Des outils d’évaluation fiables et fondés sur des données probantes sont au cœur d’un programme de littératie structurée et solide. Les décisions prises concernant les prochaines étapes de l’enseignement des élèves doivent être fondées sur des données probantes.

Nous pouvons utiliser les données pour prendre des décisions à plusieurs niveaux. Tout d’abord, l’analyse des données individuelles des élèves permet d’identifier les domaines spécifiques dans lesquels une ou un élève peut avoir besoin d’un soutien supplémentaire ou d’un enseignement ciblé. En même temps, l’analyse des tendances dans les données de la classe peut nous informer sur la qualité globale de l’enseignement de niveau 1, ce qui contribue à réduire les risques en lecture pour de grands groupes d’élèves. Lorsque nous utilisons uniquement les données de dépistage pour identifier les élèves nécessitant un soutien, nous manquons une occasion unique de renforcer notre système pour toutes les apprenantes et tous les apprenants.

Afin de tirer le meilleur parti de nos données, nous utilisons un processus structuré appelé « la résolution collaborative de problèmes ». Cette approche aide les équipes à travailler ensemble pour identifier un problème, analyser les causes principales, planifier les prochaines étapes ciblées de l’enseignement et évaluer son impact. Ce processus cyclique nous permet d’affiner continuellement notre enseignement, répondant ainsi aux besoins de chaque élève.