p Por mais que sejam temidos e lamentados, os testes padronizados continuam sendo uma grande parte do cenário educacional. E para todos os envolvidos - os participantes do teste, educadores e até mesmo os empregadores da nação - isso é tanto uma benção quanto uma desgraça. p "Os testes padronizados se tornaram muito bons em testar o conhecimento, "diz o professor assistente da Universidade de Denver, Denis Dumas, psicólogo educacional e estatístico no Departamento de Métodos de Pesquisa e Ciência da Informação do Morgridge College of Education.

p Mas por mais benéfico que seja o teste de conhecimento, ele adiciona, "conhecimento e potencial não são os mesmos."

p Na verdade, um único teste feito em um determinado dia captura apenas o que o candidato sabe naquele momento. E essa informação pode não fornecer uma descrição justa do que Dumas chama de "capacidade de aprendizado".

p Junto com o colega pesquisador Daniel McNeish, um professor de psicologia na Arizona State University, O Dumas tem como objetivo fazer melhor uso dos resultados dos testes. Em parceria com uma pequena equipe de outros entusiastas de dados, os dois estão se desenvolvendo - e sim, teste - um modelo estatístico que captura o potencial de aquisição, dominar e implantar conhecimento. Em outras palavras, o modelo oferece uma visão sobre a curva de aprendizado do candidato.

p "Nós estudamos a forma das curvas de aprendizagem, "Dumas explica, observando que isso fornece uma visão sobre as questões prementes que os educadores nunca param de ponderar. "Como as pessoas aprendem? E quando aprendem mais rápido?"

p Descobrir, Dumas e McNeish desenvolveram o que chamam de "modelo de medição dinâmico" - assim chamado porque não depende de um único teste de alto risco, mas, em vez disso, coleta e analisa anos de dados de exames de indivíduos. Felizmente, as escolas públicas do país há muito que administram testes padronizados para crianças do ensino fundamental ao ensino médio, dando a Dumas e McNeish muitos dados para trabalhar. Esse vasto estoque de informações, eles dizem, torna o modelo "três vezes mais preditivo do que uma única avaliação padronizada."

p Suas afirmações sobre a eficácia do modelo foram apoiadas em uma série de 11 artigos publicados nos últimos cinco anos, com a última peça aparecendo em uma edição recente da Multivariate Behavioral Research. E a comunidade educacional está começando a notar.

p "Este trabalho é fundamental para compreender o crescimento e a mudança, "diz Karen Riley, reitor do Morgridge College. "Medidas de resultados e suas limitações têm sido o desafio para avaliar com precisão a eficácia de todos os tipos de intervenções. Lidar com esses desafios abre a porta para uma mudança transformacional na aprendizagem."

p Ao desenvolver seu modelo, Dumas diz, os pesquisadores se concentraram em uma questão-chave:"Como pegamos os dados que os alunos nos fornecem nas provas e obtemos as informações mais significativas?"

p Eles começaram a trabalhar com base em conjuntos de dados da Universidade da Califórnia, Instituto de Desenvolvimento Humano de Berkeley. Entre esse rico estoque de informações estavam pontuações de testes e relatórios de carreira de participantes que haviam sido monitorados por quatro a cinco décadas, desde a escola primária até os 50 anos, Anos 60 e até 70 anos. Alguns dos testes em questão foram administrados nas décadas de 1920 e 1930 a participantes com apenas 3 anos de idade, dando aos pesquisadores a capacidade de conectar resultados iniciais com resultados subsequentes e até mesmo escolhas de carreira e realizações para toda a vida. Usando esses dados, Dumas e McNeish, junto com o co-autor Kevin Grimm, também do estado do Arizona, foram capazes de estudar curvas de aprendizagem, deduzir potencial e, em seguida, correlacionar essas descobertas com os resultados acadêmicos e profissionais.

p Quão bem as previsões de seu modelo coincidiram com os resultados reais? A maior parte do tempo, Dumas diz, "Estávamos muito perto."

p Perto o suficiente para que Dumas comece a pensar sobre onde e quando o modelo pode ser melhor usado. É aplicável para qualquer organização, como os militares, que precisa canalizar mão de obra e talento para caminhos ocupacionais e de carreira, ele diz. A comunidade educacional sem dúvida gostaria de receber uma "análise de dados" que levasse em consideração a capacidade de aprendizagem. E alunos e funcionários em potencial também podem apoiar essa inovação, até porque reduz as apostas para qualquer teste - digamos o SAT ou GRE.

p Por enquanto, Dumas diz, a metodologia continua em desenvolvimento. "O problema é que é muito mais complicado do que os métodos anteriores, "ele explica. Por exemplo, Acelerar os cálculos requer tecnologia - pense em supercomputadores - raramente direcionada para a área educacional. E a medição dinâmica também requer muitos dados que, enquanto tecnicamente disponível, nem sempre está acessível. Os estados nem sempre desejam divulgar ou compartilhar seus dados, Dumas explica.

p Este não é o único projeto de avaliação que ocupa o tempo de Dumas. Junto com outro professor do Morgridge College, Peter Organisciak, ele esteve envolvido no lançamento de um site gratuito para pontuar avaliações de criatividade. Isso não só poderia mudar a forma como os psicólogos escolares abordam esses testes, mas deve tornar mais fácil para os distritos escolares com recursos limitados oferecer esta opção aos seus alunos.

p Tal como acontece com esse projeto, o modelo de medição dinâmica concentra-se em abordar as desigualdades na educação e em evitar o que Dumas chama de "a armadilha" dos testes padronizados como eles existem atualmente.

p "Este modelo tem como objetivo nos tirar dessa armadilha, ", diz ele." Queremos criar um modelo que quantifique não apenas o conhecimento, mas também quanto potencial alguém tem para crescer. "