Por mucho que sean temidos y lamentados, Las pruebas estandarizadas siguen siendo una gran parte del panorama educativo. Y para todos los interesados:los examinados, educadores e incluso los empleadores de la nación, eso es tanto una bendición como una perdición.

"Las pruebas estandarizadas se han vuelto bastante buenas para evaluar el conocimiento, "dice el profesor asistente de la Universidad de Denver, Denis Dumas, psicólogo educativo y estadístico en el Departamento de Métodos de Investigación y Ciencias de la Información del Morgridge College of Education.

Pero por muy beneficioso que pueda ser la prueba del conocimiento, él añade, "el conocimiento y el potencial no son lo mismo".

De hecho, una sola prueba realizada en un día determinado captura solo lo que el examinado sabe en ese momento. Y esa información puede no proporcionar una descripción justa de lo que Dumas llama "capacidad de aprendizaje".

Junto con su compañero investigador Daniel McNeish, profesor de psicología en la Universidad Estatal de Arizona, Dumas tiene como objetivo hacer un mejor uso de los resultados de las pruebas. Asociarse con un pequeño equipo de otros entusiastas de los datos, los dos se están desarrollando, y sí, pruebas:un modelo estadístico que captura el potencial de adquirir, dominar y desplegar conocimientos. En otras palabras, el modelo ofrece información sobre la curva de aprendizaje del examinado.

"Estudiamos la forma de las curvas de aprendizaje, "Dumas explica, señalando que esto proporciona una idea de las cuestiones urgentes que los educadores nunca dejan de reflexionar. "¿Cómo aprende la gente? ¿Y cuándo aprende más rápido?"

Descubrir, Dumas y McNeish han desarrollado lo que ellos llaman un "modelo de medición dinámica", llamado así porque no se basa en una única prueba de alto riesgo, sino que recopila y analiza años de datos de exámenes en individuos. Afortunadamente, Las escuelas públicas de la nación llevan mucho tiempo administrando exámenes estandarizados a niños desde la escuela primaria hasta la secundaria. dando a Dumas y McNeish muchos datos con los que trabajar. Ese vasto depósito de información ellos dicen, hace que el modelo sea "tres veces más predictivo que una sola evaluación estandarizada".

Sus afirmaciones sobre la efectividad del modelo han sido respaldadas en una serie de 11 artículos publicados durante los últimos cinco años. con la última pieza que aparece en un número reciente de Multivariate Behavioural Research. Y la comunidad educativa está empezando a darse cuenta.

"Este trabajo es fundamental para comprender el crecimiento y el cambio, "dice Karen Riley, decano del Morgridge College. "Las medidas de resultados y sus limitaciones han sido durante mucho tiempo el desafío para evaluar con precisión la efectividad de todo tipo de intervenciones. Abordar estos desafíos abre la puerta a un cambio transformador en el aprendizaje".

Al desarrollar su modelo, Dumas dice, los investigadores se centraron en una pregunta clave:"¿Cómo tomamos los datos que nos dan los estudiantes en las pruebas y obtenemos la información más significativa?"

Comenzaron a trabajar basándose en conjuntos de datos de la Universidad de California, Instituto de Desarrollo Humano de Berkeley. Entre este rico alijo de información se encontraban los puntajes de las pruebas y los informes de carrera de los participantes que habían sido rastreados durante cuatro o cinco décadas, desde la escuela primaria hasta los 50 años, 60 e incluso 70. Algunas de las pruebas en cuestión se administraron en las décadas de 1920 y 1930 a participantes que tenían tan solo 3 años. dando a los investigadores la capacidad de conectar los primeros resultados con los resultados posteriores e incluso las elecciones y los logros profesionales de toda la vida. Usando estos datos, Dumas y McNeish, junto con el coautor Kevin Grimm, también del estado de Arizona, fueron capaces de estudiar las curvas de aprendizaje, deducir el potencial y luego correlacionar esos hallazgos con los resultados académicos y profesionales.

¿Qué tan bien coincidieron las predicciones de su modelo con los resultados reales? La mayoria del tiempo, Dumas dice, "Estábamos bastante unidos".

Lo suficientemente cerca como para que Dumas esté empezando a pensar dónde y cuándo sería mejor utilizar el modelo. Es aplicable para cualquier organización, como los militares, que necesita canalizar la mano de obra y el talento hacia trayectorias profesionales y ocupacionales, él dice. Sin duda, la comunidad educativa acogería con agrado un "análisis de datos" que dé cuenta de la capacidad de aprendizaje. Y los estudiantes y empleados potenciales también pueden alegrar esta innovación, aunque solo sea porque reduce las apuestas para cualquier examen, digamos el SAT o el GRE.

Siendo por el momento, Dumas dice, la metodología permanece en desarrollo. "El problema es que es mucho más complicado que los métodos anteriores, ", explica. Por ejemplo, Acelerar los cálculos requiere tecnología (piense en supercomputadoras) que rara vez se dirige al ámbito educativo. Y la medición dinámica también requiere muchos datos que, aunque técnicamente disponible, no siempre es accesible. Los estados no siempre quieren divulgar o compartir sus datos, Dumas explica.

Este no es el único proyecto de evaluación que ocupa el tiempo de Dumas. Junto con otro profesor de Morgridge College, Peter Organisciak, participó en el lanzamiento de un sitio web gratuito para calificar evaluaciones de creatividad. No solo podría cambiar la forma en que los psicólogos escolares abordan tales pruebas, pero debería facilitar que los distritos escolares con recursos limitados ofrezcan esta opción a sus estudiantes.

Al igual que con ese proyecto, el modelo de medición dinámica se centra en abordar las desigualdades en la educación y en eludir lo que Dumas llama "la trampa" de las pruebas estandarizadas tal como existe actualmente.

"Este modelo está destinado a sacarnos de esa trampa, ", dice. Queremos crear un modelo que cuantifique no sólo el conocimiento, sino cuánto potencial alguien tiene para crecer".