Un saggio eccezionale, la media dei voti alta e i punteggi dei test standardizzati stellari a volte non sono sufficienti per l'ammissione al college.

Lo scandalo di ammissione al college in corso sottolinea quanto sia diventato influente un punteggio di test standardizzato. Un amministratore del test sta ora collaborando con l'indagine su altri genitori che hanno pagato per far aggiustare i punteggi dei test dei loro figli.

Le decisioni di ammissione al college utilizzano punteggi dei test standardizzati come predittore di quanto bene un candidato andrà al college. Ma cosa accadrebbe se ci fosse un modo migliore per prevedere l'apprendimento, uno che non si basasse su un singolo, test ad alto rischio?

I ricercatori dell'Arizona State University e dell'Università di Denver hanno escogitato un modo per prevedere il rendimento scolastico che è tre volte più predittivo di una singola valutazione standardizzata. Il team di ricerca ha sviluppato e convalidato un modello statistico che utilizza i punteggi dei test prontamente disponibili per prevedere il rendimento scolastico futuro. Lo studio sarà pubblicato su Ricerca comportamentale multivariata .

"Tutti sono influenzati dai test a un certo punto:i test vengono utilizzati per prendere decisioni importanti sull'ammissione alle scuole e talvolta anche sull'inserimento lavorativo, e il modello che abbiamo sviluppato cattura ciò che sta accadendo nei dati e prevede le prestazioni future meglio dei metodi esistenti , " ha detto Daniel McNeish, assistente professore di psicologia all'ASU e primo autore dell'articolo.

L'abilità attuale non sempre prevede l'apprendimento futuro

Lo scopo dichiarato di molti test standardizzati è una valutazione una tantum, non informare le prestazioni a lungo termine. Questi test vengono talvolta utilizzati per prevedere le prestazioni future di chiunque effettui il test, ma pochi test in realtà lo fanno bene, disse Denis Dumas, che è un assistente professore presso l'Università di Denver e secondo autore della carta. L'idea che un singolo test possa non misurare adeguatamente il potenziale di apprendimento futuro di uno studente non è nuova:il sociologo, storico e attivista per i diritti civili W.E.B. DuBois l'ha allevato quasi un secolo fa.

"I punteggi dei test da un singolo punto temporale forniscono una buona istantanea di ciò che qualcuno sa al momento del test, ma spesso non sono in grado di fornire informazioni sul potenziale di apprendimento, " ha aggiunto Dumas. "I punteggi dei test sono spesso usati per indicare quanto una persona potrebbe trarre beneficio dall'istruzione futura, come frequentare l'università, ma questo concetto è completamente diverso da quanto sa il candidato in questo momento."

Per sviluppare il modello, il team di ricerca si è ispirato al lavoro di uno psicologo israeliano di nome Reuven Feuerstein che ha testato i bambini sopravvissuti all'Olocausto per il collocamento scolastico e scolastico. I compiti a livello di classe basati su un punteggio del test erano spesso troppo bassi, così Feuerstein sviluppò un sistema di test chiamato valutazione dinamica che utilizzava diversi punteggi dei test raccolti nel tempo per misurare la capacità di apprendimento dei bambini, invece del loro attuale livello di conoscenza. La valutazione dinamica richiede molto lavoro ed è difficile da implementare su larga scala. Il team di ricerca ha risolto il problema sfruttando i progressi nei modelli matematici e nella potenza di calcolo per creare un nuovo metodo, che chiamano un modello di misurazione dinamico.

Unire i punti

Il modello di misurazione dinamico utilizza una serie di punteggi dei test per prevedere la futura capacità di apprendimento. Il modello adatta una curva attraverso i punteggi del test nel tempo, che di solito assomiglia a una lettera "J" laterale ed è spesso chiamata "curva di apprendimento". I punti sulla curva di apprendimento rappresentano la quantità di conoscenza corrente, e il massimo o il tetto della curva è il potenziale di apprendimento. Utilizzando i punteggi dei test standardizzati dalla scuola materna fino alla terza media, il team ha recentemente mostrato che il modello di misurazione dinamica potrebbe adattarsi alla curva di apprendimento e prevedere il potenziale di apprendimento.

Il team di ricerca voleva sapere fino a che punto il modello poteva prevedere il potenziale di apprendimento e quindi quanto fosse effettivamente accurato. Hanno usato tre set di dati originati dall'Institute of Human Development dell'Università della California, Berkeley. I set di dati includono i punteggi dei test dei partecipanti a partire da quando avevano 3 anni negli anni '20 e '30. I partecipanti sono stati studiati per decenni, fino ai 50 anni, anni '60, e anni '70.

Poiché la maggior parte dei test standardizzati avviene a scuola, il team di ricerca ha utilizzato il modello di misurazione dinamica per adattare i punteggi dei test di quando i partecipanti all'UC Berkeley avevano 20 anni e meno. Il team ha previsto il potenziale di apprendimento futuro di ciascun partecipante facendo in modo che il modello finisse la curva. Quindi, hanno confrontato i punteggi dei test effettivi all'età di 50-70 anni con quanto previsto dal modello.

"Il modello di misurazione dinamica ha catturato tre volte la varianza rispetto ad altri metodi, compresi i punteggi dei test a punto temporale singolo. In altre parole, il nostro modello prevedeva i punteggi successivi - il potenziale di apprendimento realizzato di un individuo - tre volte meglio, " ha detto McNeish. "Gli studenti vengono testati così frequentemente ora per valutare i loro progressi, ma avere più punteggi per studente può servire a uno scopo che va oltre la misurazione dei progressi. Possono essere combinati in un unico punteggio potenziale di apprendimento per migliorare le previsioni su dove si prevede che le abilità e le abilità delle persone finiranno in futuro se manterranno la stessa traiettoria".

Sfruttare il potenziale dei test standardizzati

L'utilizzo di modelli di misurazione dinamica per prevedere il futuro potenziale di apprendimento degli studenti non richiede cambiamenti nelle politiche o nuovi test. I punteggi dei test necessari per il modello esistono già e sono disponibili a causa del passaggio del No Child Left Behind Act e Every Student Succeeds Act.

"La modellazione della misurazione dinamica non richiede l'esecuzione di un computer specializzato e non richiede molto più tempo dei modelli statistici standard utilizzati in questo settore, " ha detto McNeish. "Logisticamente, tutti i pezzi sono lì per implementarlo domani."

Il team di ricerca sta attualmente lavorando allo sviluppo di un software per diffondere il modello di misurazione dinamico.