes et méthodologies
Fichiers
Les fichiers sont versionnés par leur nom. Une correction est publiée sous .v2.csv plutôt qu'en remplaçant le fichier, afin qu'une analyse figée sur la v1 continue de se reproduire à l'identique.
Dictionnaire des variables
| Variable | Type | Description | Valeurs autorisées |
|---|---|---|---|
student_id | string | Identifiant pseudonymisé de l'élève. Clé qui relie la liste nominative au fichier de présence. | — |
school_id | string | Identifiant pseudonymisé de l'école, de SCH01 à SCH24. | — |
grade | integer | Niveau scolaire dans lequel l'élève était inscrit, de 1 à 8. | — |
feeding_programme | boolean | Indique si l'école de l'élève a mis en œuvre un programme d'alimentation scolaire durant le trimestre. | true, false |
attendance_date | date | Jour de classe pour lequel la présence a été consignée. Jours ouvrables uniquement, du 5 février au 26 avril 2024. | — |
present | boolean | Indique si l'élève a été noté présent ce jour-là. | true, false |
Provenance
Qualité des données
- Enregistrements simulés. Aucun élève réel n'est représenté et tous les identifiants sont générés.
- Les lignes de présence n'existent que pour les jours d'ouverture de l'école. Une date sans ligne correspond à une fermeture, non à une absence — la distinction change entièrement le classement des abandons, et rien dans le fichier n'indique laquelle s'applique.
- L'assiduité globale avoisine 88 %. Les écoles dotées d'un programme d'alimentation scolaire se situent autour de 90 % contre 85 % sans, effet réel mais assez faible pour qu'une comparaison brute des moyennes le surestime.
- Environ 7 % des élèves décrochent au cours du trimestre. L'assiduité décline sur près de trois semaines avant de s'interrompre, ce qui rend l'alerte précoce possible.
Problèmes connus
- SCH07 et SCH18 n'ont aucune ligne de présence sur les quinze jours de classe du 11 au 29 mars, période de grève. Comptés comme des absences, ces deux établissements ressemblent à une urgence d'abandon scolaire.
- SCH09 a consigné la présence avec Y et N plutôt que true et false pour environ 30 % de ses lignes. Une conversion booléenne les transformera silencieusement en valeurs manquantes.
- Deux élèves figurent deux fois sur la liste nominative après un transfert jamais radié. Joindre la présence à la liste démultiplie leurs lignes et les compte deux fois.
- Environ 3 % des lignes de la liste nominative n'ont pas de grade, et un petit nombre de jours de présence n'ont jamais été renseignés.
Exemples traités
Python
Risque d'abandon à partir des profils d'assiduité
Joint la liste nominative aux présences, construit des variables d'absences consécutives par élève et classe le risque d'abandon avant la fin du trimestre.
examples/dropout-risk.pyR
Assiduité et programme d'alimentation scolaire
Compare l'assiduité entre écoles avec et sans programme d'alimentation scolaire, en excluant la période de grève pour que la fermeture ne se fasse pas passer pour de l'absentéisme.
examples/feeding-attendance.R