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Notícias e Insights ETS

 

Imagem de avaliação cuidadosa que ilustra dois componentes das avaliações de cuidado: várias características do aluno e informação sobre o contexto da aprendizagem

Avaliações 'Cuidadosas': Uma Abordagem para Apoiar a Aprendizagem Personalizada

9 de dezembro de 2021

Os alunos embarcam em experiências de aprendizagem com grande variação nos seus conhecimentos, competências, oportunidades de aprendizagem e experiências vividas. Bons professores reconhecem e celebram esta diversidade — sabem que o processo de aprendizagem não é único para todos e procuram uma instrução individualizada e personalizada que responda aos alunos onde estão e os ajude a avançar. Embora as avaliações ocorram frequentemente no final do processo de aprendizagem, as avaliações padronizadas típicas não são sensíveis a esta grande variedade de variações individuais, nem aos contextos em que a aprendizagem decorre. Tal como na aprendizagem, esta abordagem única tem limitações claras para a avaliação.

E se existisse uma avaliação digital mais personalizada, que tivesse em conta essas diferenças contextuais e ao nível do aluno e que apresentasse um nível de desafio adequado, resultando em tarefas mais envolventes para os alunos e válidas para apoiar outras utilizações dos dados que fornecem (por exemplo, para informar a instrução, dar feedback, dar dicas just-in-time, e assim por diante)?

Esta é a visão que temos para as avaliações "cuidadosas" — avaliações que consideram aspetos do aluno não considerados nas avaliações padronizadas atuais. Estes aspetos incluem conhecimentos, competências e outras características cognitivas, metacognitivas e socioemocionais relevantes (por vezes referidas como atributos não cognitivos), bem como aspetos do contexto de aprendizagem, para criar ambientes de avaliação que ofereçam condições adequadas para que os alunos demonstrem o que sabem e podem fazer.

 

Diego Zapata-Rivera

 

O que são avaliações "de cuidado"?

As avaliações "de cuidado" ofereceriam uma experiência de avaliação personalizada, com diferentes configurações de tarefas que podem ser atribuídas aos alunos com base na informação disponível sobre eles antecipadamente, por exemplo, conhecimentos prévios. Num contexto formativo, avaliações personalizadas e "cuidadosas" poderão também fornecer apoios just-in-time para ajudar os alunos a compreender e aceder à tarefa, para voltar a envolver os alunos que possam experienciar desligamento e para oferecer formatos de resposta que permitam aos alunos demonstrar melhor o que sabem e conseguem fazer. Nesta abordagem, aspetos do contexto da avaliação são cuidadosamente considerados para que a própria avaliação possa resultar numa experiência de aprendizagem positiva, segura e motivadora, onde os alunos possam não só demonstrar o que sabem, mas também preparar-se para a aprendizagem futura em domínios relacionados.

Os relatórios de pontuação e o feedback destas avaliações "cuidadosas" também podem fornecer informação enriquecida sobre os alunos, de modo a oferecer aos alunos, professores, pais e encarregados de educação uma imagem mais detalhada das forças e oportunidades de crescimento dos alunos. Estes relatórios seriam contextualizados tanto em termos das características dos alunos como de mudanças importantes no formato da avaliação que afetariam a interpretação e utilização dos resultados da avaliação. O feedback pode ser adaptado com base no que a avaliação sabe sobre o aluno, o que pode aumentar a probabilidade de alunos, professores e pais ou responsáveis interpretarem o feedback como uma evidência de oportunidades de crescimento, tornando mais provável que ajam com base nesse feedback.

 

Como é que as avaliações "cuidadosas" podem apoiar a aprendizagem personalizada?

As avaliações "de cuidado" podem adaptar-se dinamicamente a diferentes características dos alunos que vão além da informação demográfica típica normalmente recolhida e reportada pelas avaliações — incluindo conhecimento contextual, motivação, autoeficácia e emoções.

Implementar este tipo de adaptações requer uma forte compreensão das características relevantes dos alunos — com base em medidas válidas e fiáveis — para "ajustar" a avaliação desde o início, bem como a capacidade de acompanhar o comportamento dos alunos em tempo real durante a avaliação para fazer ajustes dinâmicos momento a momento nas tarefas. O sistema de avaliação deve ser capaz de detetar evidências relevantes e usar essa informação para selecionar e executar a adaptação pretendida.

Algumas destas adaptações propostas alterariam significativamente a estrutura da avaliação — por exemplo, alguns alunos podem responder a perguntas adicionais que não são apresentadas a outros alunos ou podem ser avaliadas usando rubricas algo diferentes. Quanto mais as tarefas de avaliação forem contextualizadas e personalizadas, mais difícil será comparar o desempenho de forma padronizada entre indivíduos. Apesar desta tensão, acreditamos que existe um grande potencial na abordagem proposta de "cuidado". Observamos que a nossa visão de avaliação "cuidadosa" é consistente com a noção de Bob Mislevy de um "sentido condicional de justiça" — ou seja, considerar a "justiça condicional" em termos de utilização de informação contextual sobre o percurso dos alunos para adaptar desenhos de avaliação e regras de pontuação, de modo a obter evidências mais nuançadas sobre as capacidades de estudantes diversos à luz dos contextos em que estão a aprender e dos recursos que trazem para a experiência de aprendizagem.

 

Questões Críticas para a Implementação de Avaliações de 'Cuidado'

Embora esta visão para a avaliação "cuidadosa" pareça simples, há várias questões críticas que precisam de ser respondidas para tornar tais avaliações realidade.

Em primeiro lugar, devemos considerar que conjunto de características e variáveis contextuais do estudante são mais importantes a acompanhar dentro do modelo do aluno. Para responder a esta questão, deve ser realizada investigação com populações grandes e diversas para examinar como uma vasta gama de características interage com o desempenho e o envolvimento da tarefa.

Em segundo lugar, quando são detetados problemas de (fraco) desempenho ou (des)envolvimento, como e quando o sistema deve intervir? Que adaptações darão aos alunos as melhores oportunidades para demonstrarem os seus conhecimentos e competências? Para responder a estas questões, precisamos de testar diferentes modificações e examinar que subgrupos de alunos beneficiam de que combinação de apoios ou variações de tarefas; este trabalho seria essencial para garantir que as modificações ou intervenções não causem danos a nenhum subgrupo estudantil.

Por fim, que tipos de resultados de avaliação devem ser fornecidos a diferentes intervenientes para apoiar a utilização adequada desses resultados. Quais são as implicações para fornecer pontuações resultantes de avaliações cuidadosas? Como podemos contextualizar adequadamente os resultados das avaliações mantendo boas propriedades de medição? Por outras palavras, como podemos melhorar a justiça e a utilidade sem sacrificar fiabilidade e validade?

A nossa abordagem ao desenho de avaliações "cuidadosas" poderia gerar informações altamente subtis e detalhadas para apoiar o ensino e o desenvolvimento de competências, tendo em conta onde os alunos estão, onde estiveram e para onde estão a ir.

Jesse R. Sparks é Cientista Sénior de Investigação na ETS. Blair Lehman é Cientista de Investigação na ETS. Diego Zapata-Rivera é um Nomeado Presidencial Distinto e Diretor Sénior de Investigação na ETS.