Même si elles sont redoutées et déplorées, les tests standardisés restent une grande partie du paysage de l'éducation. Et pour toutes les personnes concernées - les candidats, les éducateurs et même les employeurs de la nation, c'est à la fois une aubaine et un fléau.

"Les tests standardisés sont en fait devenus assez bons pour tester les connaissances, " déclare Denis Dumas, professeur adjoint à l'Université de Denver, psychologue de l'éducation et statisticienne au Département des méthodes de recherche et des sciences de l'information du Morgridge College of Education.

Mais aussi bénéfique que puisse être le test des connaissances, il ajoute, « la connaissance et le potentiel ne sont pas les mêmes. »

En réalité, un seul test effectué un jour donné ne capture que ce que le candidat sait à ce moment-là. Et cette information peut ne pas fournir une description juste de ce que Dumas appelle « la capacité d'apprentissage ».

Avec son collègue chercheur Daniel McNeish, professeur de psychologie à l'Arizona State University, Dumas vise à mieux exploiter les résultats des tests. En partenariat avec une petite équipe d'autres passionnés de données, les deux se développent—et oui, tests - un modèle statistique qui capture le potentiel d'acquérir, maîtriser et déployer les connaissances. En d'autres termes, le modèle offre un aperçu de la courbe d'apprentissage du candidat.

"Nous étudions la forme des courbes d'apprentissage, " explique Dumas, notant que cela donne un aperçu des questions urgentes auxquelles les éducateurs ne cessent de réfléchir. « Comment les gens apprennent-ils ? Et quand apprennent-ils plus vite ? »

Découvrir, Dumas et McNeish ont développé ce qu'ils appellent un "modèle de mesure dynamique", ainsi appelé parce qu'il ne repose pas sur un seul test à enjeux élevés, mais recueille et analyse des années de données d'examen sur des individus. Heureusement, les écoles publiques du pays administrent depuis longtemps des tests standardisés aux enfants de l'école primaire au lycée, donnant à Dumas et McNeish beaucoup de données avec lesquelles travailler. Cette vaste réserve d'informations, ils disent, rend le modèle "trois fois plus prédictif qu'une seule évaluation standardisée".

Leurs affirmations concernant l'efficacité du modèle ont été étayées par une série de 11 articles publiés au cours des cinq dernières années, avec le dernier article paru dans un récent numéro de Multivariate Behavioral Research. Et la communauté éducative commence à s'en rendre compte.

« Ce travail est essentiel pour comprendre la croissance et le changement, " dit Karen Riley, doyen du Collège de Morgridge. « Les mesures des résultats et leurs limites ont longtemps été un défi pour évaluer avec précision l'efficacité de tous les types d'interventions. Relever ces défis ouvre la porte à un changement transformationnel dans l'apprentissage. »

En développant leur modèle, Dumas dit, les chercheurs se sont concentrés sur une question clé :« Comment prenons-nous les données que les étudiants nous donnent lors des tests et obtenons-nous les informations les plus significatives ? »

Ils ont commencé à travailler en s'appuyant sur des ensembles de données de l'Université de Californie, Institut de développement humain de Berkeley. Parmi cette riche réserve d'informations figuraient les résultats des tests et les rapports de carrière de participants qui avaient été suivis pendant quatre à cinq décennies, de l'école primaire jusqu'à la cinquantaine, années 60 et même 70. Certains des tests en question avaient été administrés dans les années 1920 et 1930 à des participants âgés d'à peine 3 ans, donnant aux chercheurs la possibilité de relier les premiers résultats aux résultats ultérieurs et même aux choix de carrière et aux réalisations de toute une vie. En utilisant ces données, Dumas et McNeish, avec le co-auteur Kevin Grimm, également de l'État de l'Arizona, ont pu étudier les courbes d'apprentissage, déduire le potentiel, puis corréler ces résultats avec les résultats académiques et professionnels.

Dans quelle mesure les prédictions de leur modèle ont-elles coïncidé avec les résultats réels ? La plupart du temps, Dumas dit, "Nous étions sacrément proches."

Assez proche pour que Dumas commence à réfléchir à où et quand le modèle pourrait être le mieux utilisé. Il s'applique à toute organisation, comme l'armée, qui doit canaliser le travail et les talents vers des cheminements professionnels et de carrière, il dit. La communauté éducative serait sans aucun doute favorable à une « analyse des données » qui rende compte de la capacité d'apprentissage. Et les étudiants et les employés potentiels pourraient également applaudir cette innovation, ne serait-ce que parce que cela réduit les enjeux pour n'importe quel test, disons le SAT ou le GRE.

Pour le moment, Dumas dit, la méthodologie reste en développement. "Le problème est que c'est de loin plus compliqué que les méthodes précédentes, " explique-t-il. Par exemple, accélérer les calculs nécessite une technologie – pensez aux super ordinateurs – rarement destinée au domaine de l'éducation. Et la mesure dynamique nécessite également beaucoup de données qui, bien que techniquement disponible, n'est pas toujours accessible. Les États ne veulent pas toujours divulguer ou partager leurs données, explique Dumas.

Ce n'est pas le seul projet d'évaluation qui occupe le temps de Dumas. Avec un autre professeur du Collège Morgridge, Pierre Organisciak, il a participé au lancement d'un site Web gratuit pour noter les évaluations de créativité. Cela pourrait non seulement changer la façon dont les psychologues scolaires abordent ces tests, mais cela devrait permettre aux districts scolaires disposant de ressources limitées d'offrir plus facilement cette option à leurs élèves.

Comme pour ce projet, le modèle de mesure dynamique se concentre sur la lutte contre les inégalités dans l'éducation et sur l'évitement de ce que Dumas appelle « le piège » des tests standardisés tels qu'ils existent actuellement.

"Ce modèle est destiné à nous sortir de ce piège, ", dit-il. "Nous voulons créer un modèle qui quantifie non seulement les connaissances, mais aussi le potentiel que quelqu'un a à développer."