Un essai marquant, Une moyenne pondérée cumulative et des résultats aux tests standardisés stellaires ne sont parfois pas suffisants pour les admissions à l'université.

Le scandale des admissions à l'université en cours souligne à quel point un score de test standardisé est devenu influent. Un administrateur de test coopère désormais à l'enquête sur d'autres parents qui ont payé pour que les résultats des tests de leurs enfants soient corrigés.

Les décisions d'admission au collège utilisent les résultats des tests standardisés comme prédicteur de la réussite d'un candidat au collège. Mais que se passerait-il s'il existait un meilleur moyen de prédire l'apprentissage, un moyen qui ne repose pas sur un seul, test à gros enjeux ?

Des chercheurs de l'Arizona State University et de l'Université de Denver ont mis au point un moyen de prédire les performances académiques qui est trois fois plus prédictif qu'une seule évaluation standardisée. L'équipe de recherche a développé et validé un modèle statistique qui utilise les résultats des tests facilement disponibles pour prédire les performances scolaires futures. L'étude sera publiée dans Recherche comportementale multivariée .

« Tout le monde est affecté par les tests à un moment donné – les tests sont utilisés pour prendre des décisions à enjeux élevés concernant les admissions dans les écoles et parfois même le placement professionnel – et le modèle que nous avons développé capture ce qui se passe dans les données et prédit les performances futures mieux que les méthodes existantes. , " a déclaré Daniel McNeish, professeur adjoint de psychologie à l'ASU et premier auteur de l'article.

La capacité actuelle ne prédit pas toujours l'apprentissage futur

Le but déclaré de nombreux tests standardisés est une évaluation unique, ne pas éclairer la performance à long terme. Ces tests sont parfois utilisés pour prédire les performances futures de toute personne qui passe le test, mais peu de tests le font vraiment bien, dit Denis Dumas, qui est professeur assistant à l'Université de Denver et deuxième auteur de l'article. L'idée qu'un seul test peut échouer à mesurer adéquatement le potentiel d'apprentissage futur d'un élève n'est pas nouvelle :le sociologue, historien et militant des droits civiques W.E.B. DuBois l'a élevé il y a près d'un siècle.

« Les résultats des tests à un moment donné donnent un bon aperçu de ce que quelqu'un sait au moment des tests, mais ils sont souvent incapables de fournir des informations sur le potentiel d'apprentissage, " a ajouté Dumas. " Les résultats des tests sont fréquemment utilisés pour indiquer combien une personne pourrait bénéficier d'une éducation future, comme aller à l'université, mais ce concept est complètement différent de ce que le candidat sait actuellement."

Pour développer le modèle, l'équipe de recherche s'est inspirée du travail d'un psychologue israélien nommé Reuven Feuerstein qui a testé des enfants survivants de l'Holocauste pour un placement scolaire et scolaire. Les devoirs de niveau scolaire basés sur un score de test étaient souvent trop faibles, Feuerstein a donc développé un système de test appelé évaluation dynamique qui utilisait plusieurs résultats de tests collectés au fil du temps pour mesurer la capacité d'apprentissage des enfants, au lieu de leur niveau actuel de connaissances. L'évaluation dynamique demande beaucoup de travail et est difficile à mettre en œuvre à grande échelle. L'équipe de recherche a résolu ce problème en tirant parti des progrès des modèles mathématiques et de la puissance de calcul pour créer une nouvelle méthode, qu'ils appellent un modèle de mesure dynamique.

Joindre les points

Le modèle de mesure dynamique utilise une série de résultats de tests pour prédire la capacité d'apprentissage future. Le modèle ajuste une courbe à travers les résultats des tests au fil du temps, qui ressemble généralement à une lettre latérale « J » et est souvent appelée « courbe d'apprentissage ». Les points sur la courbe d'apprentissage représentent la quantité de connaissances actuelles, et le maximum ou plafond de la courbe est le potentiel d'apprentissage. En utilisant les résultats des tests standardisés de la maternelle à la huitième année, l'équipe a récemment montré que le modèle de mesure dynamique pouvait s'adapter à la courbe d'apprentissage et prédire le potentiel d'apprentissage.

L'équipe de recherche voulait savoir dans quelle mesure le modèle pouvait prédire le potentiel d'apprentissage et donc à quel point il était réellement précis. Ils ont utilisé trois ensembles de données provenant de l'Institute of Human Development de l'Université de Californie, Berkeley. Les ensembles de données comprennent les résultats des tests des participants à partir de l'âge de 3 ans dans les années 1920 et 1930. Les participants ont été étudiés pendant des décennies, jusqu'à la cinquantaine, années 60, et 70 ans.

Parce que la plupart des tests standardisés ont lieu à l'école, l'équipe de recherche a utilisé le modèle de mesure dynamique pour ajuster les résultats des tests à partir du moment où les participants de l'UC Berkeley étaient âgés de 20 ans et moins. L'équipe a prédit le potentiel d'apprentissage futur de chaque participant en faisant en sorte que le modèle termine la courbe. Puis, ils ont comparé les résultats réels des tests à des âges de 50 à 70 ans à ce que le modèle prédit.

"Le modèle de mesure dynamique a capturé trois fois plus de variance que les autres méthodes, y compris les résultats des tests à un moment donné. En d'autres termes, notre modèle a prédit les scores ultérieurs (le potentiel d'apprentissage réalisé d'un individu) trois fois mieux, " a déclaré McNeish. " Les étudiants sont testés si fréquemment maintenant pour évaluer leurs progrès, mais avoir plusieurs scores par élève peut servir un objectif au-delà de l'évaluation des progrès. Ils peuvent être combinés en un seul score de potentiel d'apprentissage pour améliorer les prédictions de l'endroit où les compétences et les capacités des personnes devraient se retrouver à l'avenir s'ils maintiennent la même trajectoire. »

Exploiter le potentiel des tests standardisés

L'utilisation de la modélisation de mesure dynamique pour prédire le potentiel d'apprentissage futur des élèves ne nécessite pas de changements de politique ou de nouveaux tests. Les résultats des tests nécessaires pour le modèle existent déjà et sont disponibles en raison de l'adoption de la loi No Child Left Behind et Every Student Succeeds Act.

« La modélisation dynamique des mesures ne nécessite pas d'ordinateur spécialisé pour fonctionner et ne prend pas beaucoup plus de temps que les modèles statistiques standard utilisés dans ce domaine, " dit McNeish. " Du point de vue logistique, toutes les pièces sont réunies pour le mettre en œuvre demain."

L'équipe de recherche travaille actuellement au développement d'un logiciel pour diffuser le modèle de mesure dynamique.