La prise en compte des données sexuées dans les évaluations dAGEFOS PME PACA Vendredi 11 mars 2011

Un réseau national 39 ans d expérience au service de la formation continue 84 implantations territoriales Plus de collaborateurs dont 600 conseillers en formation 40 branches professionnelles entreprises adhérentes dont 88 % de TPE En 2009, 21 % des entreprises de 1 à 50 salariés en France adhèrent à AGEFOS PME salariés couverts 801 M de collecte globale 864 M de dépenses de formation DA Données 2009 Présentation dAGEFOS PME

Acteur régional emploi-formation Présentation AGEFOS PME PACA entreprises adhérentes salariés couverts stagiaires formés actions de formation gérées DA Données implantations territoriales Une Direction régionale 81 collaborateurs Un service Études et Projets Un service Branches Professionnelles et TPE

Les relations avec les Institutionnels Gestion des PRIDES Gestion des fonds IRIS Organisme intermédiaire Conventions bilatérales 3ème financeur derrière Etat et Région EDEC interprofessionnel EDEC Sanitaire et Social EDEC saisonnier EDEC Centres dappels FNE 13 et 83 FISO 05 et 06 VAE 04,05,13, 83 et 84 GPEC 04 et 83 Accord DRJS Convention DRDFE Convention de partenariat Professionnalisation, CTP, CRP, POE,…

PRIDES, actions GPEC collectives,… Convention de partenariat, professionnalisation, communication,… Convention de partenariat, reprise, transmission et création dentreprise Transmission de données, participation observatoire PACA crise Convention de partenariat, professionnalisation, VAE, égalité professionnelle Convention de partenariat, égalité professionnelle, GPEC territoriale, ambassadeurs de sa ville Participation au CA, professionnalisation des organismes de formation Les relations de partenariat

Prise en compte des données sexuées dans le cadre des actions collectives Exemple DÉvaluation

Les différents types dévaluation Quantitative Qualitative Exemple DÉvaluation Prise en compte des données sexuées dans le cadre des actions collectives

1 – lévaluation quantitative : rendre compte des données statistiques de la formation dans le cadre du dispositif considéré. Extraction des données chiffrées à partir de notre base de donnée Questions : - quelles données extraire ? - les interpréter ? - comment rendre compte ? DA lévaluation quantitative

Création dun bulletin dinscription spécifique qui prend en compte toutes les données nécessaires dont le sexe, lage, la csp… Prise en compte de la donnée sexuée lévaluation quantitative

lévaluation quantitative Toutes données extraites sont systématiquement sexuées

2 – Lévaluation Qualitative : questionner les différents acteurs sur la formation proposée pour en retirer leur ressenti - A « chaud » : questionnaire remis à tous stagiaires dès la fin de formation pour vérifier le taux de satisfaction de la formation suivie - A « froid » : questionnaire envoyé aux entreprises (responsable et salarié) 6 à 12 mois après la formation, pour en mesurer limpact Lévaluation Qualitative

Exemple de questionnaires Questionnaire « a chaud » stagiaire Questionnaire « a froid » entreprise

Lévaluation Qualitative A « froid » Questionnaire chef dentreprise : questions liées à la problématique homme/femme - Avez-vous des postes de travail occupés uniquement par un (des) hommes ? - Pensez-vous à lavenir pouvoir confier ces missions à une (des) femmes? - Si non pourquoi ?

Lévaluation Qualitative A « froid » Questionnaire stagiaire : questions liées à la problématique homme/femme Pensez-vous que loffre de formation est adaptée à : - Vos possibilités de déplacement - Votre emploi du temps - Votre vie familiale

Lévaluation Qualitative « salarié » possibilités de déplacement A l'emploi du temps A la vie familiale Femme (148) Homme (90) 33%5%54% 8% Femme (154) 51% Homme (97) 32% 7% 10% Femme (138) Homme (82) 34%4% 58% 5% Offre de formation adaptée…

PROBLEMES RENCONTRES et PISTES DAMELIORATION - Des statistiques qui restent encore sans différenciation sexuée - Des questions mal formulées, pas toujours comprises - Des questions difficilement exploitables (question ouverte) - Des données mal exploitées et qui nont pas de sens