Methodologie

Notre analyse repose sur deux referentiels europeens complementaires :

• GreenComp (JRC, 2022) : 12 competences transversales en durabilite reparties en 4 domaines. Chaque competence est evaluee selon trois dimensions : connaissances (K), competences (S) et attitudes (A).
• ESCO Green Skills & Knowledge (v1.2.1) : 556 concepts de competences et connaissances vertes issus de la classification europeenne ESCO.

Les donnees de reference sur les institutions, programmes et grades academiques proviennent de l'Open Data ARES (CC-BY 4.0), le portail officiel de l'Academie de Recherche et d'Enseignement Superieur de la FWB. Cela couvre 40+ institutions actives, ~1 100 etudes, ~2 300 grades academiques et ~3 000 habilitations pour l'annee academique 2025-2026.

1. Collecte des donnees: Les institutions, programmes et grades sont importes depuis l'Open Data ARES (CC-BY 4.0). Les fiches de cours (titre, description, acquis d'apprentissage, credits ECTS) sont extraites des catalogues publics des institutions.
2. Analyse GreenComp: Chaque cours est soumis a Claude Sonnet 4.6 (via l'API Anthropic) avec un prompt structure qui demande d'identifier les competences GreenComp reellement adressees, avec un score de pertinence (0-3), des scores K/S/A (0-3), et des preuves textuelles.
3. Analyse ESCO : Un second passage identifie les competences vertes ESCO couvertes, en utilisant un pre-filtrage par domaine ISCED pour reduire les 556 concepts a un sous-ensemble pertinent.
4. Audit qualite : Un troisieme passage verifie la coherence des scores, identifie les faux positifs/negatifs, et attribue un verdict de qualite.

Pour chaque programme, nous prenons le maximumde pertinence par competence a travers tous les cours. Cela repond a la question : « Cette competence est-elle adressee quelque part dans le programme ? »

• Score total : somme des pertinences maximales (0-36).
• Scores par domaine: somme des 3 competences d'un domaine (0-9).
• Profil K/S/A : somme des scores K, S, A maximaux par competence.
• Lacunes : competences ou la pertinence maximale est inferieure a 2.

• L'analyse repose sur les descriptions de cours publiques, qui ne refletent pas toujours l'integralite du contenu enseigne.
• Les modeles de langage peuvent produire des faux positifs (attribution de competences non reellement enseignees) et des faux negatifs (competences enseignees mais non detectees).
• Les scores sont indicatifs et ne remplacent pas une evaluation pedagogique par les enseignants.
• La couverture ESCO depend du pre-filtrage ISCED, qui peut exclure des competences pertinentes pour des cours interdisciplinaires.
• Les donnees de reference ARES couvrent les institutions habilitees par la FWB. L'absence d'une institution ou d'un programme peut indiquer un changement d'habilitation recente non encore publie dans l'Open Data.